电力市场模型与策略开发实习生

我们正在招募一位对电力市场和数据分析感兴趣的实习生，协助团队进行电力市场模型的搭建、优化及策略开发。您将有机会学习并应用机器学习、计量经济学和时间序列分析等方法，参与实际项目，支持公司在电力市场的预测与决策工作。
岗位职责：
模型开发与优化：
基于XGBoost、LightGBM、Random Forest等机器学习算法，构建电力市场价格预测、负荷预测及可再生能源出力预测模型。
运用计量经济学方法（如时间序列分析、面板数据模型等）进行市场动态建模，分析电价、供需关系及政策影响。
优化模型性能，提升预测准确性和鲁棒性。
电力市场策略开发：
结合模型输出，设计电力市场交易策略、风险管理方案及竞标优化策略。
分析市场规则、政策变化及竞争格局，提供数据驱动的决策支持。
数据挖掘与分析：
处理电力市场相关数据（如历史电价、负荷数据、天气信息、发电机组数据等），进行特征工程和深度分析。
跨团队协作：
与电力交易、运营及技术团队紧密合作，确保模型和策略的落地应用。
撰写技术报告，向非技术团队清晰传达模型结果和市场洞察
任职要求：
1.硕士及以上学历在读，经济学、统计学、计算机科学、电力工程、能源经济等相关专业优先
2.XGBoost，LightGBM，Random Forest有实操经验
3.熟悉计量经济学基本模型
4.对时间序列模型和面板数据的计量模型有项目实操经验。了解经济学相关知识及原理，对电力有基本知识及兴趣。