算法工程师（功率预测方向）JSYJY/管理培训生

1、参与预测模型开发与实现：?? 在导师指导下，使用机器学习、深度学习（如随机森林、梯度提升树等）、深度学习（如LSTM、CNN、Transformer等）或其他先进算法，参与风电场/光伏电站功率预测模型的开发、训练与初步优化。 2、数据处理与分析报告：?? 协助完成风/光功率、气象（数值天气预报NWP）、地形地貌、机组状态等多元异构数据的清洗、预处理、特征工程及基础分析工作。并需对内、对外良好的沟通交流。 3、技术跟踪与学习：?? 保持对机器学习、深度学习、大气科学、新能源等领域前沿技术进展的学习热情，并将新知识应用于工作实践。 4、入职后配备经验资深、业务过硬的双导师，量身制定三年培养方案，助力转变角色、个人成长；参与丰富多彩的培训与实践活动，学习业务本领，走在行业前沿；可参与正高级工程师等牵头的重大科研项目。 1、博士学历，特别优秀者可适当放宽至硕士研究生，电气工程及其自动化、新能源科学与工程、气象学、计算机科学与技术、软件工程、数据科学与大数据技术、统计学、应用数学、自动化等理工科相关专业。熟练掌握Python基础及常用数据科学库（如NumPy, Pandas, Matplotlib/Seaborn）。了解至少一种主流的机器学习框架（如Scikit-learn, XGBoost/LightGBM, PyTorch, TensorFlow/Keras等）。 2、强烈的学习意愿和能力，能快速掌握专业领域知识（如气象、电力系统）和新技术。逻辑思维清晰，具备良好的问题分析和解决能力，能够理解抽象概念。具备一定的数学建模能力或潜力。 3、对新能源领域和人工智能应用有浓厚兴趣，有志于在能源科技前沿发展。严谨细致，对数据有敏感性，有追求高质量结果的意识。 4、良好的沟通能力和团队协作精神，能够清晰表达技术观点和遇到的困难。