机器学习工程师

到岗时间：不限 婚况要求：不限 岗位职责 1.信号预处理：负责从原始ADC采样数据中清洗噪声，处理基线漂移，提取时域/频域特征。 2.动作识别模型开发：基于身体压力分布数据，构建机器学习/深度学习模型，实现对人体动作、接触状态和生理状态的分类与预测。 3.算法验证与优化：在真实数据集上进行模型训练、交叉验证，不断优化模型的准确率。 4.端侧部署支持：配合嵌入式工程师，将训练好的模型进行轻量化。 5.数据闭环：参与制定数据采集标准，持续迭代算法性能。 任职要求 工作经验：不限 学历背景：本科及以上学历，计算机、自动化、应用数学、生物医学工程等相关专业。 编程基础：熟练掌握 Python和科学计算库。 算法框架：熟悉 PyTorch67 或 TensorFlow，有实际的分类/回归模型开发经验。 信号处理经验：熟悉常见的分类算法，有处理时间序列数据或传感器信号的经验。 软技能：具备良好的逻辑思维，能沉下心处理枯燥的数据清洗工作，具备良好的团队协作能力。 加分项 有智能服装、柔性传感、TWS耳机、智能手表等可穿戴项目经验。 熟悉心率（PPG）、心电（ECG）、肌电（EMG）等生物信号采集电路的设计与噪声抑制。 有柔性传感器、压力分布矩阵、足底压力或智能鞋垫相关的算法经验。 熟悉 Kalman Filter（卡尔曼滤波）67 或多传感器融合算法。 了解 TinyML，有将模型部署到MCU端的实战经验。