算法工程师 - （时序数据）预测方向

【岗位职责】 1. 负责电力交易时序模型的开发与调优，涵盖数据预处理、特征构建、模型设计及落地实施 2. 运用机器学习与深度学习技术，对电力市场基础信息与交易行情数据进行建模分析与趋势预判 3. 搭建并持续迭代自动化预测平台，优化模型输出精度与稳定性 4. 关注深度学习前沿动态，推动先进技术在业务中的实际应用 5. 能结合大模型等新型工具辅助完成任务 6. 与业务部门高效协同，提供算法支持与定制化解决方案 【任职要求】 1. 【重要】精通PyTorch框架，具备根据具体需求调整模型结构的能力，如在Transformer中引入新模块或自定义损失函数 2. 计算机、数学、统计、物理等相关专业本科及以上学历，熟练使用Python编程（985/211背景优先） 3. 熟悉主流深度学习模型（如GRU、LSTM、Transformer）及其在时间序列预测中的实践应用 4. 熟练操作Linux系统，具备GPU环境下模型训练与调试经验 5. 具备扎实的算法实现能力，可独立完成模型从0到1的搭建与训练流程 6. 具备数据处理能力，能开展数据清洗、特征提取等工作 7. 具备良好的沟通协作意识，能够跨团队推进项目落地 8. 有电力领域从业经历者优先考虑 【加分项】 1. 在机器学习或深度学习方向发表过相关论文 2. 具备时间序列数据处理实战经验 3. 有电力行业工作背景，了解电力市场运行机制与交易规则 4. 掌握新能源发电特性及其影响变量 5. 熟悉常用气象数据来源及处理方式 6. 满足以下一项或多项条件者更佳： - 参与过金融或商品价格预测类项目 - 具备时间序列建模与预测实践经验 - 有量化交易相关背景