更新于 今天

高级算法工程师(微电网能源预测与调度)

2-3万·13薪
  • 武汉江夏区
  • 经验不限
  • 本科
  • 全职
  • 招1人

职位描述

熟练掌握XGBOOST熟练掌握SCIKIT-LEARN熟练掌握LIGHTGBM优化求解器(如GLPK)新能源
核心职责:
1、数据治理与特征工程:负责光伏发电、电力负荷、电价、储能状态等时序数据的采集、清洗、整合与深度特征工程,构建并维护高质量、可靠的数据集,为预测与调度模型奠定基础。
2、预测算法研发与优化:主导微电网场景下光伏发电功率预测与负荷短期/超短期预测核心算法的设计、实现、训练与调优,为调度决策提供精准的输入。
3、功率调度算法开发:研究并开发微电网功率优化调度算法,包括但不限于经济调度、实时优化调度等模型,综合考虑发电侧、负荷侧、储能及电网交互,实现系统运行的经济性、安全性与稳定性最优。
4、模型全生命周期评估:设计并实施科学的模型评估框架,对预测及调度算法的准确性、鲁棒性、时效性及泛化能力进行全面测试与验证,输出量化分析报告,驱动模型迭代。
5、前沿技术探索与落地:持续跟踪时序预测、优化算法、强化学习等领域的技术动态,探索并尝试将创新模型(如深度强化学习DRL用于调度决策)应用于实际业务,提升系统智能化水平。
6、跨团队协作与工程落地:与产品、软件工程、业务等部门紧密协作,推动预测与调度算法模型的产品化集成与落地应用,提供清晰的技术方案与支持。

任职要求:
1、教育背景:本科及以上学历,计算机科学、人工智能、运筹学、控制科学与工程、电气工程、能源与动力工程等相关专业。
2、知识基础:具备扎实的数学基础,熟练掌握概率论、数理统计、线性代数、优化理论(如线性/非线性规划、凸优化)等知识,并能在算法建模中灵活运用。
3、工具与技能:
精通Python编程,熟练使用NumPy、Pandas进行高效数据处理与分析。
熟练掌握Scikit-learn、XGBoost、LightGBM等机器学习库与框架。
掌握至少一种深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow),具有使用CNN、RNN/LSTM、Transformer等模型解决时序预测问题的经验。
有使用优化求解器(如Glpk)或强化学习框架解决决策优化问题的经验者优先。

工作地点

江夏区武汉合智数字能源技术有限公司4楼

职位发布者

刘秀玲/人事经理

今日活跃
立即沟通
公司Logo武汉合智数字能源技术有限公司
武汉合智数字能源技术有限公司,坐落于中国·光谷,创立于2015年,是一家致力于为客户提供“车-桩-网”一体化解决方案的国家级高新技术企业、国家级专精特新小巨人企业。公司现有员工350余人,其中近30%为核心研发人员。公司业务范围涵盖了以“车-桩-网”为核心的四条产品线:以新能源汽车动力系统为核心的车载产品线、新能源汽车整车控制及充电控制为核心的控制产品线、新能源汽车充电设备为核心的电桩产品线以及以光储充一体化为核心的储能产品线。公司集研发、生产、销售于一体,当前拥有120余项专利与软件著作权。公司产品覆盖国内200多个城市,并远销全球50余个国家和地区。凭借创新的产品和优质的服务,合智数字能源屡获国家级专精特新“小巨人”企业称号、“湖北省制造业单项隐形冠军企业”、“光谷瞪羚高技术十强企业”、“武汉市优秀软件示范企业”等殊荣,包揽了“中国充电术十强企业”、“设施行业十大影响力品牌”、“中国绿色物流行业十大充电桩品牌”、“中国充电设施行业十大安全品牌”、“中国充电设施V2G技术领跑企业”等多项业内大奖。并取得了“国际IS0全系列管理体系认证”及“IATF16949认证”等国际权威认证。合智数字能源将持续以创新为驱动,为全球零碳社会的发展目标贡献力量。
公司主页