岗位职责：
1. 数据驱动洞察： 深度挖掘分析冷水机组、PCW等电子厂房机电设备运行及能耗数据，识别节能潜力点。
2. 算法模型开发： 应用机器学习、深度学习等技术，设计、搭建并持续优化机电设备节能预测与控制模型。
3. 算法模型搭建与优化：根据模型输出与现场实情，制定设备启停、参数调整、组合优化等可落地的节能策略。
4. 项目实施与协作：全程参与项目，负责算法模型的现场调试、测试、问题解决及效果验证。
5. 效果评估与持续改进：量化评估节能效果（如准确率、召回率等），持续迭代模型与策略，提升效能与客户价值。
任职要求：
1. 学历与专业：硕士及以上学历，计算机科学、数学、统计学、自动化、控制工程等相关专业优先。
2. 算法与编程能力：
1. 精通 Python (必备)、Java，熟悉 Git 等工具，具有代码规范。。
2. 熟练使用 Pandas/NumPy/Matplotlib 等工具处理、分析与可视化复杂数据
3. 数据分析能力：具有扎实的数学基础，掌握机器学习（回归/树模型/SVM/NN等）和深度学习框架（TF/PyTorch 等），熟悉常见LightGBM/XGBoost等机器学习模型、LSTM/Transformer等深度学习模型、DQN/PPO等强化学习模型等，具备独立建模调优能力。
4. 具备扎实的数学基础，熟练掌握高等数学、线性代数、概率论与数理统计等知识，能够运用数学工具推导和证明算法原理。
1. 行业经验：至少2年数据分析、数据挖局算法开发经验。 有工业领域（尤其电子厂房）节能项目经验者优先。
2. 问题解决与沟通能力：具备优秀的分析问题和解决问题的能力，能够迅速定位和解决算法模型在实际应用中出现的问题。良好的沟通能力和团队协作精神，能够与跨部门团队有效沟通，共同推进项目进展。
3. 学习与创新能力：对新技术、新方法保持高度的敏感性和学习热情，能够快速掌握并应用于实际工作中。具备创新思维，能够提出创新性的算法解决方案，提升公司的技术竞争力。