算法工程师

公司重资产行业，内部创业，未来2年内将成为行业龙头。
岗位要求：
1 场景调研与需求拆解：深入调研充电平台业务场景，梳理业务痛点与算法需求，完成需求分析与拆解，输出算法开发需求文档，明确算法应用边界与性能指标
2 数据准备与处理：负责微电网相关数据（充电行为、设备运行、电网负荷、环境参数等）的采集、清洗、标注、特征工程与数据集构建，保障数据质量满足算法开发与训练要求，搭建数据预处理流程并优化效率。
3 算法选型与设计：结合微电网平台业务场景与数据特点，完成算法选型、方案设计与可行性验证，针对调度优化、预测预警、聚类分类等具体需求，设计适配的算法模型（如运筹学算法、机器学习、深度学习、启发式算法等）
4 算法开发与落地：负责算法模型的编码开发、训练、调优与验证，完成算法工程化部署，对接业务系统完成集成调试，确保算法稳定运行、性能达标。
5 性能迭代与优化：持续监控算法运行效果，分析性能瓶颈（如准确率、响应速度、资源占用等），开展迭代优化工作，输出优化报告与落地方案，提升算法适配性与业务价值。
岗位要求：
1 本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、数学、统计学、人工智能等相关科班专业优先；
2 具备扎实的专业理论基础，掌握机器学习、深度学习、数据结构与算法等核心知识。"
3 拥有2年以上算法开发相关工作经验，具备完整的算法从调研、设计、开发到落地的全流程经验；
4 有充电平台相关项目算法开发经验者必备，熟悉充电设备运行逻辑、电网负荷调度或用户充电行为分析相关场景优先。
5 编程能力：熟练使用Python、C++等至少一门编程语言，掌握Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch等数据处理与机器学习框架；
6 算法能力：精通常见机器学习（回归、分类、聚类等）、深度学习算法，具备算法选型、模型调优与问题排查能力，能针对充电场景设计定制化算法方案；
7 数据能力：具备扎实的数据处理、特征工程能力，能应对充电场景中多源、异构数据的处理需求，熟悉数据质量评估与优化方法