1.协助完成工业场景下生产数据、设备数据的采集、清洗与预处理工作，包括数据格式标准化、异常值识别与修正；运用 Python、SQL 等工具进行基础数据分析，生成数据报告，为工业智能模型开发提供数据支撑。
2.在指导下参与工业 AI 模型（如设备故障诊断、生产质量预测、能耗优化等方向）的基础开发工作，包括特征工程辅助实施、模型训练数据准备；协助进行模型测试与验证，记录测试结果，参与模型迭代优化，确保模型在工业场景中的基础适配性。
3.配合团队完成 AI 模型在工业现场的部署辅助工作，如协助搭建简易测试环境、对接工业控制系统（如 PLC、SCADA）的基础数据接口；收集现场使用反馈，整理设备运行日志与模型应用效果数据，为系统优化提供现场信息。