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?崗位職責(zé)?： 負(fù)責(zé)光譜圖水質(zhì)污染物組分與光譜的譜圖響應(yīng)、濃度預(yù)測(cè)的AI算法研發(fā)，以及水質(zhì)細(xì)微狀物（如微生物、懸浮顆粒等）的智能成像識(shí)別，實(shí)現(xiàn)種類判定、數(shù)量統(tǒng)計(jì)及活性分析。 ?崗位能力要求?： ?專業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備? 掌握分析化學(xué)、環(huán)境科學(xué)基礎(chǔ)理論，熟悉水質(zhì)污染物光譜特征（如UV-Vis、NIR、Raman光譜）與成像原理； 精通機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法，熟悉光譜數(shù)據(jù)分析（如PLS、PCA、CNN時(shí)序建模）及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)（目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、多標(biāo)簽分類）； 具備信號(hào)處理能力，能對(duì)光譜噪聲、基線漂移及成像模糊問題進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征增強(qiáng)。 ?技術(shù)能力? 熟練使用Python及AI框架（PyTorch/TensorFlow），掌握OpenCV、scikit-learn等工具庫； 熟悉光譜數(shù)據(jù)處理流程（如Savitzky-Golay濾波、光譜對(duì)齊、特征提?。┘俺上袼惴ǎㄈ绯直媛手亟?、小目標(biāo)檢測(cè)）； 具備嵌入式系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、模型輕量化（量化、剪枝、TensorRT部署）及邊緣計(jì)算優(yōu)化。 ?工程經(jīng)驗(yàn)? 參與過光譜分析或顯微成像項(xiàng)目，具備水質(zhì)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景的算法落地經(jīng)驗(yàn)； 熟悉多模態(tài)數(shù)據(jù)融合（光譜+圖像+傳感器數(shù)據(jù)）及小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，能解決實(shí)際場(chǎng)景數(shù)據(jù)稀缺問題； 了解水質(zhì)檢測(cè)儀器硬件架構(gòu)（如光譜儀、顯微成像模塊），具備軟硬件協(xié)同開發(fā)能力。 ?問題解決與創(chuàng)新? 能針對(duì)復(fù)雜水質(zhì)場(chǎng)景優(yōu)化模型魯棒性，如處理光譜干擾物疊加、成像遮擋等問題； 關(guān)注AI前沿技術(shù)（如自監(jiān)督學(xué)習(xí)、域自適應(yīng)），推動(dòng)算法在檢測(cè)精度與效率上的突破。 ?跨學(xué)科協(xié)作? 具備環(huán)境科學(xué)、光學(xué)工程與AI技術(shù)的交叉學(xué)科理解力，能與化學(xué)分析團(tuán)隊(duì)、硬件工程師高效溝通； 熟悉水質(zhì)檢測(cè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)（如EPA方法、ISO水質(zhì)指標(biāo)），確保算法符合法規(guī)與業(yè)務(wù)需求。 ?優(yōu)先條件?： 發(fā)表過光譜分析或顯微成像領(lǐng)域的AI頂會(huì)論文； 有FPGA/DSP嵌入式AI開發(fā)經(jīng)驗(yàn)； 熟悉活性生物指標(biāo)的動(dòng)態(tài)特征提?。ㄈ缥⑸镞\(yùn)動(dòng)軌跡分析）。