时序预测算法工程师

该职位来源于猎聘 岗位职责： 1.围绕新型电力系统和新型能源体系建设需求，聚焦能源数据智能分析与时序预测领域，开展时序数据建模、预测算法研究及工程化应用工作。 2.参与业务场景分析与预测类产品需求设计，结合能源、电力通等业务场景，开展时序数据分析需求梳理，设计预测分析解决方案。

• 开展时间序列数据分析与预测算法研究，针对负荷、用能、发电、充电等时序数据特征，完成数据处理、特征构建、模型训练与算法优化。
• 参与预测模型研发与验证工作，研究并应用机器学习、深度学习及统计预测方法，提升预测模型的准确性、稳定性和泛化能力。
• 参与算法能力产品化设计与落地应用，将预测算法封装为可应用的产品功能，支撑预测结果展示、分析研判及业务决策。
• 持续优化预测算法及模型运行效果，结合实际业务反馈开展模型迭代、参数优化、数据质量提升及模型效果评估。
• 参与算法技术文档及知识成果输出，包括技术方案、研究报告、论文、专利及相关解决方案编写。 任职要求： 1.统计学、数学、计算机、人工智能、电子信息、电气工程、自动化、能源动力等相关专业，硕士研究生及以上学历。
• 具备时间序列分析与预测基础，熟悉时间序列建模方法，了解ARIMA、Prophet、机器学习预测模型以及LSTM、Transformer等深度学习预测模型的基本原理及应用场景。
• 具备数据分析与算法开发能力，熟练掌握Python编程语言，熟悉NumPy、Pandas、Scikit-learn等数据分析工具，掌握PyTorch等深度学习框架。
• 具备较强的数据处理和特征工程能力，能够针对多源异构时序数据开展数据清洗、异常检测、特征提取、数据建模及效果分析。
• 具备良好的数学基础和模型分析能力，熟悉概率统计、机器学习、优化算法等相关理论，具备英文技术文献阅读能力。
• 具有时序预测相关项目经验者优先，包括但不限于电力负荷预测、新能源功率预测、电动汽车充电负荷预测等方向。