1. 现场数据采集与系统对接：

   • 深入工厂、车间、数据中心等工业现场，主导实施数据采集方案。

   • 熟练与 PLC（如西门子、罗克韦尔）、DCS（如和利时、中控、霍尼韦尔）、SCADA系统（如西门子WinCC、GE iFix） 进行对接，从中安全、可靠地提取实时数据。

   • 运用 OPC UA/DA、Modbus TCP/RTU、Profibus 等工业通信协议，与现场设备和系统建立稳定通信。

2. 数据治理与预处理：

   • 对采集的原始能耗时序数据进行清洗、校验、标注和初步的特征分析，确保数据的准确性、完整性与一致性。

   • 识别并诊断数据异常（如通信中断、数值跳变、设备故障），并与现场人员协作解决。

3. 技术沟通与方案支持：

   • 与现场工程师、设备管理员及客户IT部门有效沟通，明确数据需求，协调资源，获取系统访问权限。

   • 为算法团队提供数据背景支持，解释数据含义，协助将业务问题转化为数据问题。

4. 文档撰写与知识沉淀：

   • 撰写详细的数据采集流程文档、数据字典及项目阶段性工作报告。

   • 总结和分享在不同工业场景下的数据采集经验，形成团队知识库。

必须掌握的技能与经验：

• 学历专业： 大专及以上学历，自动化、电气工程、机电一体化、计算机等相关专业。

• 工业系统经验： 至少具备一种以上工业控制系统（PLC / DCS / WinCC）的实操经验，了解其系统架构与数据点表配置。

• 工业协议知识： 熟悉 OPC、Modbus 等至少一种主流工业通信协议，了解其工作原理。

• 现场适应能力： 能够适应并胜任在工业环境下的高频次现场工作，具备强烈的安全意识和良好的动手能力。

• 沟通与团队协作： 出色的沟通协调能力，责任心强，注重细节，能作为团队与现场之间的技术纽带。

具备以下条件者优先：

• 有使用 Python（如 pymodbus, opcua 库）或类似技术进行工业数据采集的实战项目经验。

• 具备基本的数据分析能力，了解SQL或Pandas等工具的使用。

• 熟悉工业能耗系统（如空压站、制冷站、电机驱动系统等）的工艺与运行原理。

• 有智慧能源、智慧楼宇或工业互联网平台数据接入项目实施经验。