（1）主導(dǎo)光譜、色譜、質(zhì)譜、波譜等多源譜圖的預(yù)處理、特征挖掘與智能分析算法開發(fā)；
（2）研發(fā)基于深度學(xué)習(xí)（如Transformer、GNN、生成模型）的譜圖解析模型，實(shí)現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)到物化屬性的高精度映射；
（3）構(gòu)建譜圖生成與解析一體化系統(tǒng)，推動算法在能源材料、合成化學(xué)等場景的跨領(lǐng)域落地驗(yàn)證；
（4）參與AI for Science平臺建設(shè)，與計(jì)算化學(xué)、儀器研發(fā)團(tuán)隊(duì)協(xié)作優(yōu)化數(shù)據(jù)-模型-儀器的閉環(huán)鏈路；
（5）追蹤譜圖計(jì)算前沿技術(shù)（如量子計(jì)算耦合、多模態(tài)融合），推動實(shí)驗(yàn)室技術(shù)代際突破。

（1）專業(yè)背景：化學(xué)/AI/電子信息/儀器科學(xué)等相關(guān)方向碩士及以上學(xué)歷；深入理解至少兩類譜圖（如拉曼光譜+質(zhì)譜）的物理原理與數(shù)據(jù)處理范式；
（2）技術(shù)棧：精通深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch），掌握深度學(xué)習(xí)在時(shí)序/圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用（如時(shí)序CNN、Attention、GNN）；熟練掌握譜圖反演關(guān)鍵技術(shù)：非線性擬合、稀疏編碼、物理約束模型嵌入等；扎實(shí)的Python/C++工程能力，具備高并發(fā)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
（3）領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)：具有譜圖算法全流程開發(fā)經(jīng)驗(yàn)：從降噪/峰識別（如小波變換）到定量反演（如PLSR、深度回歸）；熟悉科學(xué)儀器數(shù)據(jù)接口，有光譜儀/色譜儀等設(shè)備聯(lián)調(diào)經(jīng)驗(yàn)者重點(diǎn)加分；
（4）素質(zhì)要求：極強(qiáng)的自主科研能力，能獨(dú)立攻關(guān)復(fù)雜算法問題；具備多學(xué)科協(xié)作思維，能將化學(xué)、物理問題轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的數(shù)學(xué)模型；英語熟練，可高效閱讀前沿論文并復(fù)現(xiàn)創(chuàng)新方案。

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