一、岗位职责
1. 气象数据管理与分析：负责对公司已有的全国各类气象数据（含实时预测及历史）统一管理，并按业务需求持续补充各类气象源数据；建立标准化气象数据库，确保数据准确性与完整性；对各类气象源进行质量评估监控，向业务方提供优选建议。
2. 气象预测模型研发-电力交易场景关联：主导气象预测与电力交易场景的关联建模工作，以“量化气象预测精度控制电力交易风险”为核心目标，基于EC、GFS等传统数值天气预报数据，设计并开发适配电力交易市场需求的专属气象预测模型，按照年度交易、多月/月度交易、月内旬/周交易、逐日交易等时间频度为交易决策提供气象支撑。
3. 电力市场供需影响评估：基于气象预测结果，量化分析气象因素对电力负荷（如高温/低温导致的用电需求波动）、新能源发电量（风电、光伏、水电等）的影响，输出供需平衡预测报告，为交易策略制定提供核心依据。
4. 气象动态解读与风险提示：与电力交易团队紧密协作，实时解读气象动态，提供定制化气象风险提示，支撑交易策略调整与风险对冲方案设计。
5. 技术研究与行业跟踪：跟踪国内外气象预测技术前沿（如AI预测模型、高分辨率气象卫星数据应用等）及能源气象政策动态，探索新技术在电力交易场景的落地可行性；定期撰写气象-电力市场关联分析报告，推动内部知识共享。
二、任职要求
1. 教育背景
• 气象学、大气科学、应用气象学、气候学等相关专业硕士及以上学历，博士学历优先。
2. 工作经验
• 5年及以上气象预测、气象数据分析或能源行业（电力、新能源、储能）相关工作经验，具备电力市场或能源交易场景经验者优先（如参与过新能源电站功率预测、电力负荷预测、市场价格预测等项目）。
3. 专业技能
• 精通气象数据处理与分析工具：熟练使用Python（Pandas、NumPy、Scikit-learn）、R、MATLAB等编程语言，具备数据清洗、特征工程及模型开发能力；
• 熟悉数值天气预报系统：掌握主流NWP模式（如ECMWF、GFS）的原理与应用，能独立运行WRF或优化预测模型；
• 掌握机器学习/深度学习技术：了解气象预测领域常用算法（如时间序列预测、集成学习），有基于AI的气象预测模型开发经验者优先；
• 数据可视化与报告能力：熟练使用Tableau、Power BI、Matplotlib（Grads）等工具，能将复杂气象数据转化为直观的可视化图表及可落地的分析结论。
4. 综合素质
• 具备极强的逻辑思维与问题解决能力，能快速响应电力交易中的气象应急需求；
• 优秀的沟通协作能力，能与非气象专业的交易团队高效对接，清晰传递技术结论；
• 抗压能力强，可适应电力市场波动下的高强度工作节奏（如极端天气期间的应急分析）；
• 持有电力交易员资格证或能源行业相关认证者优先。