岗位职责：
专注于多源异构传感器数据的融合处理、火灾早期特征识别、消防设备状态监测与故障诊断等核心算法的研究与实现。
1.负责研究基于深度学习和计算机视觉的早期火灾烟雾、火焰智能识别算法，提升复杂工业环境下的识别准确率和抗干扰能力。
2.构建基于多源数据融合的火灾风险动态评估模型，实现火灾风险的量化与分级预警。
3.研究基于时间序列分析和异常检测的消防设备健康状态监测与预测性维护算法。
4.协助开发团队将核心算法模型进行工程化落地、部署和优化，满足实际应用场景的低延迟、高可靠性要求。
5.撰写高水平学术论文、申请专利，并参与项目相关课题的申报工作。
任职要求：
1.学历：博士及以上学历。
2.专业：近期（3年内）获得计算机科学、人工智能、自动化、电子工程、信号处理或相关专业的博士学位。
3.工作经验：3年以上相关工作经验者优先。
4.资格证书：具备相关专业资质优先。
5.知识技能及能力素质：
具备深厚的模式识别、机器学习、计算机视觉或数据挖掘研究背景，有较强的数学基础和算法设计能力。