岗位职责：

1. 负责AI光谱图像核心算法研发与优化，与RGB、热红外图像视频、3D点云的多源融合，针对分类与反演等场景设计高性能方案。

2. 主导技术路线选型，结合光谱数据高维、强噪声等特性，融合深度学习与传统技术，突破业务技术瓶颈，提升算法精度与鲁棒性。

3. 开发算法原型并验证，搭建测试框架量化评估效果；协同工程团队落地算法，提供模型压缩、推理加速等部署方案，保障系统稳定运行。

4. 跟踪业务反馈，结合新数据与需求迭代算法，优化性能指标，匹配业务动态需求 。

5. 跟踪AI与光谱成像前沿技术，开展调研预研，评估应用价值并推动落地，形成调研报告 。

6. 编写算法设计、专利、测试报告等文档；主导内部技术分享，提升团队专业能力 。

7. 协同产品、硬件等跨团队明确需求与验收标准，提供技术支持，解决算法相关问题 。

8. 设计数据采集标注方案，指导构建高质量光谱数据集，保障研发数据需求 。

详细要求：

1. 扎实掌握光谱学基础（成像原理、数据特性）与AI算法理论（深度学习、机器学习），理解核心数学原理。

2. 具备算法调研、方案设计、原型开发、效果验证全流程能力，能清晰梳理技术难点与方案。

3. 具备线性代数、概率统计、微积分等扎实数学基础，能解决模型优化、特征提取等算法问题。

4. 熟练掌握光谱图像处理技术：预处理（降噪、基线校正等）、特征工程（主成分分析、偏最小二乘等）、定量/定性分析算法。

5. 精通TensorFlow/PyTorch等至少一种框架，熟悉CNN、Transformer等模型，能结合光谱图像特性改进创新。

6. 掌握SVM、随机森林等经典算法，具备传统与深度学习算法融合应用能力。

7. 精通Python，熟练使用NumPy、Scikit-learn、OpenCV等库；具备C/C++能力者优先，支撑工程化落地。

8. 熟悉Origin、Matlab光谱工具，具备数据集构建、清洗、增强经验，可应对样本稀缺问题 。

9. 具备钻研精神与创新意识，快速跟踪前沿技术，对交叉领域有浓厚兴趣。

10. 优秀的问题解决能力，逻辑清晰，能快速定位问题并提出优化方案 。

学历：硕士及以上。

专业：光学工程、计算机、自动化等相关专业；3年以上核心算法经验的优秀本科生可放宽。

工作经验：2年以上AI光谱图像算法研发经验，有以下经验者优先：参与过光谱目标分类、光谱定量分析等项目；主导/核心参与深度学习光谱算法项目并落地，可提供准确率、推理速度等具体指标；具备小样本/迁移学习在光谱领域应用经验，或模型压缩、边缘部署经验。