1.协助收集风光能源相关基础数据（如风速、光照、历史发电功率、天气预报数据），在指导下完成数据整理、简单清洗（如剔除明显错误数据、补充少量缺失值），参与搭建风光功率预测所需的基础数据集，为模型开发提供辅助工作。
2.跟随团队学习机器学习、深度学习等AI技术，协助参与多模式风光功率预测模型的初步开发，比如辅助调试简单模型（如随机森林、基础 LSTM 模型），尝试融合不同数据源，助力提升风光功率预测的准确性。
3.协助分析已开发模型的预测结果，在指导下排查简单的预测误差原因（如数据偏差），参与调整模型参数、优化基础特征，学习确保模型在不同场景（如季节变化）下稳定运行的方法。
4.配合工程团队参与风光功率预测系统的基础开发，协助编写简单的模型调用接口或数据交互代码，参与系统联调的基础工作，了解预测结果如何应用到电站发电调度、电网并网规划等场景。
5.跟踪多模式风光功率预测领域的基础 AI 技术动态，在团队指导下整理技术资料，参与探索新技术应用的初步调研，形成简单的调研笔记，为团队技术决策提供基础参考。
6.协助撰写技术文档，比如记录数据处理的基础流程、模型调试的关键步骤，与团队成员（能源工程师、数据分析师）保持沟通，同步工作进展，配合完成项目落地的基础工作。

1.硕士研究生及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、数据科学、电气工程及其自动化（新能源方向）、能源与动力工程等相关专业优先，对风光能源与 AI 结合的领域有兴趣者可放宽专业限制。
2.了解 Python 编程语言基础，能独立编写简单代码（如数据读取、基础计算），接触过 Pandas、NumPy 等数据处理库者优先。
3.对机器学习、深度学习有基础认知（如知道常见模型名称、基本原理），了解过随机森林、LSTM 等简单模型，或参与过课程设计、校园项目中涉及 AI 建模相关内容者优先。
4.具备基础的数据敏感度，能理解风速、光照、发电功率等数据间的简单关联，会使用 Excel 进行数据整理、简单分析者优先。
5.学习能力强，愿意主动了解风光能源行业知识与 AI 技术在预测领域的应用，能快速接受新知识点并尝试实践。
6.具备良好的沟通协作能力，能清晰表达自己的想法，愿意配合团队完成数据整理、模型辅助开发等基础工作，有责任心，能认真对待细节任务。
加分项：有过新能源相关课题研究、校园竞赛（如数学建模竞赛、AI 算法竞赛）经历，或自学过风光功率预测相关知识并形成简单笔记 / 实践案例者。