环境可靠性测试技术主管

职位描述： 1.与产品、业务及实验室团队紧密协作，深入理解材料表征与化学分析业务需求，将业务问题转化为可落地的算法技术方案； 2.负责机器学习与深度学习模型的研发与应用，包括数据预处理、特征工程、模型选型、训练优化及模型部署，支撑实际业务场景； 3.搭建覆盖材料理化性能、微观结构、耐候性及耐介质稳定性的多维度材料表征评价体系，构建量化评价模型与数据分析工具，支持原料配方与改性工艺的科学评估； 4.围绕材料与化学检测数据，开发靶向与非靶向成分剖析的智能分析与核验模型，提升数据复核效率与一致性； 5.基于质谱、核磁等分析数据，参与构建AI自动复核与谱图甄别算法，推动数据判定流程的智能化与标准化； 6.结合国内外化工及材料检测相关标准规范，对算法模型与数据结果进行持续优化与验证； 7.编写相关技术文档，支持算法在业务系统中的集成、部署及后续维护。 任职要求： 1.硕士学历，具备计算机科学与技术、人工智能、数据科学与大数据技术或相关专业背景，具备扎实的数理基础与算法理论能力； 2.熟练掌握Python、C 等编程语言，熟悉经典机器学习算法及深度学习方法，能够独立完成算法方案设计与实现； 3.熟练使用至少一种深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow，并具备Linux、Docker、Git等工程化与模型部署经验； 4.具备良好的跨团队沟通能力，能够在业务、实验与技术团队之间高效协作，推动算法方案落地； 5.具备较强的责任心、问题分析能力与抗压能力，能够在复杂业务场景中持续优化算法效果。