医学信号处理算法

职位描述：
我们基于高保真多模态传感弱信号，研发无创、高鲁棒性的人体体征监测与状态评估算法体系，覆盖体征解算、信号降噪、状态识别、数据融合等核心能力。你将负责核心算法的设计、仿真、验证与嵌入式工程化落地，支撑高精度人体健康状态监测能力。
 
岗位职责：
1. 多模态生理信号预处理
负责微震动、压力、体动、呼吸等原始传感信号的降噪滤波、基线校正、伪影去除、信号质量打分、有效信号分割，解决复杂环境、人体姿态变化带来的信号失真问题，为上层算法提供高质量数据源。
2. 核心生理体征算法研发与优化
独立设计并迭代心率、HRV 心率变异性、呼吸频率、体动识别、在离床判断、人体状态分期等核心算法，保证算法在不同体型、睡姿、环境下的准确率与稳定性。
3. 多模态信号融合算法构建
融合多路异构传感数据，设计鲁棒的信号融合策略，弥补单一信号缺陷，抑制个体差异与环境干扰，大幅提升全场景算法适配性与精度上限。
4. 嵌入式算法工程化移植与优化
将 Python/MATLAB 算法原型，完成 MCU 平台 C/C++ 工程化实现，开展定点化、内存、时延、低功耗优化，保障算法端实时、稳定、低资源运行。
5. 算法验证体系搭建与迭代
建立标准化离线回放、真人实测、临床场景验证机制，构建准确率、召回率、稳定性、时延等量化指标体系，基于海量真实场景数据持续迭代打磨算法效果。
6. 前沿技术调研与创新落地
持续跟进时序信号处理、自适应降噪、轻量化时序 AI、小样本生理信号建模等前沿技术，创新落地至体征监测场景，构建技术壁垒。
 
任职要求：
1. 硕士及以上学历，信号与信息处理、生物医学工程、电子信息、自动化、应用数学等相关专业，3–5 年生理信号、时序弱信号、体征监测算法研发落地经验。
2. 扎实的数字信号处理功底，熟练掌握 FIR/IIR 滤波、自适应滤波、FFT/STFT、小波变换、功率谱估计、ICA、信号去伪影等技术。
3. 熟悉微震动 / 压力类无创生理信号特性，精通心率、HRV、呼吸、人体状态识别等核心算法，有完整算法从原型到量产落地经验。
4. 熟练使用 Python、MATLAB 做算法仿真与数据分析；熟练 C/C++，有嵌入式算法移植、轻量化优化经验。
5. 掌握 CNN、LSTM、轻量化时序模型者优先，可结合传统信号处理 + AI 模型提升复杂场景精度。
6. 逻辑严谨、擅长问题拆解与疑难问题定位，具备产品化、工程化思维，可高效协同硬件、测试、产品团队。