岗位职责：
1.硬件数据交互开发：
◦基于Python开发串口/5G/WiFi6数据传输模块，实现毫米波雷达原始I/Q数据的实时采集与解析；
◦对接MIMO雷达多天线阵列，优化多目标位置、速度、微动信号（呼吸/心率/步态）的同步采集逻辑。
2.算法与模型开发：
◦开发个体身份匹配算法：基于雷达微动特征（呼吸波形、步态参数），用Python实现小波变换、傅里叶分析等特征提取，结合SVM/Transformer模型构建“生物指纹”匹配系统；
◦优化多目标处理算法：通过DBSCAN聚类、改进型卡尔曼滤波，解决多人数据分离、轨迹追踪、人数统计问题；
◦落地跌倒检测逻辑：用Python实现“动态趋势+形态融合”判断算法，消除模块切换导致的误判隐患。
3.大模型辅助集成：
◦基于Python调用深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），将CNN-LSTM、YOLO等大模型集成至边缘服务器，提升复杂场景（多人拥挤、信号遮挡）下的识别精度；
◦开发时序轨迹异常检测模块，结合大模型分析用户行为模式，实现健康风险预警。
4.系统整合与优化：
◦搭建Python可视化管理平台（如基于Django/Flask），实时展示人员ID、体征数据、行动轨迹，支持历史数据查询与跌倒预警弹窗；
◦优化数据隐私保护方案，实现AES-256加密存储与授权访问控制。
任职要求：
1.技术硬实力：
◦精通Python编程，熟练使用NumPy、SciPy、PyWavelets等信号处理库，有雷达/IoT设备数据采集经验者优先；
◦掌握机器学习/深度学习算法（SVM、CNN、LSTM等），有生物特征识别、多目标追踪项目经验者加分；
◦了解串口通信（pyserial）、数据可视化（Matplotlib/Plotly）、数据库操作（MySQL/Redis），有边缘计算部署经验者优先。
2.业务理解力：
◦能快速理解毫米波雷达硬件原理（如MIMO架构、微动信号采集），清晰定位“硬件局限-软件解决方案”的对应关系；
◦关注智慧养老/医疗监测场景需求，能将技术方案与实际业务（如跌倒预警、体征监测）结合。