1、负责精密科学仪器中关键信号链的数据建模、去噪、滤波、特征提取与频谱分析算法开发； 2、参与物理信号的时域/频域处理流程设计与优化； 3、基于深度学习与传统机器学习方法，开展谱图识别、自动峰识别、成分解析与定量分析模型开发； 4、建立用于算法验证的标准数据集与仿真平台，持续提升算法的鲁棒性与解释性； 5、与物理研发、系统工程师协作，推动算法在仪器产品中的集成与性能迭代。

1、计算机、电子工程、信号处理、自动化、物理或相关专业硕士及以上学历，优秀本科也可考虑； 2、掌握时频分析、小波变换、傅里叶变换、滤波器设计等相关方法； 3、有谱图（如NMR、EPR、红外、质谱等）处理经验或物理建模背景者优先； 4、熟练使用Python/Matlab/C++等至少一种编程语言，有TensorFlow/PyTorch等AI工具经验者优先； 5、具备良好的工程实现能力，能够将算法从理论转化为可运行的代码并嵌入实际系统； 6、对交叉学科感兴趣，具备良好的沟通能力和团队协作意识，愿意与仪器、控制、物理专家合作解决复杂工程问题。