【崗位職責(zé)】
1.負(fù)責(zé)基于腦電（EEG）信號(hào)的算法設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，包括信號(hào)預(yù)處理、特征提取及時(shí)頻分析等核心算法實(shí)現(xiàn)。
2.設(shè)計(jì)并優(yōu)化腦電信號(hào)去噪、濾波、偽跡處理、分段與特征工程流程，提升算法穩(wěn)定性與魯棒性。
3.參與多模態(tài)生理信號(hào)（如腦電、肌電、眼動(dòng)、語(yǔ)音等）的融合分析與建模研究。
4.負(fù)責(zé)腦肌電設(shè)備產(chǎn)品相關(guān)算法模塊的研發(fā)、優(yōu)化及性能評(píng)估。
5.參與語(yǔ)音、視覺(jué)等多源數(shù)據(jù)的算法研究與工程實(shí)現(xiàn)。
6.負(fù)責(zé)公司設(shè)備端Python算法模塊的開(kāi)發(fā)，與嵌入式、前端及后端模塊進(jìn)行系統(tǒng)聯(lián)調(diào)與集成測(cè)試。
7.參與算法性能評(píng)估體系建設(shè)，輸出算法驗(yàn)證報(bào)告與指標(biāo)分析文檔。
【招聘標(biāo)準(zhǔn)】
1.計(jì)算機(jī)、電子信息、生物醫(yī)學(xué)工程、自動(dòng)化或相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷。
2.精通腦電（EEG）信號(hào)處理流程，熟悉常見(jiàn)預(yù)處理方法（濾波、去偽跡、基線(xiàn)校正等）及特征提取算法。
3.熟悉常見(jiàn)信號(hào)分析理論與方法，包括傅里葉變換、小波分析、功率譜分析、時(shí)頻分析等，并具備實(shí)際工程落地經(jīng)驗(yàn)。
4.熟練掌握 Python 或 Matlab 進(jìn)行算法開(kāi)發(fā)，具備良好的代碼結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)能力。
5.熟悉至少一種深度學(xué)習(xí)框架（如 PyTorch / TensorFlow），能夠進(jìn)行模型搭建、訓(xùn)練與優(yōu)化。
6.具備三年以上腦電或肌電信號(hào)分析相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，有完整生物電信號(hào)產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
7.具備多模態(tài)數(shù)據(jù)（如眼動(dòng)、語(yǔ)音、生理信號(hào)）統(tǒng)計(jì)分析與融合建模經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
8.具備良好的工程化能力，能夠?qū)⑺惴◤膶?shí)驗(yàn)環(huán)境遷移至實(shí)際產(chǎn)品環(huán)境。
9.熟悉 HTTP 協(xié)議，了解 RESTful API 設(shè)計(jì)規(guī)范，能夠配合后端完成數(shù)據(jù)接口對(duì)接。
10.具備良好的問(wèn)題分析能力與團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)，能夠獨(dú)立推動(dòng)算法優(yōu)化與性能提升。