职位详情：
1. 负责研发、跟踪、优化时间序列预测算法，寻找通用模式，从海量历史数据和相关特征中优化超短期/短期/中长期预测能力，将机器学习、深度学习等技术与能源领域融合研究与应用；
2. 根据业务需求，基于对机器学习/深度学习的深刻理解，选择和设计各种时间序列相关算法（例如回归、分类、聚类、神经网络等）来解决可能遇到的数据、场景相关问题，提升模型的性能和稳定性；
3. 负责项目前期的对接工作，包括业务理解，需求确认，数据收集，统计分析，以及项目中期的算法开发，算法效果验证，后期的算法工程化，算法调度，算法联调直至交付等全流程业务场景；
4. 研究跟进全球最新机器学习、深度学习、大模型相关技术，保持新方法、新技术的预言和落地，推动实际业务发展；
5. 业务场景包括但不限于：气象预测，发电功率和用电负荷预测，电力优化策略等。
岗位要求
1. 研究生及以上学历，从事能源领域人工智能技术研究工作优先，3年以上数据挖掘、算法建模相关经验；
2. 具备扎实的机器学习理论基础，具有优秀的算法编程能力，熟悉常用的数据结构和算法； 。
3. 深入了解机器学习和深度学习的基本原理、算法和技术，熟悉各种常见的机器学习模型和深度学习架构，了解它们的工作原理和应用场景；
4. 具备解决复杂问题和创新的能力，能够分析和理解实际问题，并提出创新的AI算法和解决方案，同时能够识别和解决算法设计和实现过程中的挑战和难题；
5. 精通Python开发和深度学习主流框架（TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等）
6. 具备良好的协作和沟通能力，工作认真负责，具有较强的自驱力，积极乐观开朗，善于跨团队沟通协调整合资源推动业务发展。