1.负责多源气象数据（地面观测、雷达、卫星、数值模式等）的清洗、融合与标准化处理
2.建立数据质量评估体系，制定异常值订正与插补方案
3.主导风速、辐照度等要素的误差溯源与订正算法设计（如地形效应、系统偏差修正）
4.构建极端天气（大风、雷暴、沙尘）的预警指标体系与阈值判定逻辑
5.编制业务类气象影响分析专项报告，支撑电网调度决策
6.配合算法工程师验证AI模型的物理合理性，提出机理约束条件
7.对接气象局、科研机构获取最新观测数据与行业规范
1.研发基于机器学习/深度学习的风速、辐照度短临预报模型
2.优化数值预报的后处理算法，提升网格预报精度
3.开发风速、辐照度等要素的误差溯源与订正算法
4.开发多源气象数据的融合降尺度算法
1.硕士及以上学历，大气科学、应用气象学、海洋气象学、气候学等相关专业
2.博士学历或中级以上职称优先（如气象高级工程师/预报员职称）
3.精通气象数据处理与分析工具
4.精通气象要素订正或灾害预警技术
5.掌握过气象大模型者优先
6.三年以上气象预报、气候分析或新能源气象服务经验
7.持有气象相关资质证书者等优先
1.硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、应用数学、大气物理学（计算方向）、计算机等专业
2.熟悉气象数据标准及处理库
3.精通Python/C++，熟练使用PyTorch/TensorFlow/Keras框架，掌握XGBoost等传统ML工具
4.拥有气象AI模型开发经验，深入理解时空预测模型（如ConvLSTM、GraphNeuralNetworks、Transformer时序建模）
5.有数值预报后处理、降尺度或集合预报经验优化
6.强烈的算法创新意识，能快速复现前沿论文
7.两年以上气象应用算法开发经验