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崗位職責：
1.能源系統(tǒng)優(yōu)化算法開發(fā)
利用強化學習、線性規(guī)劃等算法解決綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調度問題，設計有效，通用，適配性強的算法，驗證并調優(yōu)性能。
2.能源設備機理模型建模
利用機器學習模型構建光伏、風電、冷、熱、電、空壓系統(tǒng)等設備的機理模型，構建能效函數(shù)，支撐優(yōu)化調度算法。
3.預測模型建模
開發(fā)各類負荷、光伏、風電發(fā)電量的預測模型，用于預測性優(yōu)化調度算法的建模使用。
4.智慧運維
開發(fā)基于機器學習和專家策略的能源設備、系統(tǒng)級運維模型，用于識別設備故障，估計設備生命周期與健康狀況。
5.大模型應用開發(fā)
基于RAG、MCP等架構開發(fā)大模型在能源智慧運維領域的應用。
任職要求：
教育背景
1.碩士及以上學歷，計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學、電子工程、自動化、人工智能、物理等相關專業(yè)（優(yōu)秀本科生可放寬）。
2.有Kaggle等機器學習競賽經(jīng)驗者優(yōu)先。
技術能力
1.掌握Python，熟練TensorFlow/PyTorch/Scikit-learn一種框架。
2.熟悉動態(tài)規(guī)劃(DP)、強化學習(RL)、深度強化學習(DRL)原理，具備項目應用經(jīng)驗。
3.了解基于混合整型求解器的優(yōu)化建模方法，具有Pyomo+混合整型求解器建模經(jīng)驗者優(yōu)先。
4.了解進化算法(EA)、粒子群算法等啟發(fā)式優(yōu)化算法。
5.具備機器學習基礎知識，理解回歸模型LR，分類模型SVM、RF、GBDT等算法的原理，具備項目應用經(jīng)驗。
6.具備深度學習算法知識，掌握CNN、DNN、LSTM等算法原理，了解深度學習在深度強化學習中的應用原理，了解Attention到Transformer算法的原理。
7.編程能力強，具備機器學習建模項目經(jīng)驗。
數(shù)學基礎
1.熟悉概率論、隨機過程、無參估計在機器學習領域的理論與模型。
2.熟悉最優(yōu)化與控制工程領域的理論知識。
經(jīng)驗要求
1.2年以上優(yōu)化、機器學習算法在工業(yè)領域應用的項目經(jīng)驗，具備優(yōu)化算法在工業(yè)領域應用經(jīng)驗者優(yōu)先，具備機器學習、數(shù)學建模競賽，優(yōu)化、機器學習相關領域論文發(fā)表經(jīng)驗者優(yōu)先。接受優(yōu)秀應屆生。
軟技能
邏輯思維能力強，具備解決問題的主動性，敢于提出創(chuàng)新性解決方案。
良好的技術文檔撰寫與溝通能力。