一、岗位概述
作为测风算法团队的核心成员，您将负责激光雷达信号处理、风场参数反演算法的开发与优化，推动算法在风电场景的高精度落地。您需将气象学理论与工程实践结合，通过代码实现、数据验证及跨团队协作，确保雷达输出的风速、风向、湍流等数据满足风电行业严苛要求，为风资源评估、风机安全运行提供可靠技术支撑
二、岗位职责
1. 激光雷达信号处理算法开发
设计并实现原始信号处理流程：噪声抑制（滤波算法）、信号平均策略、多普勒频移提取、信噪比计算与阈值设定、距离门处理；开发数据质量控制算法：自动识别/剔除受云层、降雨、低信噪比、遮挡等因素污染的无效数据
2. 风场参数反演算法开发与优化
实现并优化风电场景核心算法（如VAD、DBS），精准反演风速、风向；开发湍流参数算法：湍流强度（TI）、湍流动能（TKE）、湍流谱的估算模型；针对复杂地形、风机尾流等场景改进反演模型，提升算法在恶劣气象条件（低信噪比、强干扰）下的精度与鲁棒性
3. 算法工程化与产品集成
高效代码实现：使用Python/Matlab/C++将算法转化为可部署模块；协同硬件/嵌入式团队，将算法集成到雷达实时处理系统（满足资源与时效限制）；开发维护数据处理后端服务，保障算法稳定运行
4. 数据验证与算法迭代
设计验证方案：与测风塔、声雷达等设备对比，量化算法精度（如风速误差≤0.5m/s）；分析现场数据误差根源（硬件局限、模型缺陷、环境干扰），驱动算法优化；基于风电场实际运行数据，持续提升算法实用性
5. 技术文档输出
编写算法设计文档、接口文档、测试报告及用户手册（技术部分）
三、岗位任职要求
1.专业背景：气象学、大气科学、电子工程、计算机、应用数学等专业本科及以上学历
2.技术能力：精通Python或Matlab，具备独立开发、调试算法的能力；熟悉信号处理基础：滤波、频谱分析、时频变换等；理解激光雷达工作原理及风场反演核心方法（如VAD/DBS）
3.工程能力：有算法产品化经验，能协同硬件团队解决工程落地问题；具备数据验证分析能力，熟练使用Pandas/NumPy等工具
4.优先条件：熟悉风电行业风资源评估需求或风机安全监测场景；掌握湍流理论，有湍流参数（TI/TKE）算法开发经验；了解C/C++嵌入式开发或并行计算优化（如CUDA）；有激光雷达/气象雷达数据处理项目经验
5.软性素质：逻辑严谨，能定位复杂问题根因（如算法在暴雨场景失效）；协作意识：高效沟通硬件工程师、气象专家及客户；新驱动：对提升算法精度、效率有持续探索热情