负责新能源产品碳足迹建模、仿真、数据采集核算等工作。开展产业链、供应链调研，对主要生产流程开展碳排放监测，明确生产流程与流通环节的产品碳排放，识别各环节碳排放特性及主要减碳的手段。采用机器学习、人工智能等方法，对供应链碳足迹开展精准识别，提出产品生产制造和供应链各环节减碳路径。开发产品碳足迹相关的数据库及产品碳足迹计算和优化软件，分析产品全生命周期碳排放特性，研究碳足迹认证方法与国际互认机制。

工作内容：

开发基于机器学习的产品碳足迹信息提取；
分析新能源行业各产品生产流程，能源使用和碳排放情况；
对产品生产环节的主要工艺流程开展碳排放监测和数据采集；
构建基于ILCD的产品碳足迹数据库；
构建涵盖主要生产流程和供应链的产品碳足迹计算模型；
开展碳足迹经济性分析（techno-economic analysis），测算主要工艺和技术对减碳的成本效益，并评估企业在碳关税等政策背景下的综合效益；
参与所在单位科研类政府资助项目的申报和验收工作；
发表科研论文与撰写专利。


任职资格：

能源经济学、管理科学与工程、环境科学与工程、工程热物理等相关领域硕士及以上学历；
熟悉宏观能源系统、一次能源、终端能耗等能流与能源平衡关系，并熟悉新能源产品的生产制造过程；
熟悉国内外碳足迹领域主要数据库，熟悉ILCD数据格式，优先聘用；
具备能源技术全生命周期成本效益分析（LCA）经验，优先聘用；
具备一定的编程能力，熟悉C/C++, Python，Java等语言，具备AI和LLM算法编程经验的优先聘用；
具有独立承担科研项目的能力；
熟练撰写技术报告、论文或政策分析专报；
有较强创新意识，团队合作精神，语言表达与沟通能力；
品行端正，强烈的敬业精神和责任感。