岗位职责： 1.参与火电主机、辅机等关键设备的故障预警、异常识别、趋势预测算法的研究与优化工作，在导师指导下完成算法方案的调研与初步设计。 2.基于电厂海量时序运行数据，协助完成数据清洗、特征提取、模型训练、验证及迭代优化等环节的工作，配合构建设备实时预警算法体系。 3.了解机器学习、时序分析、异常检测等核心算法的基本原理，能够配合团队完成算法实现与实验验证，支撑设备潜在故障提前预判能力的研发。 4.参与算法模型与业务系统的工程适配、接口调试、现场部署及效果调优工作，配合智慧火电项目平台完成算法功能上线与验收。 5.跟踪行业前沿AI算法技术动态，结合火电生产场景参与技术创新与算法迭代讨论，负责撰写技术文档、测试报告及项目方案材料。 岗位要求： 1.了解火电主机、辅机等关键设备的基本工作原理，对设备故障预警、异常识别、趋势预测等应用场景有初步认知，具备在校期间参与相关课题或项目经历者优先。 2.了解电厂时序数据建模与预警算法的基本方法，能够配合团队完成数据分析、模型实验及验证工作；对前沿AI算法技术有一定关注度，具备基础的文献调研与技术文档撰写能力。 3.熟练使用Python进行数据处理与建模工作，熟悉Pandas、NumPy、Scikit-learn等常用算法库；了解Java或C++等面向对象编程语言的基本语法；对算法模型服务的工程化部署有基本概念。