求职｜【思安新能源股份有限公司】算法工程师（能源系统优化调度方向）（base：西安·高新区）

一、岗位职责

• 能源系统优化算法开发：利用强化学习、线性规划等算法解决综合能源系统优化调度问题，设计有效、通用、适配性强的算法，验证并调优性能
• 能源设备机理模型建模：利用机器学习模型构建光伏、风电、冷、热、电、空压系统等设备的机理模型，构建能效函数，支撑优化调度算法
• 预测模型建模：开发各类负荷、光伏、风电发电量的预测模型，用于预测性优化调度算法的建模使用
• 智慧运维：开发基于机器学习和专家策略的能源设备、系统级运维模型，用于识别设备故障，估计设备生命周期与健康状况
• 大模型应用开发：基于RAG、MCP等架构开发大模型在能源智慧运维领域的应用

二、任职要求

• 教育背景：计算机科学、数学、统计学、电子工程、自动化、人工智能、物理等相关专业硕士及以上学历（优秀本科生可放宽）
• 技术能力：掌握Python，熟练TensorFlow/PyTorch/Scikit-learn一种框架；熟悉动态规划（DP）、强化学习（RL）、深度强化学习（DRL）原理，具备项目应用经验；了解基于混合整数求解器的优化建模方法；了解进化算法（EA）、粒子群算法等启发式优化算法；具备机器学习基础知识（LR、SVM、RF、GBDT等原理）；具备深度学习算法知识（CNN、DNN、LSTM，了解Attention到Transformer原理）
• 数学基础：熟悉概率论、随机过程、无参估计在机器学习领域的理论与模型；熟悉控制工程领域的理论知识
• 经验要求：2年以上优化、机器学习算法在工业领域应用的项目经验（优秀者工作经验可放宽至0年）
• 软技能：逻辑思维能力强，具备解决问题的主动性，敢于提出创新性解决方案；良好的技术文档撰写与沟通能力

三、优先条件

• 有Kaggle等机器学习竞赛经验者优先
• 具有Pyomo+混合整数求解器建模经验者优先
• 具备优化算法在工业领域应用经验者优先
• 具备机器学习、数学建模竞赛经验者优先
• 有优化、机器学习相关领域论文发表经验者优先

四、岗位薪资

20-30k

五、岗位投递方式