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电力市场策略研究员

电力市场策略研究员

发布于 大约 2 小时前

普通员工/个人贡献者

杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
商业策略与发展
交易策略
情景分析
政策跟踪
数据分析
电价预测
电力市场
供需模型

AI 估算 · 25k–40k

资深电力市场研究岗,技能稀缺,杭州互联网大厂薪资有竞争力。

职位详情

关于这个职位

该职位负责电力市场的价格预测与交易策略研究,需要建立供需模型、跟踪政策变化,为交易团队提供量化决策支持

适合有电力行业背景和较强数据分析能力的候选人

最低要求

年以上电力行业经验,其中 3 年以上直接从事电力市场分析/交易/电价研究工作

深度理解中国电力市场机制:中长期交易、现货出清、偏差考核、容量电价,精通几个省级市场(珠三角+长三角)的规则细节
有可验证的电价预测或交易决策 track record(提供历史预测复盘或策略业绩说明)
扎实的量化功底:能用 Python/Excel 搭建供需平衡和价格情景模型,独立完成数据获取、清洗、建模、可视化
优秀的书面表达能力,研究报告能直接给管理层做决策依据

工作职责

长周期电价研判:建立并维护珠三角+ 长三角等目标省份的年度/月度电价研究框架,输出方向性判断(涨/跌/震荡)+ 置信区间,每月更新

供需模型建设:搭建省级电力供需平衡模型——负荷预测(气温/经济/产业迁移驱动)、电源侧(机组检修计划、新能源装机投产节奏、西电送电、燃料成本传导),形成可复用的情景分析工具(基准/极端天气/政策变动)
政策与规则跟踪:跟踪电力市场化改革政策(容量电价、现货规则修订、新能源入市),评估对中长期价格中枢的影响,48 小时内输出关键政策解读
策略输入:将研判结论转化为交易可执行的输入——年度长协签约比例建议、月度持仓结构、现货敞口上下限,与交易员团队、算法团队(价格预测模型)双向校准
模型共建:与算法团队深度协作,共同设计基于宏观/中观视角的电价预测模型,将研究框架中的关键逻辑转化为策略模型,推动模型迭代升级
复盘归因:每月对预测 vs 实际做归因分析,迭代模型,沉淀可解释的误差来源(负荷偏差/供给冲击/规则变化)

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 电力市场改革处于快速发展期,专业人才稀缺,职业成长空间大
  • 工作内容涉及宏观、市场、量化多维度,技能积累丰富
  • 滴滴作为大公司,平台资源多,与算法团队协作可提升技术能力
  • 政策敏感度高,能培养深度思考和决策支持能力
  • 电力市场规则复杂且变化快,需要持续学习和跟踪最新政策
  • 预测和决策责任重大,如果预测偏差可能影响交易结果
  • 适合对电力市场有浓厚兴趣,具备量化分析能力,愿意深入研究政策与市场的求职者

缺点 / 挑战

  • 需要与多个团队沟通,协作成本较高

角色解读

  • 向资深策略专家或交易团队负责人方向发展
  • 可以转型为电力市场交易员或算法团队的核心成员
  • 在能源互联网和电力市场化改革背景下,职业前景广阔
  • 建立和维护目标省份的年度/月度电价研究框架,输出方向性判断和置信区间
  • 搭建省级电力供需平衡模型,进行负荷预测和电源侧分析,形成情景分析工具
  • 跟踪电力市场化改革政策,评估对价格中枢的影响,快速输出政策解读
  • 将研究成果转化为交易策略输入,与交易团队和算法团队协作校准
  • 深度理解中国电力市场机制(中长期交易、现货出清、偏差考核、容量电价)
  • 熟练掌握Python/Excel进行数据建模和可视化分析
  • 具备电力行业经验,特别是电价预测或交易决策的实际操作经验
  • 优秀的书面表达能力,能够撰写管理层可用的研究报告

申请策略

  • 关注滴滴电力业务的动态,了解公司在电力市场的战略方向
  • 准备一个完整的电力价格分析案例,作为面试时的能力证明
  • 突出电力市场分析或交易的实际经验,附上历史预测复盘或策略业绩
  • 展示具体的Python建模项目,尤其是供需平衡或价格预测模型
  • 强调对相关省份市场规则的熟悉程度,如珠江三角、长三角的细节
  • 体现研究报告或决策支持成果,展示书面表达能力
  • 巩固电力市场基础知识,特别是中长期交易和现货出清规则
  • 提升Python数据分析和建模能力,熟悉常用库如Pandas、NumPy

面试指南

  • 对于经验类问题,采用STAR法则,突出情境、任务、行动和结果
  • 对于政策影响类问题,先分析政策要点,再评估供需变化,最后给出价格影响
  • 对于模型类问题,强调框架逻辑、数据来源、误差分析和迭代优化
  • 请描述你曾经做过的电价预测模型,如何处理不确定性?
  • 中国电力市场的中长期交易与现货交易如何衔接?
  • 如果某省出台新的容量电价政策,你会如何评估对价格中枢的影响?
  • 你如何校验供需模型的准确性?有哪些归因分析方法?
  • 请用一句话总结你对未来一年长三角电价的判断,并说明依据

职位点评

68
综合评分

滴滴电力业务,专业壁垒高,技能成长快,但薪资未披露且需现场办公。

从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估,方便横向比较。

更适合这类人
最适合看重专业成长、愿意深入电力市场研究,对现场办公不介意的高潜力求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展80
工作生活50
使命价值75

薪资福利

65中等

薪资未在JD中披露,但公司规模较大,职位资深,预计薪资有一定竞争力,福利稳定。

薪资信号未披露(AI估算:25K-40K/月)

成长发展

80较高

电力市场改革带来很多学习和成长机会,岗位涉及模型构建、政策研究,技能提升空间大。

技术前沿主流现代技术
技术栈Python、Excel、电力市场、供需模型、电价预测、数据分析、政策跟踪、交易策略
业务类型ambiguous

工作生活

50较低

工作地点在杭州,要求现场办公,JD未提及弹性工时或远程,生活化满足一般。

工作模式仅现场办公
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

电力市场化改革对能源行业有积极意义,岗位直接支持绿色低碳转型,使命感较强。

行业发展新兴领域(暂难判断)
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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