算法工程师实习生

一、企业与项目简介​ 中国长江三峡集团有限公司科学技术研究院（简称 “三峡科研院”），是三峡集团核心科研载体，主要承担集团各类科研项目的立项规划与落地实施工作，聚焦能源领域前沿技术突破，助力国家“双碳”目标实现。​ 本次招聘岗位聚焦新能源领域储能方向数据情报平台建设及储能配置智能辅助决策系统研发项目，核心任务是围绕平台建设需求，开展关键算法的研究与开发工作。现面向高校广纳英才，诚邀优秀学子加入，共同探索储能与数字化技术融合的创新路径！​ 二、岗位职责​ 1. 参与日常实习工作，聚焦电源侧、电网侧、用户侧等多场景下的储能优化配置算法研究工作； 2. 开展储能领域相关各类评价指标及评价方法制定，完成储能评价算法开发；​ 3. 聚焦大数据分析方向，承担储能系统海量时序数据相关的机器学习算法开发与优化任务； 4. 深入了解时序数据库原理与应用，协助完成数据预处理、模型验证、结果分析及平台开发等工作； 4. 配合团队完成技术调研、方案撰写、实验验证等相关工作，输出高质量实习成果。​

三、岗位要求​ 实习时间与态度：工作热情饱满，积极主动，具备独立思考能力与业务理解意识；可保证线下实习，连续实习时长不低于3个月（期间有事可正常请假） 实习地点：北京通州成大中心；​ 学历与专业：全日制硕士研究生及以上学历，特别优秀的本科生可放宽条件；专业需与技术方向相关，包括但不限于计算机科学与技术、软件工程、通信工程、数学、电化学、电气工程、新能源科学与工程、自动化等。​ 基础能力：拥有扎实的数学基础与编程功底，遵循规范的编程习惯，熟练掌握 Python 编程语言；有 Kaggle 竞赛经验且获奖的候选人优先。​ 算法经验：熟悉常用机器学习算法与深度学习算法，掌握深度学习模型评价的常用指标；拥有NSGA、PSO等相关优化算法基础或实践经验者优先。​ 框架掌握：掌握优化算法原理，独立完成算法调试；至少熟练掌握一种深度学习框架（如 PyTorch、Tensorflow 等），能独立完成模型搭建与训练。​ 加分项：具备储能优化配置、时序数据处理、电池技术、BMS（电池管理系统）等储能技术或新能源技术相关经验，了解相关业务知识者优先。​ 优先群体：2027 届毕业生或本科已保研、京外高校、可长期保证线下实习者优先考虑。​ 四、实习待遇​ 实习补贴：200元/天，根据实习表现与能力可酌情调整；​ 其他福利：可享受三峡正式员工部分福利待遇，如内部食堂就餐（需自费）、健身房、乒乓球房等；可参与以工程应用为导向的能源领域最前沿科研项目，获得名校导师及高水平专家1v1指导，积累行业实践经验，为未来职业发展奠定坚实基础。