高级算法工程师（电力交易与虚拟电厂方向）一、职位描述研发预测算法：聚焦于高性能时间序列预测模型的开发工作，涵盖电价、价差及电量等关键指标的预测任务，持续提升模型在准确性与计算效率方面的表现。主导模型从原型验证到生产环境部署的全流程管理。构建交易与运营算法：设计并实现适用于多省份电力市场交易及虚拟电厂运行的核心算法策略，包括资源聚合、组合优化、自动报价、风险管控等模块，运用扎实的建模能力应对复杂决策问题。量化策略开发：结合强化学习、统计建模与运筹优化等量化方法，协同电力交易团队开展自动化或半自动化交易策略的研发与落地，助力公司实现业务目标。算法评估与监控：建立完善的算法性能评估体系与实时监控机制，保障预测结果与交易策略的稳定性与有效性，驱动算法模型不断迭代升级。技术研究与创新：密切关注人工智能、机器学习与优化理论的最新进展，探索其在能源交易与虚拟电厂场景中的前沿应用，推动技术创新与工程化落地。二、任职资格（硬性要求）教育背景：具备应用数学、计算机科学、统计学、运筹学、工业工程、电子信息工程等相关理工科专业硕士及以上学位。核心算法能力：精通机器学习与深度学习技术，深入理解主流算法原理及其实践方法，包括树模型、SVM、Boosting，以及RNN/LSTM、GRU、CNN、Transformer、Attention等网络结构，熟练掌握特征构建、模型选型、超参数调优与验证流程。掌握运筹优化或强化学习中至少一项核心技术，如线性/非线性/混合整数规划（LP/MILP）、动态规划、随机优化，或Q-learning、DQN、PolicyGradients等强化学习方法。具备将量化模型应用于实际问题的项目经验。工程实现能力：编程基础扎实，精通Python（必须熟练使用Pandas、NumPy、Scikit-learn、PyTorch/TensorFlow、Matplotlib/Seaborn等常用库），或熟练掌握C++/Java/Go中至少一门用于高性能计算的语言。对数据结构与算法复杂度有清晰认知，具备独立完成算法设计、编码、测试、验证及系统集成的能力，能够在大型代码环境中高效协作。技术热情与学习能力：对人工智能算法的研究与落地具有强烈兴趣，追求技术创新；能够主动追踪AI、ML与优化领域的前沿动态，并快速将其融入实际业务场景。三、优先考虑（加分项）领域知识：了解电力系统基本原理、能源市场运行机制（如电力交易规则、电价形成过程）或分布式能源、微电网等相关知识者优先。相关经验：在时间序列预测、金融量化交易、风险管理、资源调度等复杂预测或优化问题上有实际算法研发经验者更佳。工具掌握：熟悉电力系统仿真工具（如PSASP、PSCAD、DigSILENT、Pandapower）或具备相关计算平台使用经验。掌握主流优化求解器（如Gurobi、CPLEX、GAMS、Mosek）的操作与调用。具备数据工程处理能力，熟悉云计算平台（如AWS、Azure、GCP）相关技术栈。代码实践：曾在知名开源项目中参与贡献，或在Kaggle、天池等权威算法竞赛中取得突出成绩者优先。