工作职责：
1.开发和维护电力能源领域的预测模型，通过数据挖掘和机器学习技术提高算法预测准确性。
2.根据业务需求开展数据清洗、处理和特征提取工作，进行数据探索和可视化分析，发现数据中的规律和趋势。
4.设计和实现电力负荷预测算法，包括时序预测、回归预测、异常检测算法等。
5.利用数据分析、数据挖掘工具进行数据建模和模型检验，探索和引入新的数据挖掘和机器学习技术，提高算法的预测准确性和运行效率。
6.负责项目中涉及数据分析、数据挖掘和机器学习等相关内容的分析报告及文档撰写工作。
任职要求：
1.电力系统自动化、计算机、数学、统计学相关专业本科以上学历，在读研究生优先。
2.掌握数据挖掘、机器学习和统计学等相关理论，熟悉常用的数据挖掘和机器学习工具和框架，如Python、R、Sklearn、Pytorch、Tensorflow等。
3.具有电力负荷预测、时间序列预测、异常检测等相关领域的经验者优先。
4.具备较强的数据分析和建模能力，能够独立完成数据挖掘、机器学习项目。
5.具有良好的团队合作和沟通能力，能够与团队成员和其他部门合作推进项目。
6.对新技术有浓厚的兴趣和学习热情，能够快速学习和掌握新的数据挖掘和机器学习相关技术。