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工作職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)算法模型開發(fā)，解決業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的實(shí)際問題（如時(shí)序預(yù)測(cè)等）。參與數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型訓(xùn)練與評(píng)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(tuán)隊(duì)協(xié)作，實(shí)現(xiàn)算法的高效落地，并完成技術(shù)文檔撰寫。
2、時(shí)序預(yù)測(cè)體系迭代：處理基于Transformer、LSTM等模型的負(fù)載率預(yù)測(cè)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(cè)精度與泛化能力；同時(shí)探索適用于不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的時(shí)序算法（如 Prophet、XGBoost等），構(gòu)建靈活可復(fù)用的預(yù)測(cè)框架。
3、模型全生命周期管理：負(fù)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(chǎng)景下的穩(wěn)定運(yùn)行；推動(dòng)算法效果與業(yè)務(wù)指標(biāo)的聯(lián)動(dòng)評(píng)估（如預(yù)警準(zhǔn)確率、調(diào)度效率提升）。
4、跨團(tuán)隊(duì)協(xié)同創(chuàng)新：與業(yè)務(wù)調(diào)度、設(shè)備運(yùn)維、數(shù)據(jù)中臺(tái)等團(tuán)隊(duì)深度協(xié)作，挖掘業(yè)務(wù)痛點(diǎn)（如極端天氣下的負(fù)荷波動(dòng)、老舊設(shè)備的承載極限），主導(dǎo)算法原型設(shè)計(jì)與驗(yàn)證，輸出兼具技術(shù)創(chuàng)新性和業(yè)務(wù)實(shí)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(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、應(yīng)用數(shù)學(xué)、電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)；
2.算法基礎(chǔ)：精通機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)理論，深入掌握至少一種時(shí)序預(yù)測(cè)模型（Transformer、LSTM、Prophet等），能根據(jù)場(chǎng)景特性選擇并優(yōu)化模型，具備獨(dú)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(kù)（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(yàn)（如部署工具ONNX/TensorRT、服務(wù)框架Flask/FastAPI等）；
4.數(shù)據(jù)能力：擅長(zhǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)處理（缺失值處理、異常檢測(cè)、特征工程），能應(yīng)對(duì)大規(guī)模、高頻率能源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（分鐘級(jí)/小時(shí)級(jí)采集數(shù)據(jù)）的處理與分析；
5.接受駐場(chǎng)
6.加分項(xiàng)：有能源/電力行業(yè)算法項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)（負(fù)載預(yù)測(cè)、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(jì)算、拓?fù)浞治鲕浖痪邆浞植际接?jì)算（Spark/Flink）或大數(shù)據(jù)平臺(tái)使用經(jīng)驗(yàn)。