职位介绍 你将加入全球领先的电池制造团队，站在“精密制造”与“人工智能”的交汇点，本岗位不仅关注当下电池包连接、涂胶、检测等核心工艺的稳定运行，更致力于利用AI工具、大数据分析与先进自动化技术，重构传统工艺范式。你将参与构建“数据驱动”的智能产线，探索工艺参数的自优化、质量缺陷的预测性拦截及设备健康度的实时诊断。在这里，你不仅是工艺的守护者，更是电池制造智能化的定义者，直接参与全球前沿电池制造工艺与数字化系统的研发与落地。 职责描述 现场问题分析与解决、工艺优化改进与降本增效，参与新项目/新产线导入； 掌握电池原理及制造关键技术，接触全球领先电池制造工艺与设备； 其它职责专注某一项，其它参与或支持： 智能工艺模型构建：基于拧紧、涂胶、气密等核心工艺数据，构建工艺参数与质量结果（如拉拔力、泄漏率）的映射模型，利用机器学习算法实现工艺窗口的动态优化与异常预警； 视觉与检测算法优化：协同算法团队优化工业视觉检测模型，提升缺陷识别率与定位精度；探索热成像、超声波等无损检测技术与AI的结合，实现电池包内部状态的“透视化”监控； 预测性维护与设备健康度管理：开发基于设备运行数据（电流、振动、温度等）的预测性维护模型，提前识别SPR、拧紧机、涂胶阀等关键设备的潜在故障，降低非计划停机时间； 数字化工艺闭环实施：主导新产线/新项目的数字化导入，建立从“工艺设计-仿真验证-在线监控-数据反馈”的全生命周期闭环体系，推动工艺知识的代码化与资产化； 跨职能技术攻关：联合算法、电气、机械团队，解决复杂工艺场景下的多变量耦合问题，推动“机理+数据”混合建模在电池包制造中的落地应用； 前沿技术预研与转化：跟踪国内外电池智能制造、数字孪生、工业大模型等前沿技术，评估其在电池包工艺中的适用性，并推动小范围试点与规模化应用。 跟踪区域内新项目实施，协调资源并推动问题解决； 协助智能创新及数字化项目； 遵守公司规章制度，积极查找并汇报隐患/事故，提出安全建议，通过持续改进创造安全环境。践行“安全第一，人人有责”，“眼见，发声，行动”的安全文化。 任职要求 必须项 2027应届毕业生，毕业时间在2026年11月至2027年10月毕业的海内外学生，统招本科及以上学历； 统招本科及以上学历，机械、机电、车辆、电子信息、材料等相关专业。 英语可作为工作语言。 承压能力强，乐于接受挑战；学习能力强，吃苦耐劳。 加分项 顶级竞赛/科研经历：在RoboMaster、智能车竞赛、Kaggle、数学建模等高水平竞赛中获得国家级/国际级奖项，或有发表在顶会/顶刊（如IEEE, SAE, Journal of Power Sources）的智能制造、工艺优化相关论文。 工业界实习/项目经验：有新能源汽车、半导体、高端装备等行业的智能制造、工业AI、质量工程相关实习经历，或参与过国家级/省部级智能制造课题。 开源社区/个人项目：在GitHub上有高质量的工业视觉、预测性维护、工艺优化相关开源项目，或拥有个人技术博客/专栏，体现持续学习与知识分享能力。 跨学科奖项：获得过“机械+计算机”或“材料+数据”等跨学科创新奖项，或拥有非工科专业（如数学、物理）的辅修/双学位背景。