宝山区
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岗位职责
1. 负责脑电解码模型的网络架构设计与轻量化优化，降低模型对脑意图响应及计算过程中的延迟（目标：端到端延迟 < 100ms）；
2. 研究时序卷积网络（TCN）、Transformer、图神经网络（GNN）等结构在脑电解码任务中的实时性能提升方法；
3. 实施模型剪枝、量化、知识蒸馏等加速技术，适配嵌入式或边缘设备部署需求；
4. 设计并开发无监督/自监督的脑电模型自校准机制，应对个体间、时段间及任务间的信号分布变化问题；
5. 构建在线自适应更新方案，在无需标注数据条件下维持解码器长期运行稳定性；
6. 应用域自适应（Domain Adaptation）、对比学习等策略，增强模型对新用户、新环境的泛化能力；
7. 研究刺激伪迹、运动伪迹及眼电/肌电干扰的实时去除算法（如自适应滤波、盲源分离、小波变换、深度学习去噪）；
8. 在保障信号保真度的基础上，减少去伪迹处理引入的额外延迟，建立脑电信号质量评估体系，支撑预处理与模型训练优化；
9. 制定离线与在线测试流程，评估模型在公开数据集及自采数据上的延迟、准确率与鲁棒性表现；
10. 协同嵌入式/软件工程师完成算法向实时系统集成（如C++/Python SDK、ARM平台、FPGA加速）；
11. 撰写算法设计文档、测试报告及相关技术说明，支持医疗器械软件合规性要求（IEC 62304）；
12. 关注脑机接口与深度学习领域前沿进展（NeurIPS、ICML、TBME、JNE等），推动技术迭代，并与硬件、嵌入式、临床团队协作，理解实际应用场景的技术约束（如手术植入、康复训练）；
任职要求
1. 高校硕士及以上学历，应届毕业生或毕业一年以内；
2. 自动化、数学等相关专业方向；
3. 具备扎实的深度学习基础，熟练掌握PyTorch/TensorFlow/JAX中至少一种框架；
4. 有脑电信号处理或时序信号建模相关项目经验，了解EEG基本特性及常见噪声来源；
5. 熟悉模型轻量化与推理加速技术（TensorRT、ONNX、OpenVINO等）；
6. 精通Python编程，具备良好的代码规范与工程实践能力（Git、单元测试、文档撰写）；
加分项
* 具备无监督/自监督学习、域自适应、对比学习相关的研究或项目经历；
* 掌握实时信号处理技术（如卡尔曼滤波、自适应滤波、ICA、小波变换）；
* 有嵌入式或边缘计算部署经验（C++、ONNX Runtime、TFLite）；
* 在BCI竞赛或公开数据集（如BNCI、OpenBMI、SEED）上取得优异成绩；
* 具备神经科学背景，熟悉运动想象、稳态视觉诱发电位（SSVEP）、P300等典型范式；
* 有医疗器械算法验证或IEC 62304标准实践经验；
1. 负责脑电解码模型的网络架构设计与轻量化优化，降低模型对脑意图响应及计算过程中的延迟（目标：端到端延迟 < 100ms）；
2. 研究时序卷积网络（TCN）、Transformer、图神经网络（GNN）等结构在脑电解码任务中的实时性能提升方法；
3. 实施模型剪枝、量化、知识蒸馏等加速技术，适配嵌入式或边缘设备部署需求；
4. 设计并开发无监督/自监督的脑电模型自校准机制，应对个体间、时段间及任务间的信号分布变化问题；
5. 构建在线自适应更新方案，在无需标注数据条件下维持解码器长期运行稳定性；
6. 应用域自适应（Domain Adaptation）、对比学习等策略，增强模型对新用户、新环境的泛化能力；
7. 研究刺激伪迹、运动伪迹及眼电/肌电干扰的实时去除算法（如自适应滤波、盲源分离、小波变换、深度学习去噪）；
8. 在保障信号保真度的基础上，减少去伪迹处理引入的额外延迟，建立脑电信号质量评估体系，支撑预处理与模型训练优化；
9. 制定离线与在线测试流程，评估模型在公开数据集及自采数据上的延迟、准确率与鲁棒性表现；
10. 协同嵌入式/软件工程师完成算法向实时系统集成（如C++/Python SDK、ARM平台、FPGA加速）；
11. 撰写算法设计文档、测试报告及相关技术说明，支持医疗器械软件合规性要求（IEC 62304）；
12. 关注脑机接口与深度学习领域前沿进展（NeurIPS、ICML、TBME、JNE等），推动技术迭代，并与硬件、嵌入式、临床团队协作，理解实际应用场景的技术约束（如手术植入、康复训练）；
任职要求
1. 高校硕士及以上学历，应届毕业生或毕业一年以内；
2. 自动化、数学等相关专业方向；
3. 具备扎实的深度学习基础，熟练掌握PyTorch/TensorFlow/JAX中至少一种框架；
4. 有脑电信号处理或时序信号建模相关项目经验，了解EEG基本特性及常见噪声来源；
5. 熟悉模型轻量化与推理加速技术（TensorRT、ONNX、OpenVINO等）；
6. 精通Python编程，具备良好的代码规范与工程实践能力（Git、单元测试、文档撰写）；
加分项
* 具备无监督/自监督学习、域自适应、对比学习相关的研究或项目经历；
* 掌握实时信号处理技术（如卡尔曼滤波、自适应滤波、ICA、小波变换）；
* 有嵌入式或边缘计算部署经验（C++、ONNX Runtime、TFLite）；
* 在BCI竞赛或公开数据集（如BNCI、OpenBMI、SEED）上取得优异成绩；
* 具备神经科学背景，熟悉运动想象、稳态视觉诱发电位（SSVEP）、P300等典型范式；
* 有医疗器械算法验证或IEC 62304标准实践经验；
2026-06-08 12:54
IP属地：上海
职位福利
硕士1年以下PyTorchPythonC++脑电信号处理边缘计算部署经验实时信号处理技术智能驾驶机器学习
上海美生医疗器械有限公司
B轮 · 20-99人
鱼泡安全保障
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