隆基绿能
能源管理系统算法开发主任工程师(053725)
能源管理系统算法开发主任工程师(053725)
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Matlab/Simulink
Pscad
光伏预测
大模型 (Llm)
微电网
机器学习
深度学习
算法工程化
能源管理
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
新能源龙头资深算法岗，技术前沿且社会价值高，薪资优厚，但需适应研发节奏
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，方便横向比较。
薪资怎么样
2.8万
比算法优化工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
25 个在招
市场机会
选择适中
西安 · 算法优化工程师 · 15 个在招
职位详情
关于这个职位
负责智慧能源管理系统的核心算法开发与工程化落地，涵盖发电/负荷预测、模型预测控制及大模型智能体应用
需结合光伏、储能等新能源场景进行策略设计与仿真验证，确保算法在复杂工况下的可靠性与高效性
最低要求
电力系统、电气及计算机等相关专业，本科及以上学历，工作经验5年以上
具有良好的编程思维和实现能力，能熟练使用Python等编程语言做算法工程化
了解能源管理系统的各类控制策略与算法，如功率优化调度算法、负荷预测算法、储能充放电控制算法、动态需量管理算法、防逆流算法、并离网切换等，精通时序预测、发电预测、负荷预测和模型预测控制等算法的实现，熟练使用大模型相关技术
有源网荷储微电网建模及仿真经验，具备运用 MATLAB、Simulink、PSCAD 等仿真工具进行电力系统建模与仿真分析的能力，能够通过仿真手段验证控制策略与算法在不同场景下的有效性与可靠性
具备光伏、储能、微电网、电力交易等新能源行业相关工作经验，有相关算法开发项目经验者优先
具备快速学习能力，富有创新精神，对新技术充满兴趣
工作严谨细致，有责任心和上进心，具备优秀的沟通能力及团队协作能力
工作职责
对智慧能源管理系统相关算法进行开发、持续优化和维护，并根据不同项目场景进行持续完善
开发设计发电预测、负荷预测、模型预测控制、大模型智能体/工作流、设备故障预测等算法功能
完成光伏功率预测、调度策略及计划的算法设计及工程化
支持完成算法部分的需求分析、算法设计、开发、测试和部署，并对各环节形成详细文档
支持完成算法工程化应用，明确算法接口规范，明确数据要求规范等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：隆基绿能为全球光伏龙头，提供稳定的职业平台和丰富的应用场景
- 技术前沿：涉及大模型、MPC等前沿技术与传统能源控制的结合，技术含金量高
- 行业红利：身处新能源与数字化转型的双重风口，市场需求旺盛
- 技术复合度高：需同时精通算法、电力电子业务及仿真工具，学习曲线陡峭
- 适合具有5年以上经验的算法工程师，特别是那些希望深耕新能源行业、对AI与传统工业控制结合感兴趣的技术人才
缺点 / 挑战
- 工程化压力：不仅要懂算法，还要解决落地中的工程问题，对代码质量和规范性要求高
角色解读
- 可向能源AI算法专家、系统架构师方向发展，或晋升为技术团队负责人
- 随着大模型在能源行业的深入应用，该岗位在智能化转型中具有广阔的职业前景
- 负责智慧能源管理系统中核心算法（如预测、控制、大模型应用）的开发、优化与维护
- 将算法从理论设计转化为工程代码，并进行接口规范制定与文档输出
- 利用仿真工具验证算法在光伏、储能等场景下的有效性
- 精通 Python 算法工程化，掌握时序预测、模型预测控制 (MPC) 等核心算法
- 熟练使用 MATLAB/Simulink/PSCAD 进行电力系统建模与仿真
- 熟悉大模型技术在能源领域的应用
- 具备新能源行业（光伏/储能/微电网）业务理解能力
申请策略
- 准备一个完整的算法从设计到仿真再到工程落地的案例，重点说明如何解决实际业务痛点
- 了解隆基绿能在智慧能源领域的最新布局和产品线
- 突出展示Python算法工程化能力，列举具体的预测或控制算法项目成果
- 强调使用MATLAB/Simulink/PSCAD进行仿真验证的经验
- 提及大模型在特定场景下的应用案例或研究
- 加强大模型（LLM）在垂直领域（如能源）的应用知识
- 深化对电力系统稳定控制、微电网运行机理的理解
- 提升算法代码的可读性、可维护性及部署能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 重点阐述技术选型的理由、遇到的难点及解决方案、以及最终的业务价值（如精度提升、成本降低）
- 对于大模型问题，可结合RAG、Agent等技术谈谈其在能源数据分析和决策辅助中的应用思路
- 请详细介绍一个你主导的能源预测或控制算法项目，你是如何进行工程化落地的？
- 在大模型应用于能源管理系统方面，你认为有哪些潜在的挑战和解决方案？
- 如何使用Simulink或PSCAD验证你的控制策略的有效性？请举例说明
- 面对复杂的光伏功率波动，你会采用哪些算法进行预测和优化调度？
- 复习时间序列预测（如LSTM, Transformer）和模型预测控制 (MPC) 的核心原理
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
80较高
作为上市巨头企业的资深研发岗位，薪资竞争力强且福利体系完善，能满足较高的补偿性动机。
薪资信号偏高 (2.0千–3.5万/月)
成长发展
85较高
岗位涉及大模型、MPC等前沿技术与能源业务的深度融合，技术成长空间大，符合发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、大模型、MPC、MATLAB、Simulink、PSCAD
业务类型profit_center
工作生活
60中等
研发岗位通常工作节奏较快，但作为传统制造/能源巨头，相比互联网大厂可能WLB稍好，具体取决于项目组进度。
工作模式未明确
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
75中等
致力于智慧能源管理和碳中和目标，具有显著的社会价值和行业使命感。
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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