汽车电池算法工程师简历模板

在[学校名称]车辆工程专业攻读硕士学位期间，系统学习了汽车理论、汽车设计、新能源汽车技术等专业课程。通过参与导师的科研项目，掌握了汽车动力系统建模与仿真的方法，具备扎实的理论基础和科研能力。

• 负责汽车电池管理系统（BMS）的算法开发，包括电池状态估计（SOC、SOH）、电池均衡控制等核心算法的设计与优化。
• 与硬件团队紧密合作，完成算法在嵌入式系统上的实现与调试，确保算法的实时性和稳定性。
• 主导电池老化模型的研究与开发，通过大量实验数据建立高精度的电池老化预测模型，为电池寿命管理提供技术支持。
• 参与公司新能源汽车项目的电池系统集成工作，负责算法部分的技术方案制定与实施，保障项目按时交付。

• 承担汽车电池热管理算法的开发任务，基于CFD仿真和实验数据，建立电池热模型，实现电池温度场的精准预测与控制。
• 优化电池充放电策略算法，通过对电池特性的深入研究，提高电池的充放电效率和安全性，延长电池使用寿命。
• 带领团队完成电池健康状态（SOH）评估算法的升级，使SOH估计误差降低至5%以内，达到行业领先水平。
• 积极参与行业技术交流与合作，引入先进的算法理念和技术，提升公司电池算法的竞争力。

• 作为核心成员参与[项目名称]，负责电池SOC算法的开发。通过对电池充放电特性的研究，采用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，结合实时电流、电压等数据，实现了SOC估计精度达到±3%（行业标准±5%）。
• 主导算法在BMS硬件平台的移植与优化，通过代码优化和参数调整，使算法运行效率提高20%，满足了汽车级芯片的实时计算要求。
• 该项目成果应用于公司多款新能源汽车产品，累计装车量超过10万辆，用户反馈电池电量显示准确，提升了产品的市场竞争力。

• 参与[项目名称]，负责电池热失控预警算法的研究与开发。通过收集大量电池热失控前的特征数据，运用机器学习算法（如随机森林）建立热失控预警模型。
• 模型经过多轮训练和验证，在实验室测试中，对热失控的预警准确率达到95%以上。
• 该算法已集成到公司新一代BMS系统中，为新能源汽车的安全运行提供了重要保障，相关技术成果发表在行业知名期刊上。