算法工程师

岗位职责：
1.开发和实施先进的预测模型,用于预测能源可用性,例如太阳辐射预测、风力剖面预测和能源需求预测,确保能源资源的最优配置和利用。

2.设计和执行能源市场的竞价策略,以提高能源产品（如光伏、风能和储能）的市场竞争力和盈利能力。

3.进行数据挖掘和分析,以从大量数据中提取洞察和模式,支持业务决策和策略制定。

4.与工程和业务团队密切合作,将数据科学解决方案集成到业务流程和产品中,提高运营效率和客户体验。

5.利用机器学习和统计建模技术解决复杂的业务问题,如客户细分、定价策略和市场预测。

6.管理和优化数据科学项目的生命周期,从数据收集和处理到模型开发、验证和部署。

7.进行实验设计和A/B测试,评估模型的效果和业务影响,持续改进模型性能。

8.持续关注最新的数据科学和机器学习趋势,技术和工具,以确保解决方案的先进性和有效性。

9.提供数据科学相关的专业知识和指导,帮助团队成员提高技能和知识。

10.准备和呈现数据分析报告,为管理层和利益相关者提供可操作的洞察和建议。

资格和经验：
1.拥有量化领域（如数据科学、统计学、计算机科学、经济学等）硕士或博士学位。具有在数据密集型行业的实际工作经验者优先考虑。

2.至少3-5年在数据科学或相关领域的工作经验,具有实际参与和完成数据科学项目的经历。

3.熟练使用机器学习框架（如TensorFlow, PyTorch）和统计建模方法,包括但不限于回归分析、分类算法、聚类分析、神经网络和深度学习。

4.精通预测模型的开发和实施,特别是在能源领域的应用,如太阳辐射预测、风力剖面预测和需求预测。

5.熟悉大数据技术和工具,如Apache Hadoop, Apache Spark, 大数据查询语言（如Hive, Pig）。

6.对能源资产（如光伏、风能、储能设备）的知识和应用经验者优先考虑。

7.强大的分析和问题解决技能,能够独立处理复杂的数据问题并提出创新解决方案。

8.出色的沟通技巧,包括向非技术团队成员解释复杂数据概念的能力。

9.能够有效管理多个项目和任务,具备优秀的时间管理和组织能力。