岗位职责：
1、核心算法研发：
a.针对电力现货市场（日前、实时市场）价格、负荷需求、新能源出力等核心指标，研发高精度预测模型.
b.探索深度学习（如LSTM、Transformer、TCN）在电力时间序列预测中的应用。
c.结合物理驱动模型（如气象-负荷关联模型）与数据驱动模型，提升预测鲁棒性。
2、业务场景落地：
a.与电力交易员、调度员协作，将算法输出转化为实际交易策略（如报价策略、套利机会识别）。
b.构建预测结果可视化平台，支持实时监控与历史回测。
3、数据工程与优化
a.处理海量电力市场数据（如SCADA、电价、气象、经济指标），构建特征工程体系。
b.优化模型推理速度，满足电力市场分钟级报价的实时性要求。
4、技术攻坚与创新
a.解决电力预测中的长尾问题（如极端天气下的负荷突变、新能源出力波动）。
b.跟踪国际前沿研究（如基于图神经网络的电网拓扑预测、多能耦合预测）。
任职要求：
1、硕士及以上学历，计算机科学、电气工程、应用数学等相关专业；
2、2年以上电力/能源领域算法研发经验，有电力现货预测项目落地经验者优先。
3、编程与框架：精通Python，熟悉PyTorch/TensorFlow框架；
4、深度学习：时间序列预测（Prophet）、注意力机制（Transformer）；
机器学习：集成学习（XGBoost、LightGBM）、贝叶斯优化；
5、了解电力市场基本规则（如节点电价、阻塞管理）、电力交易品种（日前、实时、中长期）。
6、熟悉新能源发电特性（如光伏出力曲线、风电功率预测误差）。
7、主导过电力现货预测、负荷预测、新能源功率预测等项目
8、具备极强的数据分析能力与业务洞察力，能从数据中提炼交易信号。