1. 参与数据中心暖通系统、工业设备、能源系统及生产过程的智能感知、预测分析、优化决策与控制算法研发。 2. 参与工业时序数据的清洗治理、异常识别、特征构建、状态分析及训练样本设计。 3. 结合实际控制对象，研究预测控制、约束优化、智能控制、强化学习等算法在工业场景中的应用。 4. 参与算法工程化工作，包括算法接口开发、模型部署及版本迭代等。 5. 协助分析现场运行数据和算法执行效果，定位模型偏差、控制波动及效果不达预期等问题。 6. 参与工业智能控制相关前沿技术调研、算法原型验证及技术文档编写。

1. 学历专业要求： 硕士学历在校生，专业范围涵盖计算机，人工智能，自动化，控制科学与工程等相关专业。 2. 编程工具能力要求： 具备 Python 编程基础，能够使用 NumPy、Pandas、Scikit-learn 等工具完成数据处理和模型开发。 3. 专业知识储备要求： 掌握机器学习、深度学习、控制优化等方向算法，熟悉回归，分类，聚类，时间序列预测，PID/MPC，异常检测等常用方法。 4. 行业认知要求： 对工业设备、生产过程或自动控制具有兴趣，能够结合业务过程理解数据变化及控制优化逻辑。 5. 实操能力要求： 具备基本的数据分析和实验能力，能够完成模型训练，指标评估，结果分析及可视化。 6. 综合素养要求： （1）具备较好的逻辑思维，问题分析和自主学习能力，能够主动跟进问题并完成验证。 （2）具有良好的沟通协作意识，能够规范编写代码，实验记录和技术文档。