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崗位職責?：
1、主導光譜、色譜、質(zhì)譜、波譜等多源譜圖的預處理、特征挖掘與智能分析算法開發(fā)；
2、研發(fā)基于深度學習?（如Transformer、GNN、生成模型）的譜圖解析模型，實現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)到物化屬性的高精度映射；
3、構(gòu)建譜圖生成與解析一體化系統(tǒng)，推動算法在能源材料、合成化學等場景的跨領(lǐng)域落地驗證；
4、參與AI4Science平臺建設，與計算化學、儀器研發(fā)團隊協(xié)作優(yōu)化數(shù)據(jù)-模型-儀器的閉環(huán)鏈路；
5、追蹤譜圖計算前沿技術(shù)?（如量子計算耦合、多模態(tài)融合），推動實驗室技術(shù)代際突破。
任職資格?：
1、?專業(yè)背景?：化學/AI/電子信息/儀器科學等相關(guān)方向碩士及以上學歷；深入理解至少兩類譜圖?（如拉曼光譜+質(zhì)譜）的物理原理與數(shù)據(jù)處理范式。
2、技術(shù)棧?： 精通深度學習框架（如PyTorch），掌握深度學習在時序/圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中的應用（如時序CNN、Attention、GNN）；熟練掌握譜圖反演關(guān)鍵技術(shù)?：非線性擬合、稀疏編碼、物理約束模型嵌入等；扎實的Python/C++??工程能力，具備高并發(fā)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。
3、領(lǐng)域經(jīng)驗?： 具有譜圖算法全流程開發(fā)經(jīng)驗：從降噪/峰識別（如小波變換）到定量反演（如PLSR、深度回歸）； 熟悉科學儀器數(shù)據(jù)接口?，有光譜儀/色譜儀等設備聯(lián)調(diào)經(jīng)驗者重點加分。
4、素質(zhì)要求?：極強的自主科研能力，能獨立攻關(guān)復雜算法問題；具備多學科協(xié)作思維，能將化學、物理問題轉(zhuǎn)化為可計算的數(shù)學模型；英語熟練，可高效閱讀前沿論文并復現(xiàn)創(chuàng)新方案。