算法工程师（AI方向）(J45107)

生物电算法研发：负责脑电（EEG）、肌电（EMG）、心电（ECG）等生物电信号处理算法研发，开展信号降噪、伪迹去除、特征提取、时序解码等核心工作，支撑生理信号识别产品落地；

生物电数据集搭建：负责生物电信号实验范式设计、数据采集、标注核验与数据集迭代，解决生物电信号低信噪比、个体差异大等问题，搭建标准化数据集，支撑模型训练与算法迭代；

深度学习模型迭代：基于PyTorch/TensorFlow搭建AI模型，完成模型训练、参数调优、消融实验与泛化性优化，整理实验数据与迭代报告；

前沿技术调研攻关：跟踪生物电计算领域前沿技术与学术成果，开展技术预研与核心算法攻关，沉淀技术文档、论文或专利成果；

算法落地与协作：配合团队完成生物电AI算法的部署、测试与功能验证，解决落地适配问题，推进预研及应市项目迭代。

教育背景

专业：生物医学工程、人工智能、计算机科学与技术、电子信息工程、信息与通信工程、应用数学、统计学、神经工程等相关专业；

学历：硕士及以上学历，博士优先；

其他：优先主修生物电信号处理、脑机接口、智能信号处理、医疗AI相关方向，有EEG/EMG相关课程学习、毕业设计、科研项目参与者；

专业能力

专业基础扎实，掌握数字信号处理、随机信号分析、机器学习、深度学习、数理统计、神经信号处理等核心课程，精通生物电信号处理基础理论，具备适配岗位的专业知识体系；

熟练掌握Python，精通PyTorch/TensorFlow框架，具备时序模型搭建、训练与调优能力；

熟悉脑电、肌电生物电信号基本特性与处理逻辑，掌握信号滤波、伪迹去除、时频分析等常规信号处理方法，了解生物电时序深度学习建模思路，具备低信噪比信号优化、模型泛化调优的基础实操能力；

具备良好的数据敏感度与逻辑思维，能够独立完成生物电数据处理、实验设计与结果分析；

有BCI脑机接口、生物电AI、医疗算法相关竞赛、科研项目、论文专利成果者优先；

综合素质

工作严谨负责、执行力强，具备良好的科研素养、问题攻坚能力与逻辑思维；

对生物电AI、脑机交互领域兴趣浓厚，学习能力强，愿意长期深耕相关方向；

沟通清晰、擅长技术总结，具备良好的文档撰写与跨团队协作能力；

具备良好的团队协作与抗压能力，有产品落地项目推进经验者优先。