中级研究算法工程师(J14065)

负责认知心理、神经生理机制相关科研课题的算法设计与实现，主导EEG脑电数据预处理、特征提取、模式识别及统计建模；承担MI/SSVEP主流范式下的信号解码算法开发，优化非侵入式神经调控实验中的在线/离线分析流程，建立标准化数据处理与算法验证体系。

负责脑机接口方向核心算法模块的需求分析、架构设计、代码实现与版本迭代，输出可复用的算法SDK及数据处理工具包；联动硬件、嵌入式及产品团队，完成算法在样机上的移植验证、性能调优与实时性保障，确保科研场景下的算法鲁棒性与易用性。

跟踪脑科学、脑机交互领域最新算法与模型成果（如深度学习在EEG中的应用、自适应滤波、源定位等），复现前沿论文方法，结合科研用户痛点与产品需求，设计并验证新型信号处理与解码策略，输出算法创新方案及专利/论文。

深入高校、医院科研一线，配合合作团队完成课题中的算法设计与数据分析任务；针对特定科研需求定制算法解决方案，参与学术宣讲、技术培训及联合项目申报，推动算法工具在真实科研场景中的验证与迭代。

学历：硕士及以上，计算机、生物医学工程、信号处理、认知神经科学、人工智能等相关专业。

硬性经验：3-5年脑科学、脑机接口、医疗AI或相关信号处理领域研发经验；具备完整的神经科研数据处理与算法建模项目经历，同时参与过脑机接口产品化算法模块的规划与落地；熟练掌握EEG脑电数据处理全流程，精通MI/SSVEP主流范式的信号分析与解码算法，深刻理解认知、情绪相关神经生理机制及其量化方法，熟悉科研场景对算法实时性、可解释性的具体要求。有高校、医院神经/心理方向科研课题算法支撑或联合攻关经验者优先。

技术能力：C/C++嵌入式算法移植优先；熟练使用EEGLAB、FieldTrip、MNE等工具包；具备深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）应用经验者优先；精通MI、SSVEP等多种脑机范式深度数据分析，拥有脑机接口产品算法从0到1完整研发与上线经验者优先；具备良好的工程规范意识与算法文档撰写能力，擅长跨部门（硬件、产品、临床）技术协作。

语言与学术：英语流利，可快速研读并复现神经科学、脑机接口领域国际顶刊前沿文献；有相关科研课题立项、项目申报、SCI论文一作发表经历，或拥有开源脑电算法工具/数据集贡献经历者优先。