朝阳区
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工作内容:
1. 模型构建与优化：综合利用气象信息、负荷变化、外送特性等多维度影响因素，采用机器学习与深度学习方法，建立电价预测模型，如电价回归模型等，负责模型的训练过程与参数调优，持续提升预测精度，服务于电力现货市场的短期（日前/实时）及中长期（3-30天）电价预判。
2. 算法研发与应用：参与电力市场核心算法体系的搭建，结合时间序列分析等技术手段，设计高效电价预测算法；同时开展智能交易策略研究，例如基于强化学习、博弈论或组合优化的方法，为电力交易决策提供算法支撑，增强收益能力与风险管控水平。
3. 数据处理与分析：参与电力市场数据平台的建设工作，对多源异构数据（如气象数据、负荷数据、市场报价等）进行清洗、预处理和深入分析，挖掘关键特征变量，保障模型输入的数据质量，并通过可视化方式呈现分析结果，辅助理解数据规律与模型输出。
4. 政策跟踪与策略调整：密切关注电力市场相关政策与规则的更新动态，依据政策导向和市场环境变化，及时调整和优化算法模型，确保预测方法符合监管要求并具备市场适应性。
5. 项目协作与落地：与电力交易团队、运维团队紧密配合，准确把握业务需求，推动算法模型的工程化实现，部署至实际生产系统，并根据运行反馈持续迭代改进，切实解决业务场景中的关键技术问题。
任职要求：
1. 硕士研究生及以上学历，数学、统计学、运筹学、计算机科学、电力系统、人工智能等相关专业背景优先考虑。
2. 精通 Python 编程语言，具备扎实的代码开发能力；熟悉 SQL，能高效完成数据提取与处理任务；有 Tableau 或 PowerBI 等数据分析与可视化工具使用经验者优先；熟练掌握常见机器学习与深度学习算法，如 LR、SVM、XGBoost、ANN、RNN、CNN 等；至少熟悉一种主流深度学习框架，如 PyTorch 或 TensorFlow。
3. 具备电力市场相关数据处理实践经验，能够熟练运用 Pandas、NumPy 等工具进行数据操作与特征构建；了解电力系统运行机制及电力市场交易流程，熟悉电价形成原理者优先。
4. 拥有2年以上算法研发工作经验，具有电力市场、电价预测、量化交易等领域项目经历者优先。
1. 模型构建与优化：综合利用气象信息、负荷变化、外送特性等多维度影响因素，采用机器学习与深度学习方法，建立电价预测模型，如电价回归模型等，负责模型的训练过程与参数调优，持续提升预测精度，服务于电力现货市场的短期（日前/实时）及中长期（3-30天）电价预判。
2. 算法研发与应用：参与电力市场核心算法体系的搭建，结合时间序列分析等技术手段，设计高效电价预测算法；同时开展智能交易策略研究，例如基于强化学习、博弈论或组合优化的方法，为电力交易决策提供算法支撑，增强收益能力与风险管控水平。
3. 数据处理与分析：参与电力市场数据平台的建设工作，对多源异构数据（如气象数据、负荷数据、市场报价等）进行清洗、预处理和深入分析，挖掘关键特征变量，保障模型输入的数据质量，并通过可视化方式呈现分析结果，辅助理解数据规律与模型输出。
4. 政策跟踪与策略调整：密切关注电力市场相关政策与规则的更新动态，依据政策导向和市场环境变化，及时调整和优化算法模型，确保预测方法符合监管要求并具备市场适应性。
5. 项目协作与落地：与电力交易团队、运维团队紧密配合，准确把握业务需求，推动算法模型的工程化实现，部署至实际生产系统，并根据运行反馈持续迭代改进，切实解决业务场景中的关键技术问题。
任职要求：
1. 硕士研究生及以上学历，数学、统计学、运筹学、计算机科学、电力系统、人工智能等相关专业背景优先考虑。
2. 精通 Python 编程语言，具备扎实的代码开发能力；熟悉 SQL，能高效完成数据提取与处理任务；有 Tableau 或 PowerBI 等数据分析与可视化工具使用经验者优先；熟练掌握常见机器学习与深度学习算法，如 LR、SVM、XGBoost、ANN、RNN、CNN 等；至少熟悉一种主流深度学习框架，如 PyTorch 或 TensorFlow。
3. 具备电力市场相关数据处理实践经验，能够熟练运用 Pandas、NumPy 等工具进行数据操作与特征构建；了解电力系统运行机制及电力市场交易流程，熟悉电价形成原理者优先。
4. 拥有2年以上算法研发工作经验，具有电力市场、电价预测、量化交易等领域项目经历者优先。
2026-06-11 12:56
IP属地：北京
职位福利
硕士1-3年深度学习算法工程化经验数据挖掘Python
北京清大科越股份有限公司
未融资 · 500-999人
工作地址
鱼泡安全保障
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