1.负责研发针对数字储能系统的大模型算法，以提升储能系统的运行效率和性能；
2.负责数字储能电池全流程业务的大模型性能优化、模型压缩与部署，支持储能系统的智能化运行和决策；
3.负责大模型所需数据的收集、整理、清洗和预处理工作，确保数据的质量和一致性；
4.结合储能系统的业务特点，探索并融合跨领域的知识，如能源管理、气象预测等，以丰富大模型的输入特征和提高模型的预测准确性;
5.根据业务需求，构建并优化调度、控制等算法模型，推动数字储能电池系统的智能化运行；
6.负责应用层功能开发，确保算法与实际应用场景的无缝对接；
7.协助制定大模型算法研发的技术流程与规范，确保研发过程的高效与规范；
8.完成大模型算法的实现和测试验证，支持软件开发的整个生命周期；
9.搭建实验平台，进行算法验证与性能评估，确保算法在实际应用中的有效性；
10.配合团队进行前沿技术成果的文字输出，推动公司技术的行业影响力。
二、任职资格 1.思想素质良好，爱岗敬业，责任心强，具备严谨细致的工作态度和良好的团队合作精神；
2.硕士研究生及以上学历，专业背景包括但不限于计算机、软件工程、通信工程、数学、电气工程、自动化、电子信息等，以及电化学、新能源、电池管理等相关领域的专业知识；
3.三年以上的相关领域工作经验，或博士学位，具备扎实的理论基础和实践经验；
4.具备良好的数学基础，编程功底深厚，精通Python编程语言，熟悉深度学习、强化学习等算法原理；
5.熟练掌握至少一种深度学习框架，如Tensorflow、PyTorch、Keras等，能够高效实现算法模型；
6.具备良好的数学建模能力和英文论文阅读能力，能够迅速掌握最新研究成果并应用于实际研发中；
7.具有大模型、储能和电池大数据分析、电池技术和BMS等储能技术相关经验者优先；
8.在NeurIPS、ICML、ICLR等国际学术会议上有良好的发表记录者优先；
9.具备良好的沟通能力和文字表达能力，能够清晰、准确地表达技术观点和研发成果。