算法工程师

1.传感器数据通路打通（嵌入式层）

负责仪器、气体传感器的固件驱动开发（I²C / SPI / UART 读取多通道数据）；

编写 ADC 采样逻辑，实现温湿度补偿、基线校准、数据打包上传；

实现设备与上位机的通信协议（串口 / BLE / MQTT）；

2..信号处理与特征工程（算法层）

对传感器原始时序数据做预处理（滤波、去噪、基线校正、归一化）；

提取时域/频域特征（均值、方差、斜率、FFT峰值等）；

构建特征向量，为分类/回归模型准备输入；

3.模型训练与优化（算法层）

使用 Python（PyTorch /scikit-learn）训练气体分类或预测模型；

对比传统方法（SVM / RandomForest / XGBoost）与深度方法（1D-CNN / LSTM）；

处理小样本、类别不平衡、传感器漂移等实际难题；

4.模型端侧部署（嵌入式层）

将训练好的模型量化（INT8）并转换为 TFLite Micro 或 C代码；

在 MCU（STM32 / ESP32-S3）上跑推理，控制推理速度 < 100ms；

配合硬件团队优化 RAM/Flash 占用和功耗；


任职要求：

1.本科及以上学历，电子 / 计算机 / 自动化 / 物理 / 数学 等相关专业3 年以上工作经验，其中至少 1 年嵌入式开发 + 1 年算法/ML开发（可以不是同期）；

2.C/C++ 扎实，能在裸机或 RTOS 上编写驱动；

3.Python 熟练，能用 PyTorch 或 scikit-learn 完成从数据加载到模型评估的全流程

了解基本信号处理方法：滤波、FFT、滑动窗口、归一化；

4.能独立阅读芯片 datasheet 和寄存器手册


以下是加分项：

有传感器信号处理（不只是图像/NLP）相关经验

有 TFLite Micro /CMSIS-NN / ESP-DL 等端侧推理框架的使用经验

有 MQTT / BLE 通信开发经验

了解 PCA / t-SNE 等特征降维方法

有传感器漂移补偿或域自适应相关经验

有 Python GUI 或简单的 Web 前端开发能力（用于做测试工具）

熟悉 Git、CI/CD、Docker 等基础工程工具