人工智能开发工程师

1.负责水质在线监测仪器的核心算法研究与模型构建，包括但不限于基于机器学习/深度学习的水质参数的预测、校准与反演模型； 2.针对水质在线采集的原始数据（光谱数据、电化学信号等），进行数据清洗、去噪、异常值检测、缺失值填补及特征提取，解决传感部件漂移、交叉干扰等实际工程问题； 3.负责算法的训练、调优及轻量化处理，将算法模型部署到水质监测仪器（如边缘计算设备、嵌入式系统）中，确保模型运行的实时性和稳定性； 4.跟踪前沿AI算法及技术，持续优化现有算法模型，提升仪器的测量精度、稳定性和抗干扰能力； 5.编写算法设计文档、测试报告及相关的技术专利材料，协助硬件和软件团队完成系统集成与联调。

1.相关专业毕业,具备极其扎实的数理统计、线性代数和概率论基础；深入理解机器学习与深度学习底层原理（如反向传播、优化器机制、正则化等）; 2.精通Python及C++，代码规范，具备良好的数据结构与算法基础,精通主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），熟练掌握Scikit-learn、Pandas、Numpy等数据科学库; 3.具有1-3年以上AI算法开发经验，有光谱分析、传感器数据处理、时间序列预测、化学计量学等相关项目经验者优先。深入理解并能熟练应用LSTM、GRU、Transformer、TCN等模型，精通PLS（偏最小二乘法）、PCA（主成分分析）、SVM等经典算法，具备丰富的特征工程经验，能解决水质多参数交叉敏感、非线性校准等复杂问题； 4.具备算法轻量化与边缘端部署能力：熟练掌握模型量化、剪枝、知识蒸馏等技术，有在ARM、FPGA或NPU等嵌入式硬件平台上部署AI模型的实战经验（如使用TensorRT、NCNN、OpenVINO等推理框架）优先。 周末双休 带薪事假 春节超长假期