岗位职责 1.基于 Python 与 PyTorch/TensorFlow，设计并训练轻量级神经网络，用于 WSS（波长选择开关）光路的自动化耦合及算法自动定标，加速插损、PDL、衰减精度、隔离度、带宽等指标的快速收敛； 2.搭建数据采集-清洗-标注流水线，整合WSS相关的光学性能仿真及模块实测数据集，建立用于监督/强化学习的基准数据集及耦合、定标模型； 3.推动基于上述模型的自动化闭环控制平台，实现WSS模块产品自动耦合、定标准确率和效率提升； 4.与光学、结构、软件团队协作，持续迭代模型，优化方案，提升WSS生产效率； 5.持续跟踪机器学习、AI前沿算法及相关应用，输出技术调研报告。 任职要求 1.硕士及以上，计算机、人工智能、光学工程、自动化等相关专业； 2.熟练使用 Python、PyTorch（或 TensorFlow），在校期间完成过至少一项 AI 项目（含数据、模型、部署）； 3.了解 CNN/Transformer/强化学习基本原理，有图像/时序数据处理经验者优先； 4.具备良好英文读写能力，能复现顶会论文；逻辑清晰、动手能力强，乐于跨学科沟通。 5.有光路搭建经验者优先；有LCoS等可编程器件应用或物理模型验证经验者优先。 截止日期：2025年10月31日