数字孪生系统开发（AI 软件赋能）学员_VM
招聘时间
即日起 至 2026-07-01
招聘单位
博世中国
所在地区
苏州
工作地点
博世汽车部件(苏州)有限公司
星龙街455号
学历要求
本科
实习时长
每周5天，每天6小时
职责描述
项目背景：
面向智能底盘软件的数字孪生-虚拟化验证环境开发。项目目标是实现模型更精准、速度更高效的数字孪生模型。
岗位职责：
1. 负责数字孪生系统中基于AI的算法开发，利用车辆真实数据反推车辆模型参数；
2. 设计并实现参数降维和智能数据筛选算法，提升模型算法性能、准确性和数据质量；
3. 与车辆动力学及建模领域专家协作，聚焦AI技术在智能底盘软件数字孪生-虚拟化验证环境中的应用；
4. 参与面向模型更精准、速度更高效的数字孪生模型的研发工作。
任职要求：
1. 熟悉机器学习与深度学习算法基础，具备良好的数学和统计学素养；
2. 掌握Python及主流AI框架（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等）；
3. 具备大规模参数降维（DoE、PCA、稀疏编码等）和复杂数据筛选经验者优先；
4. 具备良好的团队合作和沟通能力，学习能力强。
面向智能底盘软件的数字孪生-虚拟化验证环境开发。项目目标是实现模型更精准、速度更高效的数字孪生模型。
岗位职责：
1. 负责数字孪生系统中基于AI的算法开发，利用车辆真实数据反推车辆模型参数；
2. 设计并实现参数降维和智能数据筛选算法，提升模型算法性能、准确性和数据质量；
3. 与车辆动力学及建模领域专家协作，聚焦AI技术在智能底盘软件数字孪生-虚拟化验证环境中的应用；
4. 参与面向模型更精准、速度更高效的数字孪生模型的研发工作。
任职要求：
1. 熟悉机器学习与深度学习算法基础，具备良好的数学和统计学素养；
2. 掌握Python及主流AI框架（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等）；
3. 具备大规模参数降维（DoE、PCA、稀疏编码等）和复杂数据筛选经验者优先；
4. 具备良好的团队合作和沟通能力，学习能力强。
