1. 负责光学指纹软件调试工作，包括指纹识别算法参数优化、图像采集逻辑调校、解锁响应速度优化等，确保指纹识别的准确性、稳定性与便捷性；

2. 主导光学指纹性能测试与老化测试应用开发：设计性能测试方案（如识别成功率、解锁耗时、低光 / 强光环境适应性测试），开发老化测试工具与脚本（如模拟长期高频次解锁场景的自动化测试程序），输出测试报告并推动问题整改；

3. 配合系统组完成新款光学指纹芯片在整机（如手机、平板、笔记本）上的集成验证，包括硬件接口适配、软件驱动联调、系统兼容性测试，确保芯片与整机软硬件协同工作；

4. 开展光学指纹效果测试，针对不同使用场景（如湿手指、脏污指纹、多角度按压）验证识别效果，优化指纹图像增强、噪声抑制等算法，解决识别失败、误识别等问题；

5. 协同光学指纹芯片供应商、硬件团队，分析技术痛点（如指纹区域偏色、识别延迟），输出技术解决方案并跟进验证，保障产品量产前的指纹功能达标；

6. 编写光学指纹技术文档，包括测试用例、调试手册、问题排查指南，沉淀技术经验并同步至团队。

1. 学历：电子工程、计算机科学与技术、自动化、微电子等相关专业，本科及以上学历；

2. 专业技能：

◦ 熟悉光学指纹识别原理（如光电传感器工作机制、指纹图像采集流程），了解主流光学指纹芯片（如汇顶、新思）的技术特性；

◦ 具备光学指纹软件调试经验，能独立优化指纹识别算法参数，解决解锁成功率低、响应慢等问题；

◦ 掌握性能测试与老化测试方法，能使用 Python/C++ 开发自动化测试脚本，熟练操作测试工具（如示波器、逻辑分析仪、指纹测试治具）；

◦ 有整机集成验证经验优先，了解消费电子（手机 / 平板）的硬件架构与系统调试流程，能配合系统组完成芯片与整机的联调；

1. 综合素质：具备较强的问题分析与定位能力，良好的跨团队沟通协作能力，能承受项目量产压力，对技术细节有严谨的把控力。

1. 有光学指纹软件调试、性能 / 老化测试应用开发经验者优先；

2. 参与过新款光学指纹芯片整机集成验证项目，有效果测试实战经验者优先；

3. 熟悉指纹识别算法（如特征提取、匹配算法）或掌握 OpenCV、MATLAB 等图像处理工具者优先。