1. 27年及27年之后毕业，计算机科学、电子工程、人工智能、应用数学、统计、控制或相关专业；具备扎实的编程基础与数据处理能力； 2. 有明确的时序预测开发和Agent开发相关实习或项目经验者优先，熟悉时序数据的基本特性、处理流程及时序预测核心逻辑，能够将业务问题进行抽象与拆解，利用数据特征和算法模型实现业务价值； 3. 熟练掌握Python语言，熟悉Pandas、NumPy、Matplotlib等数据处理与可视化库，熟悉应用开发与部署流程，熟练使用Linux操作系统； 4. 深入了解主流时序预测模型、时序大模型及时序机器学习模型（如ARIMA、Prophet、LSTM、Transformer、时序预训练大模型等），具备独立完成时序预测模型工程化落地的基础能力。 5. 熟练掌握Langchain、LangGraph框架，具备基于Langchain/LangGraph进行Agent开发的实践经验，能独立设计并实现时序预测Agent的核心架构、逻辑流转及任务调度机制。 6. 具备扎实的LLM基础应用能力，熟练掌握提示词工程（Prompt Engineering），能通过Dify、Ragflow等工具结合Langchain生态搭建时序预测相关的Agent工作流，有LLM与时序预测结合的实践或学习经验者优先。 7. 有AI Agent开发、时序数据预测项目、时序大模型应用相关实习或项目经验，或能源、工业行业相关数据分析实习经验者优先。