岗位职责
一、多模态传感与健康数据分析及验证
- 针对 PPG、ECG、IMU 等可穿戴传感数据，以及图像、行为等多模态健康数据，开展标准化清洗、预处理、特征提取与跨源数据融合分析，挖掘人体运动状态、生理体征与健康状态的内在关联。
- 负责全流程数据质量管控、统计校验、指标验证与有效性评估，支撑运动体能测评、生理状态监测、健康风险研判等核心业务指标落地应用。
- 参与实验方案设计、样本与数据采集、对照验证、重复性测试及结果分析，结合业务需求逐步构建可复用的数据分析与验证体系。 二、AI 技术应用、算法评估与模型验证
- 跟进 AI、生理计算、智能传感等前沿技术动态，结合可穿戴运动健康场景痛点，引入适配的 AI 技术框架与创新方案，推动实验室技术迭代与创新升级。
- 参与生理信号分析、运动状态识别、健康评估等算法模型的需求定义、数据准备、效果评估、精度验证与迭代优化；具备算法研发能力者可进一步参与模型架构搭建与参数调优。
- 协同硬件、算法、产品团队开展技术攻关，完成算法模型的场景适配、性能验证与工程化落地，赋能可穿戴产品功能升级。 三、创新研究平台建设与迭代运营
- 参与可穿戴运动健康创新研究平台的整体规划、搭建部署与架构升级，逐步形成集数据采集、算法验证、实验测试、成果应用于一体的科研创新体系。
- 持续迭代优化平台数据流转、模型调用、项目管理、实验管控等核心能力，提升平台科研效率、数据利用率与技术支撑能力。
- 负责平台功能推广、场景拓展与落地应用，联动内部团队及产学研资源，支撑实验室科研项目、技术预研与产品创新落地。
职位要求
- 具备 10 年及以上医疗大健康、智能硬件、AI 技术应用、数据产品或相关领域工作经验；具备可穿戴、运动健康、生理数据相关项目经验者优先。
- 具备多模态健康数据处理、分析或验证相关项目经验，了解 PPG、ECG、IMU 等可穿戴传感数据的基本原理与应用场景；有运动生理、健康评估类项目经验者优先。
- 具备成熟的跨学科项目方法论与体系化沉淀能力，有智能硬件从规划、研发协同、测试验证到落地的完整项目经验；能够独立梳理数据采集、实验验证、设备测试、算法评估等标准化流程与技术规范。
- 熟悉 AI 技术在生理计算、运动健康或医疗健康场景中的应用逻辑，能够参与算法需求定义、数据准备、效果评估、精度验证及工程化落地；具备模型搭建与参数调优能力者优先。
- 具备科研平台、数据平台、技术平台建设经验，或复杂跨团队项目的统筹与迭代经验；能够整合数据、算法、实验、硬件及产品资源，推动项目与产品创新落地。
- 具备良好的文献调研、技术总结与成果输出能力，能够形成研究方案、技术文档、测试规范或验收标准；具备优秀的跨团队协同、项目统筹与问题攻坚能力。
