苏州 全球Top10光伏逆变器龙头 寻 储能AI算法专家 年薪80-100w

我们是谁？
我们是一家全球光伏逆变器出货量Top10、国内市占率长期领先的清洁能源科技公司，总部位于苏州。在“双碳”与新型电力系统加速落地的大背景下，地面储能（大储） 已成为公司增长最强劲的战略业务，需求爆发、技术迭代极快。

我们的算法团队信奉务实主义：用 PyTorch/TensorFlow 训练模型，把代码部署到边缘网关甚至 MCU 上，让算法真正调度兆瓦级储能设备。 这里没有 PPT 工程师，只有一行行决定电流走向的代码。

你将承担的硬核挑战
负荷预测与发电预测

基于海量气象、历史负荷、电价信号等多源数据，构建多时间尺度（超短期/短期）深度学习预测模型。

模型精度直接影响储能系统充放电策略的收益，1% 的提升意味显著的经济价值。

储能智能调度优化

在峰谷电价、电池衰减、电网调度指令等多约束条件下，设计优化算法（运筹/强化学习/启发式）求解最优调度方案。

将算法工程化为 7x24h 稳定运行的实时调度系统。

BMS 算法与故障预判

利用信号处理与序列建模技术，从电池电压、温度等时序数据中捕捉早期故障特征。

把安全事故消灭在萌芽状态，提升系统安全与寿命。

边缘 AI 落地

将训练好的模型进行剪枝、量化、编译（TVM/ONNX/TensorRT），部署到边缘计算设备甚至资源受限的 MCU 上。

我们需要这样的你
硬性条件

年龄 35 岁以内，硕士及以上学历，计算机、自动化、电气、数学等相关专业。

5年以上能源/电力/储能行业算法实战经验，非项目管理或纯规划型。

至少有一个深度参与的负荷预测或电力调度落地案例，能把数据、模型、业务逻辑讲透。

技术栈

扎实的机器学习基础，熟练使用 PyTorch / TensorFlow 等开源框架。

编程功底扎实：Python 是你的母语，C/C++ 能够进行工程级开发与调试。

熟悉 Linux 开发环境，习惯用 Git 做版本管理。

加分项（非必需，但会让我们格外兴奋）

有 BMS 算法研发、信号处理、故障诊断 经验。

了解 STM32 等嵌入式平台，有边缘侧模型部署（TFLite Micro、TVM）实战。

在开源社区（如 PyTorch、scikit-learn 等）有过贡献，或有技术博客分享经验。

发表过相关领域论文（仅作参考，不以论文为核心标准）。

薪酬与坐标
年薪：80万~100万（12薪基础 + 2~4个月年终绩效）

地点：江苏省苏州市

工作节奏：我们追求高效产出而非无效内卷，但需要你足够自驱。

为什么值得加入？
真实场景：你面对的将是千万级电站的运行数据，而非实验室样本。

直接收益：你的算法会直接决定储能系统的充放策略，每天带来的经济收益可量化验证。

技术自由：我们鼓励使用前沿的开源技术和工程方案，也支持你在适当场合（如技术博客、会议分享）输出经验。

赛道前景：储能是未来十年电力系统中确定性最高的爆发赛道，而你恰好站在技术与业务交汇的中心。

如何投递？
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