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崗位職責
1.構建重力儲能智能調度軟件系統(tǒng)，整合實時數(shù)據(jù)（如電網(wǎng)負荷、電價、設備狀態(tài)）實現(xiàn)動態(tài)充放電策略優(yōu)化。
2.開發(fā)基于機器學習的故障預測模型（如重力輪機軸承損耗、電機過熱預警等）、效率提升模型、最優(yōu)化調度模型等。
3.應用強化學習（RL）、時序預測（LSTM/Transformer）等算法，提升儲能系統(tǒng)的經(jīng)濟性與可靠性。
4.設計數(shù)字孿生系統(tǒng)，實現(xiàn)重力儲能的虛擬仿真與性能調優(yōu)。
4.搭建高并發(fā)數(shù)據(jù)處理平臺（如使用Python/Go, Kafka, Spark），支持TB級實時工況數(shù)據(jù)分析。5.開發(fā)云端/邊緣端協(xié)同控制系統(tǒng)，保障低延時決策（<100ms）。
6.研究AI在重力勢能-電能轉換效率優(yōu)化、多能源協(xié)同調度等場景的應用突破。
任職要求
1.計算機/人工智能/軟件工程等相關專業(yè)碩士以上學歷，3年以上工業(yè)AI系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗。
2.精通Python/C++，熟悉TensorFlow/PyTorch框架，有分布式系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗。
3.具備大型軟件架構設計能力，熟悉微服務、容器化（Docker/K8s）技術棧。
4.善于將前沿AI技術（如生成式AI、聯(lián)邦學習）應用于重力儲能場景。
5.主動承擔技術風險，快速迭代原型，以結果為導向推動技術落地。理解重力儲能物理特性，能將軟件能力與硬件控制深度耦合。
6.有新能源（光伏/風電/儲能）智能調度系統(tǒng)項目經(jīng)驗或發(fā)表過能源領域AI頂會論文（如NeurIPS, ICML, Applied Energy），熟悉重力儲能動力學模型的優(yōu)先。
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