岗位职责：
1.基于业务需求和业务痛点，探索人工智能技术在能源管理中的应用；
2.与业务团队紧密合作，理解业务需求，提供数据分析和方案支持；
3.负责工业及制造领域工艺设备的预测性维护算法开发；
4.参与系统架构设计，进行可行性分析，能自发地持续地对现有技术或方案进行迭代优化；
5.构建时间序列模型，用于分析预测周期性或趋势性数据，如负荷预测，为业务规划和资源调度提供数据洞见；
6.跟踪最新的数据挖掘和机器学习技术，进行技术创新和应用探索；
7.按时完成上级领导交代的其他任务。
任职资格：
1.本科及以上计算机或电力专业背景，3年以上数据挖掘算法经验；
2.能熟练使用Java/Python/C++/Go/R等其中一门语言；
3.熟悉Linux开发环境，熟悉开源工具，具有相关领域经验者优先；
4.熟悉信号处理、机器学习、深度学习等算法，如lightGBM、GBDT、SVM、LSTM等，了解常用运筹优化算法，能独立完成算法优化任务；
5.熟练掌握Python数据分析框架，如Pandas、Numpy、Scipy 等，能够高效地进行数据处理和分析操作；
6.熟悉至少一种主流的机器学习和深度学习框架，如Scikit - learn、TensorFlow、PyTorch等，有丰富的模型开发和训练经验；
7.对时序异常检测、时序预测等有深入的理解和实践经验，熟悉相关的算法和技术，如OCSVM、LOF、RNN、transformer、MLP-based models等；
8.有实际工业场景中旋转设备（比如电机）预测性维护算法开发及项目落地经验者优先，了解工业生产流程、数据特点，能够将算法模型与实际应用场景紧密结合；
9.沟通能力强，善于理解客户需求，能结合具体的业务场景设计有针对性的算法解决方案，具有算法专利撰写经验，配合售前出算法方面的方案；