【岗位职责】：
1、数据处理与算法开发：参与开发和优化用于处理质谱、色谱数据的AI算法，包括但不限于信号降噪、峰检测、峰对齐、定量分析等。
2、 质量智能判断：研究和构建深度学习模型（如CNN， Transformer, LSTM等），根据色谱峰形特征（如峰宽、对称性、信噪比等）自动判断仪器运行状态和检测质量。
3、特征提取与模式识别：从高维仪器数据中提取有意义的生物标志物特征，并探索其与疾病、药物反应等生物学终点的关联。
4、代码实现与验证：将算法模型转化为高效、可维护的代码（Python），设计实验验证模型的有效性和鲁棒性。
5、协作与沟通：与生物学家、仪器工程师和数据分析师紧密合作，理解业务需求，并将数据科学的解决方案整合到实际工作流程中。
【任职要求】：
1、学历背景：在校硕士研究生或博士研究生，计算机科学、人工智能、生物信息学、统计学、电子工程、计算化学或相关专业。
2、技术核心技能：
3、熟练掌握 Python 及核心数据科学库（如 NumPy, Pandas, Scikit-learn）。
4、具有使用主流深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）进行模型开发和训练的实际项目经验。
5、熟悉常见的数据处理和特征工程方法。
6、 具备强烈的好奇心和学习能力，对跨学科研究有浓厚兴趣；拥有优秀的分析问题和解决问题的能力；具备良好的沟通能力和团队协作精神。

薪资具体面议