国家电投
储能算法开发工程师
储能算法开发工程师
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公储能技术
储能技术
Matlab
Pytorch
Tensorflow
时间序列分析
机器学习
深度学习
电池状态估计
能量管理系统
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
新能源赛道核心算法岗，技术前沿且社会价值高，薪酬稳定，适合追求长期技术发展的应届生。
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
1.4万
比储能技术中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 250 个在招
市场机会
选择适中
宁德 · 储能技术 · 40 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责储能安全预警系统和能量管理系统的核心算法研发，涵盖电池状态估计、交易策略及数据建模分析
你需要将算法模型工程化落地并部署到实际电站中，是连接前沿算法与新能源储能业务的关键技术角色
最低要求
全日制大学本科及以上学历，电气类、能源动力类、机械类、电子信息类、自动化类相关专业
熟悉Python、MATLAB、C++等至少一种编程语言，具备良好的数据处理与建模能力
了解机器学习、深度学习或时间序列分析相关算法，有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验者优先
对储能系统、电力系统或新能源领域有一定了解，有相关算法项目经验者优先
具备良好的逻辑思维能力和学习能力，能够快速理解业务场景并开展数据驱动的算法研究
工作职责
参与储能安全预警系统核心直流交流测算法研发，包括电池状态估计、热失控预警、一致性、故障诊断、寿命预测、PCS、变压器等算法的设计、实现与优化
参与储能能量管理系统（EMS）相关算法研发，包括电力现货交易策略、峰谷套利策略、调频调幅策略、虚拟电厂调度策略等算法的设计与仿真验证
参与储能电站运行数据的采集、清洗、特征工程及建模分析工作，支撑算法模型训练与迭代优化
参与算法模型的工程化落地与测试验证，配合完成现场电站数据的接入与算法部署
参与相关技术文档编写，包括算法设计文档、测试报告、仿真报告等
优先资格
有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验者优先
有储能系统、电力系统或新能源领域相关算法项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处新能源与储能这一高速增长赛道，行业前景广阔，符合国家双碳战略方向
- 依托大型能源企业平台，能接触到真实的储能电站数据与丰富的业务场景，利于技术落地与经验积累
- 算法从仿真环境到实际电站部署落地，需要解决诸多工程化难题与现场环境干扰问题
- 适合电气、能源、自动化等相关专业背景，对新能源和算法建模有浓厚兴趣，且具备较强跨学科学习能力的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 储能算法涉及电气、机械、计算机等多学科交叉，对业务场景的理解门槛较高
角色解读
- 从初级算法工程师成长为储能算法专家或技术骨干，深入掌握电池机理与电力交易策略
- 未来可向储能系统架构师、算法团队技术管理或新能源业务产品专家方向发展
- 研发储能安全预警与能量管理系统的核心算法，涵盖电池状态估计、热失控预警及电力交易策略等
- 负责储能电站运行数据的处理、特征工程、建模分析以及算法模型的工程化落地与现场部署
- 熟练掌握Python、MATLAB或C++等编程语言，具备扎实的数据处理与数学建模能力
- 了解机器学习、深度学习或时间序列分析，并对储能系统或电力系统业务逻辑有基本认知
申请策略
- 了解国家电投在新能源和储能领域的战略布局，面试时展现出对储能行业的热情和长期扎根发展的意愿
- 突出在Python/C++等编程语言上的项目经验，以及机器学习、时间序列分析等算法的实际应用成果
- 强调与储能、电力系统或新能源相关的课题研究、竞赛获奖或实习经历
- 提前了解储能系统（如BMS、EMS）的基础原理和业务流程，熟悉电池特性
- 熟悉PyTorch或TensorFlow框架，并尝试复现一些电池状态估计（SOC/SOH）的经典算法模型
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出数据预处理、模型选择、调优过程及最终指标提升
- 对于业务问题，先阐述基本原理，再结合算法思路给出解决方案，展现技术与业务结合的思考能力
- 请介绍一个你使用机器学习或时间序列分析解决实际问题（如预测、分类）的项目经历
- 你对储能系统中的电池状态估计（SOC/SOH）或热失控预警算法有哪些了解？
- 在将算法模型从仿真环境部署到实际工程环境时，你认为最大的挑战是什么？
- 请解释一下电力现货交易中的峰谷套利策略或调频策略的基本逻辑
- 复习机器学习、深度学习及时间序列分析的基础理论，准备1-2个深度参与的算法项目细节
- 了解储能行业基础知识，如电池充放电特性、PCS、EMS的基本概念及电力市场交易规则
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活65
使命价值85
薪资福利
70中等
提供稳定的薪酬福利体系，但宁德市非一线城市，绝对薪资水平可能不及北上广深，整体处于当地中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：1千–1.8万/月）
成长发展
85较高
储能算法属于前沿技术应用，且能接触真实的电站数据与核心交易业务，技术成长空间大，职业壁垒较高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、MATLAB、C++、机器学习、深度学习、时间序列分析、PyTorch、TensorFlow
业务类型profit_center
工作生活
65中等
工作地点明确在宁德市蕉城区，生活节奏相对一线城市较慢，但算法研发及现场部署可能面临一定的项目压力。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
储能与新能源是国家双碳战略的核心领域，工作具有显著的社会价值和绿色发展意义。
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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