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职位介绍: 工作职责 1、负责基于IMU、PPG、ECG、EEG、麦克风、相机等不同传感器研发多种运动、健康参数检测算法，包括但不限于睡眠检测、无创监测、运动监测、心率、血压等算法的研发和工程化实现； 2、参与健康相关新传感器、新硬件产品、新功能的预研和探索；任职资格 1. 需要具有开发运动心率的开发经验，具有AI心率算法的开发经验； 2. 硕士及以上学历，计算机科学、生物医学工程、数学、自动化、电子相关专业，有3年以上相关经验优先; 3. 扎实的数学理论基础，熟悉数字信号处理，能够使用多种算法工具分析并设计算法功能; 4. 熟练使用matlab/python等工具进行算法设计和实现; 5. 熟练使用C/C++语言进行嵌入式编程，熟悉数字信号处理算法、AI算法在嵌入式处理器上的工程落地; 6. 逻辑清晰，有系统思维，遇到问题肯专研，有想法，责任心强，具有良好的团队合作精神，较好的沟通能力 7.加分项：掌握机器学习/深度学习的基础理论，掌握机器学习的基本方法，熟悉常用的深度学习模型和框架; 8、具备较强的文献阅读、论文撰写、算法实现任职要求： 1、本科及以上学历，计算机/电子/自动化/生医相关专业，5 年以上智能穿戴固件开发经验，熟悉主流低功耗蓝牙芯片Nordic/Apollo/BES； 2、深度参与过至少 1–2 款智能手环/手表/TWS 等产品从立项到量产的完整交付； 3、精通 C 语言、RTOS（FreeRTOS/RT-Thread）、驱动开发、系统架构设计、任务调度、内存管理； 4、熟练掌握 BLE 协议栈、GATT 服务设计、OTA、蓝牙链路优化； 5、具备3年以上生物医学算法或机器学习算法在移植与优化经验； 6、有成熟的系统级低功耗设计经验； 7、具备优秀的跨团队沟通能力，能驱动需求、风险评估、多人协作落地。岗位职责 1. 负责可穿戴设备中生理信号处理与算法研发，包括但不限于 PPG、ECG、ACC（G-sensor）等信号，用于心率、血氧、血压、心电等健康指标的检测与评估，持续提升算法的精度、稳定性与鲁棒性； 2. 设计并实现低功耗嵌入式信号处理与算法方案，支持算法在 ARM Cortex-M 等 MCU 平台上的部署与实时运行，涵盖传统信号处理、机器学习及轻量化深度学习方法 3. 参与多模态生理信号融合建模（如 PPG + ECG + ACC），构建特征体系与融合模型，并完成算法训练、验证与迭代优化； 4. 深度参与传感器与算法协同设计：理解 PPG / ECG 传感器的工作原理与关键参数（如光源波长、驱动方式、ADC 精度、采样率、噪声特性等）； 5. 与硬件团队协作，共同定义或优化传感器结构方案与电路参数，从算法视角反向推动硬件设计改进，以提升信号质量； 6. 负责算法的性能评估与验证，制定测试方案，分析测试数据与误差来源，并根据结果持续优化算法及系统设计； 7. 跟踪并研究前沿技术与行业进展（如生理信号处理、运动伪影抑制、AI 信号增强等），制定 3–5 年技术路线规划；任职要求 1. 硕士及以上学历，生物医学工程、电子工程、信号与信息处理、计算机科学等相关专业；具备扎实的电子与信号处理基础； 2. 5 年及以上生理信号或 PPG / ECG 算法相关研发经验，有可穿戴设备算法实际落地经验，熟悉完整的算法研发与产品化流程； 3. 精通信号处理理论与实践（滤波、时频分析、特征提取、运动伪影抑制等），能够独立分析并解决复杂传感器信号问题； 4. 熟悉或掌握 C / C++、Matlab、Python 中至少两种，用于算法开发、仿真与验证； 5. 保持好奇心和责任心，积极求索，具备良好的逻辑思维能力、跨团队协作能力与技术表达能力。

其他信息: 语言要求：普通话; 行业要求：专业技术服务

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