汽车电子算法工程师简历模板

在[真实学校名称]电子信息工程专业攻读硕士学位，系统学习了信号与系统、数字信号处理、嵌入式系统等专业课程。通过理论学习与实验实践，掌握了扎实的电子电路设计与分析能力，以及算法建模与仿真技能。参与导师的科研项目，负责算法模块的设计与实现，锻炼了团队协作和项目推进能力。

在[真实公司名称]汽车电子部门工作期间，负责车载智能驾驶辅助系统的算法研发。参与了自适应巡航（ACC）算法的优化项目，通过数据分析与模型迭代，使算法的响应速度提升了30%，在复杂路况下的跟车精度提高了20%。主导车道保持辅助（LKA）算法的开发，带领团队完成从需求分析到算法实现与测试的全流程。建立了算法性能评估体系，定期对算法进行测试与优化，确保产品符合车规级标准。与硬件团队紧密合作，完成算法在嵌入式平台的移植与调试，实现算法的高效运行。

在[真实公司名称]任职期间，专注于新能源汽车电池管理系统（BMS）的算法研发。负责电池状态估算（SOC/SOH）算法的核心开发，采用卡尔曼滤波与机器学习相结合的方法，使SOC估算误差控制在±3%以内，达到行业领先水平。主导热管理算法的设计，通过多物理场耦合建模，优化电池热管理策略，使电池在极端温度下的充放电效率提升15%。搭建算法仿真测试平台，实现算法的快速验证与迭代，缩短产品开发周期20%。与整车控制团队协同工作，完成BMS算法与整车系统的集成与匹配，确保新能源汽车的安全与性能。

参与[真实项目名称]智能驾驶传感器融合算法项目，担任算法核心开发角色。负责激光雷达与摄像头数据融合算法的设计与实现，通过多传感器时空校准与特征融合，提高目标检测的准确率与鲁棒性。在项目中，建立了传感器融合算法的测试数据集，涵盖多种天气与路况场景。通过算法优化，使融合算法的计算效率提升40%，在实际路测中，目标漏检率降低至5%以下。与硬件团队协作，完成算法在车载计算平台的部署，确保智能驾驶系统的实时性与可靠性。

负责[真实项目名称]新能源汽车电池健康管理算法项目，担任项目经理兼算法负责人。制定项目计划，协调跨部门团队（电池研发、测试、整车等）资源。主导电池健康状态（SOH）预测算法的开发，基于电化学模型与机器学习，建立多参数融合的SOH预测模型，预测精度达到±5%。搭建算法在线更新平台，实现算法的远程升级与优化。项目成果应用于多款新能源汽车，提升电池使用寿命评估的准确性，降低售后服务成本15%。