崗位職責(zé)：
1. 負(fù)責(zé)AI光譜圖像核心算法研發(fā)與優(yōu)化，與RGB、熱紅外圖像視頻、3D點(diǎn)云的多源融合，針對(duì)分類與反演等場(chǎng)景設(shè)計(jì)高性能方案。
2. 主導(dǎo)技術(shù)路線選型，結(jié)合光譜數(shù)據(jù)高維、強(qiáng)噪聲等特性，融合深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)技術(shù)，突破業(yè)務(wù)技術(shù)瓶頸，提升算法精度與魯棒性。
3. 開(kāi)發(fā)算法原型并驗(yàn)證，搭建測(cè)試框架量化評(píng)估效果；協(xié)同工程團(tuán)隊(duì)落地算法，提供模型壓縮、推理加速等部署方案，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。
4. 跟蹤業(yè)務(wù)反饋，結(jié)合新數(shù)據(jù)與需求迭代算法，優(yōu)化性能指標(biāo)，匹配業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)需求 。
5. 跟蹤AI與光譜成像前沿技術(shù)，開(kāi)展調(diào)研預(yù)研，評(píng)估應(yīng)用價(jià)值并推動(dòng)落地，形成調(diào)研報(bào)告 。
6. 編寫(xiě)算法設(shè)計(jì)、專利、測(cè)試報(bào)告等文檔；主導(dǎo)內(nèi)部技術(shù)分享，提升團(tuán)隊(duì)專業(yè)能力 。
7. 協(xié)同產(chǎn)品、硬件等跨團(tuán)隊(duì)明確需求與驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)，提供技術(shù)支持，解決算法相關(guān)問(wèn)題 。
8. 設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集標(biāo)注方案，指導(dǎo)構(gòu)建高質(zhì)量光譜數(shù)據(jù)集，保障研發(fā)數(shù)據(jù)需求 。

詳細(xì)要求：
1. 扎實(shí)掌握光譜學(xué)基礎(chǔ)（成像原理、數(shù)據(jù)特性）與AI算法理論（深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)），理解核心數(shù)學(xué)原理。
2. 具備算法調(diào)研、方案設(shè)計(jì)、原型開(kāi)發(fā)、效果驗(yàn)證全流程能力，能清晰梳理技術(shù)難點(diǎn)與方案。
3. 具備線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、微積分等扎實(shí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，能解決模型優(yōu)化、特征提取等算法問(wèn)題。
4. 熟練掌握光譜圖像處理技術(shù)：預(yù)處理（降噪、基線校正等）、特征工程（主成分分析、偏最小二乘等）、定量/定性分析算法。
5. 精通TensorFlow/PyTorch等至少一種框架，熟悉CNN、Transformer等模型，能結(jié)合光譜圖像特性改進(jìn)創(chuàng)新。
6. 掌握SVM、隨機(jī)森林等經(jīng)典算法，具備傳統(tǒng)與深度學(xué)習(xí)算法融合應(yīng)用能力。
7. 精通Python，熟練使用NumPy、Scikit-learn、OpenCV等庫(kù)；具備C/C++能力者優(yōu)先，支撐工程化落地。
8. 熟悉Origin、Matlab光譜工具，具備數(shù)據(jù)集構(gòu)建、清洗、增強(qiáng)經(jīng)驗(yàn)，可應(yīng)對(duì)樣本稀缺問(wèn)題 。
9. 具備鉆研精神與創(chuàng)新意識(shí)，快速跟蹤前沿技術(shù)，對(duì)交叉領(lǐng)域有濃厚興趣。
10. 優(yōu)秀的問(wèn)題解決能力，邏輯清晰，能快速定位問(wèn)題并提出優(yōu)化方案 。
學(xué)歷：碩士及以上。
專業(yè)：光學(xué)工程、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)；3年以上核心算法經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)秀本科生可放寬。
工作經(jīng)驗(yàn)：2年以上AI光譜圖像算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有以下經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先：參與過(guò)光譜目標(biāo)分類、光譜定量分析等項(xiàng)目；主導(dǎo)/核心參與深度學(xué)習(xí)光譜算法項(xiàng)目并落地，可提供準(zhǔn)確率、推理速度等具體指標(biāo)；具備小樣本/遷移學(xué)習(xí)在光譜領(lǐng)域應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，或模型壓縮、邊緣部署經(jīng)驗(yàn)。