1. 建模与问题定义： 与动力、底盘、车辆动力学等硬件团队紧密合作，深入理解业务需求，将工程问题（如能量管理最优控制、硬点设计、悬架参数优化等）抽象为数学优化模型。

2. 算法开发： 设计、开发并实现高效的数值优化算法（如线性/非线性规划、最优控制、凸优化、序列二次规划等），以求解复杂的车辆性能、工程设计优化问题。

3. 仿真与验证： 构建高保真的仿真测试环境，对算法进行闭环仿真验证，分析算法性能，并基于结果迭代优化模型与策略。

4. 代码与软件交付： 编写高质量、可维护、可移植的代码，生成设计文档，并支持算法在车载控制器或仿真平台中的集成与部署。

5. 前沿技术探索： 跟踪学术界与工业界在优化算法和汽车工程应用方面的最新进展，推动技术创新在实际产品中的应用，为工程应用提供智能化解决方案。

1) 学历专业： 硕士及以上学历，自动化、车辆工程、机械电子、计算机、应用数学或相关专业。

2) 优化理论基础： 扎实的数值优化理论基础，精通至少一个主流优化求解器（如IPOPT, SNOPT, CPLEX等）。

3) 工程建模能力： 能够熟练使用MATLAB/Simulink、Python或C++进行动力学系统建模和算法开发。

4) 业务理解能力： 对汽车动力系统（电机、发动机、电池）、底盘系统（转向、制动、悬架）或车辆动力学有基本的理解，并具备强烈的兴趣深入业务细节。

5) 团队协作： 拥有较强的沟通能力，能够与不同业务背景的工程师有效协作，共同解决复杂工程问题。

‒ 优先考虑：

1) 拥有将优化算法应用于实际车辆控制系统（如扭矩分配、底盘硬点设计等）的项目经验。

2) 熟悉车辆仿真软件（如CarSim, CarMaker, AVL Cruise等）或具备硬件在环测试经验。