岗位职责：
1.根据储能电池侧系统需求，研发储能电池SOX估计、电池安全及故障预测检测算法；
2.根据储能热管理需求，研发热管理智能派机、电站能效寻优智能控制算法；
3.根据储能参与电力交易应用场景，研发电力交易价格、电力负荷预测算法、风/光出力功率预测算法；
4.支撑相关项目端的其他AI算法需求；
5.紧跟储能行业前沿技术，优化公司AI模型，扩展模型库。

岗位要求：
1.人工智能、机器学习、数学、统计学、电气工程、自动化等相关专业本科及以上学历；
2.熟悉指数平滑、移动平均、Arma模型等传统时间序列建模方法；
3.熟悉K-means聚类，支持向量机SVM，树模型xgboost，gbdt等常见机器学习算法；
4.熟悉各种深度神经网络(Cnn、Rnn、Rcnn、Dnn，Transformer等)，尤其深度学习时序预测Autoformer、Fedformer、Pyraformer和Anomaly-transformer算法，对算法原理及应用有较深入的理解，有算法业务落地经验，有应用算法解决实际问题的工业经验优先考虑；
5.熟练使用Python或者C++语言，熟练掌握Pytorch/TensorFlow/Caffe等至少一个深度学习框架；熟悉Linux基本操作；编程基础扎实，具备良好的编程开发经验；
6.良好的分析和解决问题的能力、沟通能力、责任心和团队意识；
有电力行业、储能行业、暖通行业建模经验优先。