大数据算法工程师(J10664)

职位描述

岗位职责

1、开发电池健康状态（SOH）、剩余寿命（RUL）预测、用户画像模型，结合电化学机理、用户侧运行数据与数据驱动方法，提升预测精度；

2、设计电池故障预警算法（如热失控、采集异常诊断），基于多传感器数据（电压、温度、电流）构建异常检测模型；

3、能量调度算法开发，研究电力市场价格波动规律，开发基于强化学习的智能充放电策略，提升储能系统套利收益；

任职要求

任职要求

1、精通 Python，熟悉 Scala、Java、C/C++ 等通用算法开发语言中的一种或多种

2、熟练掌握至少一种深度学习框架，如 PyTorch、TensorFlow、Caffe 等，熟悉 Scikit - learn 等机器学习工具。

3、熟悉常用的机器学习算法和深度学习算法，如 CNN、DNN、RNN、LSTM、Transformer 等，掌握 sequence learning 算法原理，有预训练及迁移学习研发经验优先。

4、精通 Python 数据分析栈，如 Pandas、Numpy 等，具备复杂工业数据清洗、特征工程、模型调优全流程的实战能力。

5、有电池技术、BMS 或储能技术相关经验优先，有时序数据分析、异常检测、故障诊断、电池大数据分析经验者优先，熟悉储能系统的能量调度、智能运维算法，主导或参与过微电网、源网荷储管理平台项目者优先。

5、算法基本功深厚，能够快速主动学习并且对新能源领域有着强烈兴趣，具有良好的文字和沟通能力，有专利、论文发表或行业算法应用项目、大型行业赛事获奖相关经验优先