我心永恒
算法开发工程师
科技公司 · 8年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
西安 全区
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
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技术能力
☆ 熟悉常用机器学习算法，包括聚类、分类、回归和关联规则等
☆ 了解深度学习的基本原理，熟悉常用的深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch
☆ 熟练运用数据清洗、缺失值处理、异常值检测等数据预处理技术
☆ 熟练运用特征提取技术，如时域特征、频域特征、时频特征等
☆ 熟练使用 FastAPI和 Flask等 Python Web 框架进行 Web 应用程序的开发及部署
☆ 熟练使用Pyomo构建混合整数非线性规划模型，解决资源调度、路径优化等工业问题
☆ 了解深度学习的基本原理，熟悉常用的深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch
☆ 熟练运用数据清洗、缺失值处理、异常值检测等数据预处理技术
☆ 熟练运用特征提取技术，如时域特征、频域特征、时频特征等
☆ 熟练使用 FastAPI和 Flask等 Python Web 框架进行 Web 应用程序的开发及部署
☆ 熟练使用Pyomo构建混合整数非线性规划模型，解决资源调度、路径优化等工业问题
项目经验
基于Python的Word/pdf模板批量文档生成工具：通过Excel与JSON配置批量替换Word模板占位符，快速生成多份个性化文档。核心优化包括：支持单个字段映射多个不同占位符，满足复杂模板需求；自动识别日期类型并格式化输出；完全保留原文档字体、表格等所有样式。批量处理效率高，。文件名灵活取自Excel列或自动序号。提供完整配置示例及使用文档，并可打包为独立exe，实现零环境依赖的一键式文档生成。
铁前一体化成本测算优化系统：本系统基于Python + Pyomo构建数学优化模型，调用CPLEX / Gurobi求解器，实现烧结与高炉配料的一体化协同优化。通过混合整型非线性规划技术，在满足碱度、镁铝比、有害元素负荷（Zn、Pb、碱金属）等20+项工艺约束下，最小化吨铁综合原料成本。百种原料规模下，1秒内输出最优配比及成本明细。
心率变异性分析系统：基于指夹式脉搏血氧仪提取PPG信号，设计自适应滑动窗口滤波与动态波峰检测算法，将波峰定位误差控制在±3%以内。计算HRV时域（SDNN、RMSSD）、频域（LF/HF）及非线性指标。采用Flask封装为API服务并打包为独立可执行程序，单次特征提取耗时<200ms，实现离线化、低延迟的自主神经功能评估。
心电疾病检测算法：融合基线校正（抑制漂移>90%）与50Hz工频陷波，提取RR间期及心电衍生呼吸信号。构建随机森林与一维卷积网络融合分类架构，模型参数量<1.5M，推理延迟<100ms（CPU），经剪枝量化后嵌入自研心电仪，满足低功耗（<50mW）实时辅助筛查需求。
脑电睡眠分期算法：采用小波阈值去噪与独立成分分析（ICA）抑制眼电、肌电伪迹。构建多尺度卷积循环注意力网络（MS-CRNN），时序滑窗采用30秒无重叠分段，整夜8小时数据（960个epoch）处理总时间<30s（GPU加速），实现稳定五类睡眠分期推断。
脑电实时展示平台：基于PyQt5与串口通信，设计多线程生产者-消费者模型（读取、处理、UI分离），循环缓冲区容量1024帧。集成实时工频陷波（50Hz抑制>30dB）与滚动FFT（每0.5秒更新）。支持500Hz采样率下30fps波形与幅频图同步刷新，CPU占用<15%，CSV/EDF导出延迟<50ms。
铁前一体化成本测算优化系统：本系统基于Python + Pyomo构建数学优化模型，调用CPLEX / Gurobi求解器，实现烧结与高炉配料的一体化协同优化。通过混合整型非线性规划技术，在满足碱度、镁铝比、有害元素负荷（Zn、Pb、碱金属）等20+项工艺约束下，最小化吨铁综合原料成本。百种原料规模下，1秒内输出最优配比及成本明细。
心率变异性分析系统：基于指夹式脉搏血氧仪提取PPG信号，设计自适应滑动窗口滤波与动态波峰检测算法，将波峰定位误差控制在±3%以内。计算HRV时域（SDNN、RMSSD）、频域（LF/HF）及非线性指标。采用Flask封装为API服务并打包为独立可执行程序，单次特征提取耗时<200ms，实现离线化、低延迟的自主神经功能评估。
心电疾病检测算法：融合基线校正（抑制漂移>90%）与50Hz工频陷波，提取RR间期及心电衍生呼吸信号。构建随机森林与一维卷积网络融合分类架构，模型参数量<1.5M，推理延迟<100ms（CPU），经剪枝量化后嵌入自研心电仪，满足低功耗（<50mW）实时辅助筛查需求。
脑电睡眠分期算法：采用小波阈值去噪与独立成分分析（ICA）抑制眼电、肌电伪迹。构建多尺度卷积循环注意力网络（MS-CRNN），时序滑窗采用30秒无重叠分段，整夜8小时数据（960个epoch）处理总时间<30s（GPU加速），实现稳定五类睡眠分期推断。
脑电实时展示平台：基于PyQt5与串口通信，设计多线程生产者-消费者模型（读取、处理、UI分离），循环缓冲区容量1024帧。集成实时工频陷波（50Hz抑制>30dB）与滚动FFT（每0.5秒更新）。支持500Hz采样率下30fps波形与幅频图同步刷新，CPU占用<15%，CSV/EDF导出延迟<50ms。
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☆ 熟练运用数据清洗、缺失值处理、异常值检测等数据预处理技术
☆ 熟练运用特征提取技术，如时域特征、频域特征、时频特征等
☆ 熟练使用 FastAPI和 Flask等 Python Web 框架进行 Web 应用程序的开发及部署
☆ 熟练使用Pyomo构建混合整数非线性规划模型，解决资源调度、路径优化等工业问题
☆ 了解深度学习的基本原理，熟悉常用的深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch
☆ 熟练运用数据清洗、缺失值处理、异常值检测等数据预处理技术
☆ 熟练运用特征提取技术，如时域特征、频域特征、时频特征等
☆ 熟练使用 FastAPI和 Flask等 Python Web 框架进行 Web 应用程序的开发及部署
☆ 熟练使用Pyomo构建混合整数非线性规划模型，解决资源调度、路径优化等工业问题
项目经验
基于Python的Word/pdf模板批量文档生成工具：通过Excel与JSON配置批量替换Word模板占位符，快速生成多份个性化文档。核心优化包括：支持单个字段映射多个不同占位符，满足复杂模板需求；自动识别日期类型并格式化输出；完全保留原文档字体、表格等所有样式。批量处理效率高，。文件名灵活取自Excel列或自动序号。提供完整配置示例及使用文档，并可打包为独立exe，实现零环境依赖的一键式文档生成。
铁前一体化成本测算优化系统：本系统基于Python + Pyomo构建数学优化模型，调用CPLEX / Gurobi求解器，实现烧结与高炉配料的一体化协同优化。通过混合整型非线性规划技术，在满足碱度、镁铝比、有害元素负荷（Zn、Pb、碱金属）等20+项工艺约束下，最小化吨铁综合原料成本。百种原料规模下，1秒内输出最优配比及成本明细。
心率变异性分析系统：基于指夹式脉搏血氧仪提取PPG信号，设计自适应滑动窗口滤波与动态波峰检测算法，将波峰定位误差控制在±3%以内。计算HRV时域（SDNN、RMSSD）、频域（LF/HF）及非线性指标。采用Flask封装为API服务并打包为独立可执行程序，单次特征提取耗时<200ms，实现离线化、低延迟的自主神经功能评估。
心电疾病检测算法：融合基线校正（抑制漂移>90%）与50Hz工频陷波，提取RR间期及心电衍生呼吸信号。构建随机森林与一维卷积网络融合分类架构，模型参数量<1.5M，推理延迟<100ms（CPU），经剪枝量化后嵌入自研心电仪，满足低功耗（<50mW）实时辅助筛查需求。
脑电睡眠分期算法：采用小波阈值去噪与独立成分分析（ICA）抑制眼电、肌电伪迹。构建多尺度卷积循环注意力网络（MS-CRNN），时序滑窗采用30秒无重叠分段，整夜8小时数据（960个epoch）处理总时间<30s（GPU加速），实现稳定五类睡眠分期推断。
脑电实时展示平台：基于PyQt5与串口通信，设计多线程生产者-消费者模型（读取、处理、UI分离），循环缓冲区容量1024帧。集成实时工频陷波（50Hz抑制>30dB）与滚动FFT（每0.5秒更新）。支持500Hz采样率下30fps波形与幅频图同步刷新，CPU占用<15%，CSV/EDF导出延迟<50ms。
铁前一体化成本测算优化系统：本系统基于Python + Pyomo构建数学优化模型，调用CPLEX / Gurobi求解器，实现烧结与高炉配料的一体化协同优化。通过混合整型非线性规划技术，在满足碱度、镁铝比、有害元素负荷（Zn、Pb、碱金属）等20+项工艺约束下，最小化吨铁综合原料成本。百种原料规模下，1秒内输出最优配比及成本明细。
心率变异性分析系统：基于指夹式脉搏血氧仪提取PPG信号，设计自适应滑动窗口滤波与动态波峰检测算法，将波峰定位误差控制在±3%以内。计算HRV时域（SDNN、RMSSD）、频域（LF/HF）及非线性指标。采用Flask封装为API服务并打包为独立可执行程序，单次特征提取耗时<200ms，实现离线化、低延迟的自主神经功能评估。
心电疾病检测算法：融合基线校正（抑制漂移>90%）与50Hz工频陷波，提取RR间期及心电衍生呼吸信号。构建随机森林与一维卷积网络融合分类架构，模型参数量<1.5M，推理延迟<100ms（CPU），经剪枝量化后嵌入自研心电仪，满足低功耗（<50mW）实时辅助筛查需求。
脑电睡眠分期算法：采用小波阈值去噪与独立成分分析（ICA）抑制眼电、肌电伪迹。构建多尺度卷积循环注意力网络（MS-CRNN），时序滑窗采用30秒无重叠分段，整夜8小时数据（960个epoch）处理总时间<30s（GPU加速），实现稳定五类睡眠分期推断。
脑电实时展示平台：基于PyQt5与串口通信，设计多线程生产者-消费者模型（读取、处理、UI分离），循环缓冲区容量1024帧。集成实时工频陷波（50Hz抑制>30dB）与滚动FFT（每0.5秒更新）。支持500Hz采样率下30fps波形与幅频图同步刷新，CPU占用<15%，CSV/EDF导出延迟<50ms。
案例展示
基于脑电信号的睡眠分期算法实现
项目描述：通过公司自研的便携式 BCI 设备采集脑电波，根据脑电波在不同睡眠期的特点，利用人工智能算法分析睡眠状态，分析整晚的脑电数据，从而得到完整睡眠期分布。其次根据其他的生理判断存在的相关睡眠事件，并出具完整的睡眠报告。 职责描述： 1、参与睡眠脑电信号的数据标注
基于ppg信号的心率变异性实现
项目描述： 通过指夹式脉搏血氧仪采集光电血氧检测技术结合容积脉搏描记技术，采集手指的脉搏波数据，通过算法处理采集到的数据，得到个体的心率变异性时域特征、频域特征以及非线性等特征，提供有关自主神经系统、精神状态等方面的信息。 职责描述： 1、主要负责脉搏波数据的基线去除及噪声
基于PYQT的脑电信号实时显示
项目描述：基于PYQT实现脑电的实时采集显示。通过串口实时接收采集的脑电信号，并进行实时展示脑电波形图及幅频图，能够实时观察波形图的变化。对此采集的数据能够实时保存，并进行标记。 职责描述： 1、负责采集界面的设计 2、负责串口助手功能的设计 3、负责波形图和幅频图的实时
铁前一体化成本优化系统
系统基于 Python + Pyomo 构建数学优化模型，调用 CPLEX / Gurobi/ipopt 求解器，实现烧结与高炉配料的一体化协同优化。通过线性规划、混合整非线性规划技术，在满足碱度、镁铝比、有害元素负荷（Zn、Pb、碱金属）等20+项工艺约束下，最小化吨铁综合原料
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