算法工程师

职位概述：
我们正在寻找一位对利用算法解决实际工业问题充满热情的算法工程师。你将深入电力行业核心业务场景（如负荷预测、新能源发电预测、电力市场交易、智能调度等），负责将先进的优化与预测算法进行工程化落地，直接为电网的安全、经济和高效运行创造价值。如果你热爱用代码改变世界，并渴望在能源数字化这一前沿领域快速成长，这个职位将非常适合你。
核心职责：
算法开发与实现：负责电力系统时序预测（如短期负荷预测、分布式光伏功率预测）和混合整数线性规划（MILP）优化模型（如机组组合、经济调度）的设计、实现与调优。
系统集成与协作：与后端工程师、前端工程师及产品经理紧密合作，完成算法模块与业务系统的集成，确保功能完整交付。
模型监控与维护：负责线上模型的性能监控、日志分析及迭代优化，确保生产系统长期稳定运行。
技术文档编写：撰写清晰的技术文档、模型报告和API接口说明。
学历与经验：
计算机科学、自动化、电气工程、运筹学、统计学或相关专业本科及以上学历。
核心技术能力：
时序预测：必须精通至少一种主流时序预测技术（如ARIMA、LSTM、GRU、Transformer、Prophet等），并有实际项目经验。熟悉时序数据预处理、特征提取和模型评估方法。
MILP技术：必须掌握混合整数线性规划（MILP）的原理和建模方法，有使用至少一种优化求解器（如Gurobi, Cplex, SCIP）或建模语言（如Pyomo, PuLP）的实际经验。
编程语言：精通Python，熟悉常用的数据科学库（NumPy, Pandas, Scikit-learn）和深度学习框架（PyTorch/TensorFlow之一）。
工程化能力：具备扎实的软件工程基础。必须有将算法模型部署上线的经验，熟悉以下至少两项：
Web服务框架：FastAPI, Flask, Django等。
行业与业务：
对电力系统（发电、输电、配电、用电）的基本业务有浓厚兴趣和学习能力。
有电力行业项目经验（如负荷预测、新能源、电网优化、电力市场等）者优先考虑。
个人素质：
具备出色的分析问题和解决问题的能力，能独立攻关技术难题。
良好的沟通能力和团队协作精神，能清晰地向非技术同事解释算法逻辑和结果。
强烈的责任心和结果导向，关注算法的最终业务效果和系统稳定性。
加分项：
有使用时序数据库（如InfluxDB, TDengine）或大数据处理工具（如Spark）的经验。
了解基本的电力系统分析知识（如潮流计算、最优潮流OPF）。
有在Linux生产环境下进行开发和调试的经验。
了解CI/CD（持续集成/持续部署）基本概念。
在GitHub上有相关的个人项目或技术博客。