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工作職責(zé)：
1、負責(zé)算法模型開發(fā)，解決業(yè)務(wù)場景中的實際問題（如時序預(yù)測等）。參與數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型訓(xùn)練與評估的全流程，提升模型性能與泛化能力。與需求分析等其他職責(zé)團隊協(xié)作，實現(xiàn)算法的高效落地，并完成技術(shù)文檔撰寫。
2、時序預(yù)測體系迭代：處理基于Transformer、LSTM等模型的負載率預(yù)測代碼，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)（如特征工程、模型輕量化、多模態(tài)融合），提升預(yù)測精度與泛化能力；同時探索適用于不同業(yè)務(wù)場景的時序算法（如 Prophet、XGBoost等），構(gòu)建靈活可復(fù)用的預(yù)測框架。
3、模型全生命周期管理：負責(zé)算法的工程化落地（如部署、監(jiān)控、迭代），解決生產(chǎn)環(huán)境中的數(shù)據(jù)漂移、性能衰減等問題，保障模型在多場景下的穩(wěn)定運行；推動算法效果與業(yè)務(wù)指標的聯(lián)動評估（如預(yù)警準確率、調(diào)度效率提升）。
4、跨團隊協(xié)同創(chuàng)新：與業(yè)務(wù)調(diào)度、設(shè)備運維、數(shù)據(jù)中臺等團隊深度協(xié)作，挖掘業(yè)務(wù)痛點（如極端天氣下的負荷波動、老舊設(shè)備的承載極限），主導(dǎo)算法原型設(shè)計與驗證，輸出兼具技術(shù)創(chuàng)新性和業(yè)務(wù)實用性的解決方案。
任職要求：
1.學(xué)歷與專業(yè)：本科及以上學(xué)歷，計算機、自動化、應(yīng)用數(shù)學(xué)、電力系統(tǒng)及其自動化、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)；
2.算法基礎(chǔ)：精通機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)理論，深入掌握至少一種時序預(yù)測模型（Transformer、LSTM、Prophet等），能根據(jù)場景特性選擇并優(yōu)化模型，具備獨立建模與調(diào)優(yōu)能力；
3.工程能力：熟練使用Python及數(shù)據(jù)處理庫（Pandas、NumPy、Scikit-learn），掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch/TensorFlow），具備模型工程化經(jīng)驗（如部署工具ONNX/TensorRT、服務(wù)框架Flask/FastAPI等）；
4.數(shù)據(jù)能力：擅長時序數(shù)據(jù)預(yù)處理（缺失值處理、異常檢測、特征工程），能應(yīng)對大規(guī)模、高頻率能源監(jiān)測數(shù)據(jù)（分鐘級/小時級采集數(shù)據(jù)）的處理與分析；
5.接受駐場
6.加分項：有能源/電力行業(yè)算法項目經(jīng)驗（負載預(yù)測、設(shè)備預(yù)警、調(diào)度優(yōu)化等）；熟悉電力系統(tǒng)專業(yè)工具（如潮流計算、拓撲分析軟件）；具備分布式計算（Spark/Flink）或大數(shù)據(jù)平臺使用經(jīng)驗。