27届正式批-多模态生理算法工程师（HK）

1. 负责多模态生理信号（PPG、ECG、EEG、PCG、鼾声/音频、体动/加速度计等）的融合分析与算法研发。 
2. 研发基于多源数据的健康评估模型，如：多模态睡眠分期、心血管功能评估、压力/情绪识别、呼吸事件（鼾症）检测等。 
3. 探索并应用深度学习在多模态融合中的前沿技术（如跨模态注意力机制、对比学习、多任务学习），提升算法在复杂环境下的鲁棒性。 
4. 构建大规模生理数据集的预处理流水线，制定数据标注标准与质量评估体系。 
5. 参与算法的嵌入式部署与性能优化（如模型量化、剪枝），确保算法在低功耗设备上的实时运行。

1. 本科及以上学历，生物医学工程、信号处理、计算机科学、人工智能等相关专业。 
2. 深入理解常见生理信号（PPG、ECG、EEG等）的生理机制与信号特征，有相关项目经验。 
3. 熟悉机器学习与深度学习算法，熟练使用Python及PyTorch/TensorFlow。 
4. 有以下经验者优先： 

• 有多模态数据处理、特征融合或迁移学习项目经验； 
• 有可穿戴设备算法开发经验（智能手表、手环、医疗级贴片）； 
• 熟悉音频信号处理（如鼾声识别、心音/肺音分析）或IMU信号处理。 

5.良好的中英文沟通能力，能独立查阅英文文献并撰写技术报告。 

6.具备较强的自驱力、学习能力与团队协作精神。 

加分项：

• 有算法落地到Android/iOS、RTOS或裸机系统的经验； 
• 发表过生理信号/多模态学习相关顶会/顶刊论文； 
• 熟悉ISO 13485/ICD等医疗软件标准