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1.開發(fā)基于機器學習的暖通系統(tǒng)（HVAC）能耗預測、故障診斷及優(yōu)化控制算法；
2.構建建筑能源系統(tǒng)的數字孿生模型，實現(xiàn)動態(tài)能耗仿真與策略優(yōu)化；
3.探索強化學習在中央空調群控、區(qū)域供冷（DHC）智能調度中的應用。
4.處理暖通設備傳感器數據（溫度、流量、壓力等），設計特征工程方案；
5.開發(fā)時序數據分析模型（如LSTM、Transformer）預測設備退化趨勢；
6.結合氣象、建筑 occupancy 等外部數據優(yōu)化算法輸入維度。
7.將算法部署至邊緣計算設備或云平臺，滿足實時性要求（響應延遲≤500ms）；
8.與嵌入式團隊協(xié)作，完成算法在PLC/DDC控制器中的輕量化移植；
9.設計算法效果評估體系（如節(jié)能量、故障檢出率等）。
10.跟蹤AI+節(jié)能領域最新論文（如Nature Energy、Applied Energy），推動技術迭代；
11.申請專利或發(fā)表高水平行業(yè)論文，提升公司技術影響力。
任職要求
1.計算機、自動化、能源工程等相關專業(yè)碩士及以上學歷；
2.有暖通/建筑節(jié)能項目經驗者可放寬至本科。
3.精通Python，熟悉PyTorch/TensorFlow框架，掌握模型剪枝、量化技術；
4.熟練掌握時序預測（Prophet、N-BEATS）、異常檢測（Isolation Forest、GAN）等算法；
5.熟悉IoT數據協(xié)議（Modbus、MQTT、OPC UA）及數據庫（InfluxDB、TimescaleDB）；
6.有邊緣計算部署經驗（TensorRT、ONNX Runtime）者優(yōu)先。
7.要求理解暖通系統(tǒng)基本原理（如COP計算、水力平衡），熟悉常見節(jié)能技術（變頻控制、蓄冷調峰、熱回收）。
8.要能閱讀并復現(xiàn)能源領域頂會論文（如ACEEE、ASHRAE）；
9.具備強邏輯思維，能從海量設備數據中定位關鍵特征；
10.對節(jié)能減排有使命感，愿長期深耕智慧能源領域。