算法架构工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向AI技术总监或首席架构师方向发展，主导更大规模的能源AI平台演进
• 深耕新能源与AI交叉领域，成为行业内的顶尖技术专家或业务领军人物
• 负责能源互联网平台的AI算法架构顶层设计，规划云边端协同技术路线
• 主导多能互补调度、电价预测、虚拟电厂等核心算法的研发与工程化落地
• 带领算法团队，把控技术选型，并与外部顶尖科研机构开展联合攻坚
• 精通Python及大数据技术栈，具备全栈数据处理与特征工程实战能力
• 熟悉生成式AI、物理仿真工具及机器学习模型的部署与服务化
• 具备出色的架构设计能力、工程化思维及团队管理与跨部门协同能力

申请策略

• 提前了解海尔纳晖能源的业务布局和产品线，在面试中展现对能源互联网平台的深刻理解
• 准备好关于如何打破学术模型与工程落地壁垒的具体思考和方法论
• 突出在AI算法架构设计、云边端协同及模型工程化落地方面的核心项目经验
• 展示在新能源或相关时序数据处理、预测模型构建方面的全栈实战成果
• 强调团队管理、技术选型把关及产学研合作的成功案例
• 深入了解新能源业务逻辑（如源网荷储、虚拟电厂、电碳交易等），弥补业务认知短板
• 强化生成式AI在稀缺场景数据生成及物理仿真工具方面的应用实践

面试指南

• 采用STAR法则，重点突出在复杂业务场景下，如何通过架构设计解决工程落地难题
• 结合具体数据指标（如精度提升、成本降低、效率提高）量化项目成果
• 展现技术深度与业务广度的结合，强调技术选型背后的业务价值考量
• 请分享一个你主导的从算法设计到工程化落地的完整项目，遇到了哪些挑战？
• 在源网荷储协同调度或电价预测中，你是如何处理多源异构时序数据的？
• 作为团队领军人，你如何规划算法团队的技术梯队建设和人才培养？
• 如何评估并降低算法平台在算力与合规边界上的成本？
• 复习并梳理过往在机器学习模型部署、大数据处理及生成式AI方面的技术细节