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核心職責(zé)：
1、數(shù)據(jù)治理與特征工程：負(fù)責(zé)光伏發(fā)電、電力負(fù)荷、電價(jià)、儲(chǔ)能狀態(tài)等時(shí)序數(shù)據(jù)的采集、清洗、整合與深度特征工程，構(gòu)建并維護(hù)高質(zhì)量、可靠的數(shù)據(jù)集，為預(yù)測與調(diào)度模型奠定基礎(chǔ)。
2、預(yù)測算法研發(fā)與優(yōu)化：主導(dǎo)微電網(wǎng)場景下光伏發(fā)電功率預(yù)測與負(fù)荷短期/超短期預(yù)測核心算法的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)、訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)，為調(diào)度決策提供精準(zhǔn)的輸入。
3、功率調(diào)度算法開發(fā)：研究并開發(fā)微電網(wǎng)功率優(yōu)化調(diào)度算法，包括但不限于經(jīng)濟(jì)調(diào)度、實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度等模型，綜合考慮發(fā)電側(cè)、負(fù)荷側(cè)、儲(chǔ)能及電網(wǎng)交互，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性、安全性與穩(wěn)定性最優(yōu)。
4、模型全生命周期評(píng)估：設(shè)計(jì)并實(shí)施科學(xué)的模型評(píng)估框架，對(duì)預(yù)測及調(diào)度算法的準(zhǔn)確性、魯棒性、時(shí)效性及泛化能力進(jìn)行全面測試與驗(yàn)證，輸出量化分析報(bào)告，驅(qū)動(dòng)模型迭代。
5、前沿技術(shù)探索與落地：持續(xù)跟蹤時(shí)序預(yù)測、優(yōu)化算法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的技術(shù)動(dòng)態(tài)，探索并嘗試將創(chuàng)新模型（如深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL用于調(diào)度決策）應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)，提升系統(tǒng)智能化水平。
6、跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作與工程落地：與產(chǎn)品、軟件工程、業(yè)務(wù)等部門緊密協(xié)作，推動(dòng)預(yù)測與調(diào)度算法模型的產(chǎn)品化集成與落地應(yīng)用，提供清晰的技術(shù)方案與支持。

任職要求：
1、教育背景：本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、運(yùn)籌學(xué)、控制科學(xué)與工程、電氣工程、能源與動(dòng)力工程等相關(guān)專業(yè)。
2、知識(shí)基礎(chǔ)：具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，熟練掌握概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)、優(yōu)化理論（如線性/非線性規(guī)劃、凸優(yōu)化）等知識(shí)，并能在算法建模中靈活運(yùn)用。
3、工具與技能：
精通Python編程，熟練使用NumPy、Pandas進(jìn)行高效數(shù)據(jù)處理與分析。
熟練掌握Scikit-learn、XGBoost、LightGBM等機(jī)器學(xué)習(xí)庫與框架。
掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch或TensorFlow），具有使用CNN、RNN/LSTM、Transformer等模型解決時(shí)序預(yù)測問題的經(jīng)驗(yàn)。
有使用優(yōu)化求解器（如Glpk）或強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架解決決策優(yōu)化問題的經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。