岗位职责
1.负责智慧消防场景核心算法的设计、开发与优化，聚焦火场异常检测、动态路径规划、资源优化配置等核心场景;
2.结合机器学习、深度学习技术，实现算法落地与迭代，支撑火场实时救援调度与风险预警，保障救援效率与安全性;
3. 设计并开发火场实时异常检测与风险预警算法（AE、孤立森林、ST-GCN等），实现秒级预警响应。
4. 研发复杂约束下的动态路径规划与调度算法（改进型Dijkstra、遗传算法等），实现最优派车、最短路径与最高救援效率的调度目标，支持方案动态调整。
3. 设计火场多资源协同优化配置算法，合理分配人员、设备、车辆，避免资源冗余或短缺，提升协同救援效率。
6.结合火场场景变化，灵活选型、优化各类机器学习、深度学习算法，具备算法自研与迭代优化能力，保障算法适配性与性能。
任职要求
1.本科及以上学历，计算机科学、数学、统计学或相关领域专业优先；
2. 精通Python，熟练使用PyTorch/TensorFlow、Scikit-learn等框架，能熟练进行算法数学建模与推导;
3. 熟练掌握AE、孤立森林、ST-GCN等异常检测算法，及改进型Dijkstra、遗传算法等路径规划、资源优化相关算法；同时掌握视频、图片分析相关算法（如YOLO、Faster R-CNN目标检测、图像特征提取），有实战开发经验;
4. 对机器学习、深度学习算法有原理级理解，具备算法自研、选型与优化能力;
5. 具备算法工程化落地意识，能配合团队完成算法部署、调试与迭代，有智慧消防、应急救援相关经验者优先;
5. 掌握时序分析算法（LSTM、GRU、TCN等），能处理火场实时监测时序数据，支撑风险预警精度提升；了解图神经网络进阶应用（GAT等），可优化时空关联场景算法效果;
6. 具备良好的算法问题排查与调试能力，能独立解决算法开发、测试过程中的技术难点，熟悉算法性能评估方法，能设计贴合火场场景的算法评估指标。