负责工业异音检测/声学异常检测算法的工程化实现、效果迭代与交付落地
完成音频/振动信号的数据处理全流程：采集质量评估、清洗、分段、去噪/增强、特征构建，确保训练与推理一致性
基于既定算法方案实现模型训练、推理与评估流程，支持产品化部署与现场验证
针对复杂噪声与多工况变化，进行模型/阈值/特征参数调优，降低误报漏报、提升鲁棒性与稳定性
参与数据闭环：协助制定标注规范、难例挖掘、误报漏报归因分析，推动算法快速迭代
与硬件/产品/测试团队协作，定位现场问题并提出可执行的算法改进方案，沉淀可复用模块与文档