岗位职责：

该职位主要为开发阵列化学传感器模式识别，定性，定量的相关算法，应聘者应该具有以下能力：建立实时的，动态的阵列传感器的模式识别，数据回归分析，为传感器的测量数据（比如电阻，电压等）建立和用户可以接受理解的信息网络（比如被测物名称，浓度等）。为上诉过程开发完整的分析，训练，测量程序。

任职要求：

1.    数学、计算机及相关专业本科及以上，有人工智能算法相关工作经验优先；

2.    知道多种处理动态数据的方法。比如：去毛刺，过滤噪音，加权平均，逻辑平均，寻找峰顶值求峰强度，按斜率求峰值等。

3.    熟悉机器学习的多种方法（尤其是熟悉支持向量机，主成分分析），能够用程序的方法从测量数据中提取被测结果特征（feature extraction），多元时间时间序列分析（multivariate temporal time-series analysis），多元回归分析（multivariate regression analysis）。

4.    熟悉利用支持向量回归，贝叶斯网络，隐马尔可夫模型，智能神经网络，估计理论，优化和各种多元统计技术来帮助化学传感器的开发。

5.    至少会一种常用于机器学习的计算机语言。比如：R，Python，Matlab等。对Java，C有一定程度的掌握，至少知道如何将算法程序转换成这其中一种。

6.    能够和APP程序工程师合作调试算法程序。能够和测量部门协同工作调整合适的动态数据处理方法。