[2027届秋招] AI算法工程师（能源预测与调度）

工作内容
面向HEMS家庭能源管理系统的预测与优化调度场景，在导师指导下参与算法建模、验证和部署支持。
1. 参与光伏出力预测、家庭负荷预测，或储能充放电优化调度、动态电价策略等算法的建模与仿真。
2. 完成数据清洗、特征分析及实验设计，根据研究方向开展模型训练、优化建模或求解，并评估结果。
3. 将电池SOC、充放电功率、储能容量、并网功率限制及用户用能需求等业务约束纳入模型或策略。
4. 与后端、嵌入式及测试工程师协作，参与算法服务化、云端或边缘部署验证、联调及异常场景测试。
5. 整理实验记录、代码和算法文档，保证结果可复现。
6. 根据项目需要，参与海外动态电价、需求响应等场景的策略适配。

任职条件
1. 2027届应届毕业生，硕士及以上，自动化、控制科学与工程、电气工程及其自动化、能源与动力工程、计算机科学与技术、数学与应用数学等相关专业，硕士优先。
2. 掌握Python，能够使用NumPy、pandas等工具处理和分析数据。
3. 了解机器学习、时序分析及常用评估指标，或了解线性规划、混合整数规划等优化方法。
4. 具备相关课程设计、实验或项目实践，能够说明建模思路、实验结果及方法局限。
5. 逻辑清晰，愿意理解设备限制和实际业务约束，并据此分析算法效果。
6. 能够借助工具阅读英文论文、技术文档及相关业务资料，愿意学习储能和电力市场基础知识。
7. 有微电网、储能调度、能源预测、需求响应、动态电价相关项目，或使用过scikit-learn、PyTorch、Gurobi、CVXPY、MATLAB/Simulink者优先。
8. 有算法服务化、边缘部署或模型轻量化实践者优先。