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光谱法水质检测开发算法工程师
1.5-2.8万
爱沃特智能水务(安徽)有限公司
合肥
1-3年
本科
10-28
工作地址

合肥市-蜀山区-湖光路与雪霁路交叉口环境科技大厦A座508号

职位描述
一、教育背景
  1. 学历与专业：硕士及以上学历优先，本科需具备 1 年及以上相关工作经验；专业限定光学工程、应用化学、环境工程（水质方向）、分析化学、计算机科学与技术（数据挖掘 / 算法方向） 等交叉学科，其中光学 / 化学背景需具备算法开发能力，计算机背景需了解光谱分析原理。


二、专业技能
1. 光谱技术与数据处理能力
  • 光谱原理与硬件认知：精通紫外 - 可见（UV-Vis）、近红外（NIR）、拉曼光谱等水质检测常用技术，理解光谱仪工作原理（如分辨率、信噪比、积分时间对数据的影响），能根据水质场景（如地表水、污水、饮用水）选择适配的光谱波段（如 UV-Vis 用于 COD 检测，NIR 用于总氮 / 总磷分析）。
  • 光谱数据预处理：熟练掌握光谱数据降噪（平滑算法：Savitzky-Golay、小波变换）、基线校正（自适应迭代重加权惩罚最小二乘法 airPLS）、数据标准化（归一化、标准化、多元散射校正 MSC）等技术，能解决实际场景中浊度干扰、气泡干扰、温度漂移导致的光谱失真问题。
  • 特征提取与降维：精通高维光谱数据处理方法，如主成分分析（PCA）、偏最小二乘（PLS）、连续投影算法（SPA）、竞争自适应重加权采样（CARS），可从数百维光谱数据中提取与水质指标（COD、氨氮、总磷、浊度）强相关的特征，降低模型复杂度。



2. 算法开发与建模能力
  • 传统机器学习建模：精通水质指标定量 / 定性算法，如偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机回归（SVR）、随机森林（RF）、梯度提升树（XGBoost/LightGBM），能构建光谱 - 水质指标映射模型（如基于 PLSR 的 COD 预测模型，误差需满足《GB 11914-89 水质 化学需氧量的测定》精度要求）。

  • 深度学习与创新算法：熟练使用 PyTorch/TensorFlow 搭建深度模型，如基于 CNN 的光谱特征自动提取（适配多波段光谱数据）、基于 LSTM/Transformer 的时序光谱分析（用于在线水质监测的动态指标预测）、基于迁移学习的小样本建模（解决水质样本稀缺问题，如特殊污染物检测）；能改进传统算法（如优化 PLSR 的异常样本剔除逻辑）提升模型鲁棒性。
  • 模型评估与优化：掌握模型性能评估指标（R²、RMSE、MAE、相对误差 RE），能通过交叉验证、网格搜索优化超参数；具备模型在线更新能力，可设计增量学习算法，适配水质成分变化（如季节更替导致的光谱基线漂移），确保模型长期精度。


  • 工具与开发环境：熟练使用 Python（Scikit-learn、HyperSpy、SpectraPy 等光谱处理库）、MATLAB（光谱分析工具箱）；具备 C/C++ 开发能力，可将算法部署到嵌入式光谱检测设备（如便携式水质检测仪、在线监测传感器），优化算法运行效率（如将模型推理时间压缩至 100ms 内）；熟悉光谱采集软件（如 OceanView、Andor Solis），能对接光谱仪硬件获取实时数据。
三、工作经验
  1. 经验要求：硕士需 1 年及以上光谱法水质检测算法开发经验，本科需 3 年及以上，且满足以下任一条件：
    • 主导过光谱水质检测项目，如开发便携式 UV-Vis 光谱水质检测仪算法模块（实现 COD、氨氮、浊度三参数同时检测，相对误差≤5%），或设计在线近红外光谱监测系统的时序预测算法（支撑污水处理厂实时工艺调整），项目已落地并通过第三方检测认证。
    • 参与过光谱算法优化项目，如通过深度学习 + PLS 融合算法提升低浓度污染物（如总磷≤0.02mg/L）的检测精度，或开发光谱干扰剔除算法（如浊度补偿模型），解决复杂水体（如工业废水）的检测难题，提供可验证的测试报告（含不同水质样本的光谱数据与模型误差分析）。

工作地点：合肥，广州，天津，新加坡。

以担保或任何理由索取财物，扣押证照，均涉嫌违法，请提高警惕

爱沃特智能水务(安徽)有限公司

人工智能,人工智能

100-299人 | 外商独资

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