岗位职责：

1. 负责面向近红外光谱数据的机器学习与深度学习算法的研发、优化与落地。

2. 负责光谱数据的清洗、预处理、特征工程，构建高质量的数据集以支撑模型训练与评估。

3. 负责多模态融合、迁移学习及自监督/小样本学习等算法的研发与应用。

4. 维护模型，监控模型在实际应用中的性能，并根据反馈持续迭代优化算法策略。

5. 与产品、业务及硬件团队紧密合作，深入理解近红外光谱分析的应用场景，设计并交付高效的算法解决方案。

6. 撰写算法设计、模型验证和API接口等技术文档，推动算法模型的工程化部署与业务价值转化。

任职要求：

1. 学历要求：计算机科学、数学、统计学、人工智能等相关理工科专业，本科及以上学历。

2. 编程能力：扎实的编程基础，熟练掌握 Python，并精通至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch, TensorFlow）及机器学习库（Scikit-learn）。

3. 算法基础：深入理解机器学习、深度学习及数据挖掘的核心算法原理。

4. 熟悉迁移学习、自监督学习、小样本学习或多模态融合，并有相关项目实践经验者优先。

5. 熟悉近红外光谱分析、信号处理相关知识，有光谱数据处理经验者优先。

6. 具备优秀的逻辑思维、数据敏感度和解决问题的能力，以及良好的团队沟通与协作能力。