一、岗位职责

1、绿电-化工双端数据处理与特征工程：​

（1）跟着工程师整理光伏/风电数据（辐照度、风速、发电功率、电压频率）与化工产线数据（负荷、温度、压力、收率）；​

（2）辅助完成数据清洗（处理绿电波动导致的异常值、双端数据的时序对齐）、特征提取（如绿电波动幅度、产线负荷弹性、响应时滞特征等），为源荷协同算法提供干净的 “输入原料”。​

2、直连相关算法的辅助开发与验证：​

（1）在工程师指导下，辅助搭建绿电功率短期预测模型、验证产线负荷柔性区间（如反应器负荷调节范围与能耗关系）；​

（2）记录参数调整与模型效果（如“加入XX特征后，预测误差降低X%”），整理“模型优化日志”。​

3、跨团队沟通与文档沉淀：​

（1）跟着工程师参加绿电设备厂商、化工工艺团队的沟通会，记录“绿电发电约束”“产线负荷调整边界” 等关键信息，协助转化为算法可理解的需求描述；

（2）辅助整理可复用工具文档（如 “绿电-化工数据时序对齐步骤”“功率预测特征筛选方法”），为公司内部平台沉淀基础。

4、现场调研与数据验证：​

（1）跟着团队去绿电电站、化工生产一线，观察绿电设备的运行状态、化工产线的负荷调节逻辑；​

（2）协助记录 “绿电侧数据与化工侧数据的差异”“现场波动与系统监测数据的偏差”，避免 “办公室数据与实际联动脱节”。​

二、任职要求

1、基础技术能力：

（1）学历：本科及以上学历（研一及以上优先），计算机、自动化、数据科学、应用数学、电力工程、电气工程、能源动力、化工相关专业（懂绿电或电力系统基础者优先）；​

（2）编程：会用Python编程，熟悉基础数据处理库（Pandas、NumPy），了解至少一种机器学习框架（TensorFlow/PyTorch者加分）；​

（3）认知：理解 “时序数据”“绿电波动性”“产线负荷” 等基础概念，能明白 “为什么绿电波动会影响化工产线稳定”。

2、学习态度与跨界情怀：

（1）对“绿电+化工+AI”有好奇心，愿意跟着去绿电电站、化工车间现场（不排斥工业环境、遵守生产规范）；​

（2）能耐心听绿电专家讲发电逻辑、工艺专家讲用能规律，不局限于“坐在办公室调模型”；

（3）不追求“复杂算法炫技”，能理解“先解决小问题（如辅助提升绿电预测精度），再谈大突破”，愿意从基础的数据分析、文档整理做起。

3、沟通与配合能力：

（1）能清晰跟工程师反馈 “数据处理中遇到的问题”（比如 “绿电数据与产线数据时序不同步，该怎么对齐”），而不是闷头硬做；​

（2）会用简单的语言整理 “模型调试结果”，方便团队快速理解。

4、时间要求：

每周能到岗4天及以上，至少实习3个月（能实习6个月者优先，可深度参与绿电-化工直连现场项目）。

三、薪资福利

实习薪资：（一线城市）本科220元/天，硕士260元/天，博士300元/天。

工作地点：上海临港