人工智能岗

优缺点分析

角色解读

• 从初级算法工程师成长为储能领域的核心算法专家
• 未来可向算法团队负责人或储能技术架构师方向发展
• 负责储能电池的状态估计、热管理控制及热失控预警等核心算法开发
• 利用深度学习与多目标优化技术进行设备缺陷检测、负荷预测与收益建模
• 扎实的深度学习与数据处理能力，熟悉多目标优化算法
• 具备计算机、自动化或电气相关专业背景，了解储能行业基础知识

申请策略

• 了解国家电投在储能领域的战略布局和近期重大项目，面试时展现对储能行业的长期看好与热情
• 突出在深度学习、时间序列预测（负荷预测）或优化算法方面的项目经验
• 展示与电池状态估计、设备缺陷检测相关的课题或论文成果
• 补充储能电池工作原理及热管理基础知识
• 熟悉常用的多目标优化算法（如遗传算法、粒子群算法）及其在工程中的应用

面试指南

• 采用STAR法则描述项目经历，重点突出算法选型理由、优化过程及最终指标提升
• 对于业务问题，结合物理机理与数据驱动方法进行综合解答，展现跨学科思考能力
• 请介绍一个你使用深度学习进行时间序列预测或状态估计的项目经历
• 在电池热管理或热失控预警中，你会如何设计多目标优化算法？
• 如何处理设备状态识别中的样本不平衡或数据噪声问题？
• 你对储能行业的发展现状和未来技术趋势有什么看法？
• 复习深度学习经典模型（如LSTM、Transformer）及多目标优化算法原理
• 提前了解锂离子电池的基本特性及热失控机理