算法工程师（优化算法方向） 12k-24k

岗位概述：
1.电力系统优化建模：针对电网复杂业务场景，建立精确数学模型，包括但不限于：
发电调度与机组组合：建立混合整数规划模型，求解满足安全约束下的最经济开机方案与出力计划。
输电网扩展规划与无功优化：建立非线性/整数规划模型，优化电网结构与无功补偿设备配置，提升输电效率与电压稳定性。
配电网络重构与分布式能源优化：优化配电网运行结构，实现对分布式光伏、储能等资源的协同调度。
电力市场出清与交易策略：构建市场出清模型，或为发电商、售电商设计最优报价与交易策略。
2.算法选型与求解器开发：
针对不同模型特性（线性/非线性/整数/凸），选择合适的优化算法（如内点法、分支定界法、遗传算法、列生成法等）或元启发式算法进行求解。
熟练使用商业优化求解器（如CPLEX、Gurobi、MOSEK）或开源工具，并能够针对特定问题定制开发高效的求解算法。
3.算法实现与性能优化：将数学模型和算法转化为高效、稳定的工业级代码，持续优化算法的收敛性、速度和精度。
4.跨部门协作：与业务部门紧密合作，理解需求，将优化结果转化为可执行的业务洞察与决策建议。

任职条件：
1.运筹学、应用数学、计算机科学、电气工程及相关专业，硕士及以上学历，具备2年以上优化建模与求解的相关经验。
2.深厚的优化理论基础：
深入理解数学规划理论，包括线性规划、整数规划、非线性规划、凸优化等，熟悉各类算法的原理与适用边界。
熟悉经典优化算法（梯度下降法、牛顿法）及现代元启发式算法（遗传算法、粒子群算法等）。
3.出色的建模与实现能力：
能够使用 Python（Pyomo, CVXPY）、Julia/JuMP、C++ 或 MATLAB 等工具进行优化建模。
有使用CPLEX、Gurobi 等至少一种商业优化求解器或SCIP等开源求解器的实战经验。
4.问题抽象能力：具备优秀的逻辑思维和数学抽象能力，能将复杂现实问题转化为结构清晰的优化模型。

优先考虑条件：

1.行业经验：拥有电力系统、能源领域优化项目经验者优先；熟悉机组组合、最优潮流、电力市场等业务者极具优势。
2.大规模问题求解经验：有处理高维、大规模优化问题的经验，熟悉分解协调、并行计算等加速技术。
3.不确定性优化背景：了解随机规划、鲁棒优化或分布鲁棒优化等理论，能应用于处理新能源出力和负荷的不确定性。
4.软件工程能力：具备编写高质量、可维护代码的能力，了解软件工程***实践和版本控制工具。

以上岗位按（初级、中级、高级定薪）


上班时间：9:00-18:00（午休1.5小时），双休
上班地址：广州市黄埔区科学城云升科学园（南网驻场）
福利待遇：入职五险一金、意外险、带薪病假、年度体检等