1. 云端算法开发与优化：
设计、实现和优化用于建筑节能和机电设备控制的机器学习和深度学习算法。
研究和应用最新的AI技术和模型，如强化学习、时间序列预测、异常检测等，解决实际问题。对现有算法进行评估和改进，确保其在实际应用中的性能和稳定性。
2. AI运维算法模型搭建：
通过AI运维算法模型搭建针对设施设备管理及运维优化的模型，实现设备的故障预测、模式识别、异常检测；
预测性维护方面， 利用历史数据和当前运行状态，通过机器学习模型预测设备的故障时间和类型、模拟仿真构造专家策略库，使得维护工作可以提前进行，或根据分级策略对设备制定更为合理的维护计划，最大限度地降低维修成本，并提高设备的可靠性。
3. 系统集成与部署：
将开发的算法集成到现有的建筑节能系统和机电设备控制系统中。
部署和调试算法模型，确保其在实际环境中正常运行。
监控系统性能，及时发现并解决潜在问题。
4. 协作与沟通：
与跨职能团队（如系统集成工程师、软件前后端工程师、自控工程师等）紧密合作，理解需求并提供技术解决方案。
参与需求评审和技术讨论，提出合理的技术建议。
撰写详细的技术文档，方便团队成员理解和维护。
5. 持续改进与创新：
关注最新的学术研究和技术动态，不断学习和引入新的算法和技术。
对现有系统进行优化和重构，提升系统的性能和智能化水平。
探索和试验新的应用场景，推动技术创新。
6. 安全与合规：
确保算法开发过程符合公司和行业的安全标准。
遵守相关的法律法规和行业标准，保护用户隐私和数据安全。