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27届校招-算法工程师（气象）(J24284)
27届校招-算法工程师（气象）(J24284)
发布于 6 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公
人工智能
数值预报
数据挖掘
气象
风电
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
无锡校招气象算法岗，技术成长空间大，福利信息未明确。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
发布情况
正常在招 · 5 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 130 个在招
市场机会
选择不多
无锡 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
届校招气象算法岗位，应用气象知识解决风电业务中的预报问题，利用数值模式与人工智能提升天气预报准确率并完成大数据分析与技术报告
最低要求
硕士及以上学历，大气科学/大气物理等相关专业背景
气象理论知识扎实，具备各尺度过程诊断分析能力
至少具备短临、短期、延伸期中一个方向的预报准确率提升能力
至少掌握Fortran/Python中一种编程语言
较强的学习能力与英文文档阅读能力
良好的沟通能力与团队协作能力
逻辑分析能力强
工作积极主动，有高度责任心
具备良好的文档编写能力
工作职责
应用气象专业知识，解决风电业务场景中的气象预报类专业问题
利用数值模式和人工智能技术提升天气预报准确率
负责气象、能源等大数据的计算与分析工作
撰写相关技术报告，沉淀技术成果
优先资格
熟练掌握中尺度模式WRF各模块优化能力者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 气象与新能源交叉领域，技术壁垒高
- 校招培养体系完善
- 无锡生活成本相对较低
- 需同时掌握气象理论与编程
- 预报准确率提升迭代周期长
- 对数学与物理基础要求高
- 大气科学背景、具备编程能力、希望进入新能源行业的应届硕士
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向气象算法专家、风电功率预测工程师或数据科学方向发展
- 解决风电业务中的气象预报问题
- 利用数值模式与AI提升预报准确率
- 处理气象与能源大数据
- 撰写技术报告沉淀成果
- 大气科学知识、数值模式与WRF、Python/Fortran编程、数据分析、英文文档阅读
申请策略
- 了解金风科技风电业务与气象服务场景
- 关注功率预测相关技术
- 突出气象建模与预报项目
- 展示Python/Fortran代码与数据分析成果
- 体现团队协作与文档能力
- 提前熟悉WRF模式与气象数据处理
- 加强Python数据分析与机器学习
- 准备英文文献阅读示例
面试指南
- 结合项目描述数据、方法与指标
- 体现物理理解与工程实现
- 展示学习与沟通能力
- 如何提升短临预报准确率？WRF模式各模块作用？如何处理气象大数据？英文文献如何阅读与复现？
- 复习大气动力学与数值预报基础
- 准备编程与数据分析案例
- 了解风电功率预测业务
职位点评
薪资福利65
成长发展80
工作生活60
使命价值75
薪资福利
65中等
校招岗位薪资处于无锡市场中等水平，JD未提及福利 details。
薪资信号市场水准 (8.0千–1.2万/月)
成长发展
80较高
岗位涉及数值模式与AI结合，技术成长空间较大，但JD未明确培训与晋升路径。
技术前沿主流现代技术
技术栈WRF、Python、Fortran、人工智能
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确办公模式与WLB信息。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
气象预报支持风电运营，对绿色能源与公共安全有正向社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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