光纤算法工程师

岗位职责：
1．实现相干探测体系下的相位解包裹算法（I/Q 解调、反正切、相位展开、相位噪声抑制）。
2．针对幅度、频率、相位三种信号模式，开发自适应滤波器（NLMS、Kalman）以消除光源频率漂移与偏振衰落影响。
3．开发低信噪比下的微弱信号检测算法（累加平均、小波去噪、匹配滤波）。
4．从一维时域信号或二维时空瀑布图中提取能量、频率、持续时间、空间分布等特征。
5．基于传统机器学习（随机森林、SVM）或深度学习（CNN、LSTM、1D-CNN+Attention）实现入侵、挖掘、车辆等典型事件的自动识别与报警。
6．设计针对周界、异物等不同应用场景的算法策略。
7．提升信噪比（SNR）、定位精度（米级/亚米级）、频率响应范围（0~几kHz）及误报/漏报率。
8．通过算法手段延长传感距离，抑制非事件源干扰（风、雨、交通等环境噪声）
9．实现原型开发、离线数据分析与算法验证，将成熟算法转换为 C/C++ 代码，部署于 FPGA（部分实时模块） 或 ARM/Linux 上位机。
10．与嵌入式工程师协作，定义数据流接口（原始 IQ 数据→预处理→解调→特征→判决）。
11．建立带标注的现场数据集（正常/事件样本），用于训练与回归测试。
12．编写算法设计文档、测试报告、专利交底书。
13．跟踪学术前沿（如分布式光纤传感中的深度学习、压缩感知），定期组织技术分享。
任职要求：
1．信号与信息处理、通信工程、光学工程、应用数学、计算机科学（智能信息处理方向）
2．光纤传感或光纤相关研发岗位3年以上工作经验
3．数学与信号处理基础：傅里叶变换、小波变换、希尔伯特变换、相关分析、自适应滤波（Kalman, LMS）、相位解包裹原理；熟悉随机过程、统计检测与估计理论（匹配滤波器、似然比检测）。
4．光纤传感领域知识：掌握相位敏感型OTDR的工作原理，如相干探测、外差/零差解调、瑞利散射、偏振衰落、相干衰落，了解BOTDR与DTS的基本原理；能够理解硬件采集的原始IQ数据格式、采样率、脉冲宽度、空间分辨率之间的制约关系，提出算法所需的硬件参数要求。
5．编程与工具：熟练Python（NumPy, SciPy, Matplotlib, PyTorch 或 TensorFlow），以及 C/C++（熟练编写高性能、低延迟信号处理代码）；熟练使用 MATLAB 进行快速原型验证与数据分析；熟悉CUDA/OpenCL（GPU加速实时处理），或者 FPGA HLS 基础（用于将部分算法下沉至FPGA）更佳。
6．算法能力：能够独立完成数据清洗、特征工程、模型选型（CNN/LSTM/1D-CNN+Attention）、训练、调参、部署（ONNX/TensorRT）；理解如何处理类别不平衡（如正常样本远多于入侵样本）与小样本学习（现场数据有限）问题。
7．其他：熟悉 Linux 环境开发（gcc, make, cmake, gdb），了解版本控制（Git）与任务管理（JIRA/禅道），能够阅读英文论文并撰写技术文档。
8．系统性思维：能够从“光路-采集-算法-应用”全链路角度分析问题，而非仅调参数。
9．乐于交流，锐意创新，严谨精确，有责任心，学习力强。