国家能源集团
智能技术高级工程师（学术带头人）
智能技术高级工程师（学术带头人）
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
博士
技术管理
人工智能
大数据
技术管理
数据分析
数据架构
算法
能源电力
AI 估算 · 30k–50k
博士学历、专家级经验，央企研究院，薪资水平较高，但可能受国企薪酬体系限制。
职位详情
关于这个职位
该职位是国家能源集团新能源技术研究院的学术带头人岗位，主要聚焦能源电力大数据平台架构、数据分析体系建设和人工智能算法研发
你将负责前沿技术的评估与落地，参与国家级科技项目，推动能源行业数字化转型
要求博士学历，具备丰富的科研和工程经验，适合在能源科技领域深耕的高端人才
最低要求
学历要求：博士研究生
专业要求：计算机科学与技术类相关专业，控制理论与控制工程，能源动力类相关专业，电气类相关专业，计算机类相关专业，电子信息类相关专业
工作职责
大数据架构高级工程师，侧重于能源电力大数据平台的需求分析、架构设计、规范制定等
大数据分析高级工程师，侧重于大数据相关业务的顶层规划，建立数据分析体系、工具链和平台等
人工智能算法高级工程师，侧重于人工智能平台中核心算法的评估、设计、实现与调优等，关注AI前沿技术，结合业务需求实现融合落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 央企平台，稳定性高，福利待遇好
- 行业前景广阔，能源数字化转型是重点方向
- 国企体制可能决策流程较长，创新节奏相对较慢
- 对学历和科研背景要求高，竞争激烈
- 适合具有博士学历、在能源或大数据领域有深厚技术积累，追求稳定平台和科研成就的资深技术专家
缺点 / 挑战
- 参与国家级项目，技术挑战性强，能积累前沿技术经验
- 可能需要承担科研项目管理和汇报工作，工作压力较大
角色解读
- 在央企研究院内，可晋升为技术专家或部门负责人，参与国家级项目
- 可向技术管理方向发展，带领团队进行技术攻关
- 在能源行业深耕，成为行业技术权威
- 负责能源电力大数据平台的需求分析、架构设计和规范制定，确保平台稳定高效
- 主导大数据业务的顶层规划，建立数据分析体系、工具链和平台，支撑业务决策
- 负责人工智能平台核心算法的评估、设计与调优，跟踪AI前沿技术并推动业务落地
- 精通大数据架构设计，熟悉Hadoop、Spark、Flink等主流技术栈
- 具备扎实的数据分析能力，熟悉数据挖掘、机器学习算法
- 熟悉人工智能算法，如深度学习、强化学习等，并有实际落地经验
- 具备能源电力行业知识，了解业务场景
申请策略
- 关注国家能源集团官网招聘信息，了解具体申请流程
- 准备详细的科研成果和项目案例，展示技术深度
- 突出博士学历和科研背景，强调发表的高水平论文和专利
- 重点描述参与或主持的国家级、省部级科技项目，突出个人贡献
- 展示大数据平台架构或AI算法落地的实际案例
- 如有正高级工程师职称或国家级人才称号，务必突出
- 补充能源电力行业知识，了解行业痛点和数字化转型趋势
- 熟悉云计算、大数据平台相关技术，如阿里云、华为云等
面试指南
- 回答时采用STAR法则，突出项目背景、个人角色、技术方案和成果
- 结合能源行业特点，展示对业务的理解
- 请介绍你主导过的大数据平台架构设计案例
- 如何将AI算法应用到能源电力场景中？
- 你如何规划一个数据分析体系？
- 请谈谈你对能源行业数字化转型的看法
- 准备1-2个完整的大数据或AI项目案例，包括架构图、技术选型和效果
- 了解国家能源集团新能源技术研究院的业务方向
职位点评
78
综合评分
央企研究院，技术前沿，社会价值高，但工作地点和强度需考虑。
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
适合追求稳定、看重社会价值和科研成就的资深技术专家。
表现最好
使命价值
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值90
薪资福利
80较高
央企平台，薪资福利稳定，但具体薪资未披露，可能处于市场中等偏上水平。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
85较高
参与国家级项目，技术前沿，成长空间大，但晋升路径可能受国企体制影响。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大数据、人工智能、算法
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在北京，可能位于科技园，通勤时间可能较长，工作强度可能较高。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
90较高
能源行业数字化转型，推动绿色能源发展，社会价值高。
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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