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崗位要求：
1. 碩士及以上（計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子工程、生物醫(yī)學(xué)工程、神經(jīng)科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)）；
2. 熟悉數(shù)字信號(hào)處理（時(shí)頻分析、濾波、特征提取等）；
3. 熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)理論與常用模型（CNN, RNN/LSTM, Transformer, GAN, SVM等），并有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
4. 熟悉Python，java、C或者C++，熟練使用腦機(jī)接口相關(guān)的科學(xué)計(jì)算庫(kù)（及深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch 或 TensorFlow）；
5. 有處理大規(guī)模、高噪聲、高維時(shí)間序列數(shù)據(jù)（特別是生物醫(yī)學(xué)信號(hào)）的經(jīng)驗(yàn)；
6. 熟練使用數(shù)據(jù)分析與可視化工具；
7. 有腦機(jī)接口、神經(jīng)信號(hào)處理、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理、模式識(shí)別相關(guān)項(xiàng)目或研究經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
8. （加分項(xiàng)）有發(fā)表相關(guān)領(lǐng)域高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文或?qū)＠?br>9. （加分項(xiàng)）熟悉BCI競(jìng)賽數(shù)據(jù)集或相關(guān)公開(kāi)數(shù)據(jù)集。
崗位職責(zé)：
1.設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)與優(yōu)化核心腦機(jī)接口算法，多模態(tài)神經(jīng)信號(hào)（EEG, ECoG, LFP, Spike等）的預(yù)處理、降噪與特征提取；
2. 基于機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等） 的神經(jīng)信號(hào)解碼與意圖識(shí)別算法；
3. 神經(jīng)反饋與閉環(huán)控制算法；
4. 信號(hào)源定位與腦網(wǎng)絡(luò)分析算法；
5. 算法在實(shí)時(shí)性、魯棒性、準(zhǔn)確率上的持續(xù)優(yōu)化；
6. 構(gòu)建、訓(xùn)練與驗(yàn)證高性能的神經(jīng)解碼模型，處理大規(guī)模、高維度的神經(jīng)生理數(shù)據(jù)；
7. 緊密協(xié)作硬件工程師、神經(jīng)科學(xué)家、臨床研究員等跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)，理解需求，將算法應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景（如神經(jīng)康復(fù)、智能假肢、認(rèn)知增強(qiáng)、人機(jī)交互等）；
8. 跟蹤腦機(jī)接口領(lǐng)域的前沿研究進(jìn)展（如NeurIPS, ICML, Nature Neuro, JNE等頂級(jí)期刊會(huì)議），并探索將新技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品開(kāi)發(fā)；
9. 編寫(xiě)高質(zhì)量、可復(fù)現(xiàn)的代碼，進(jìn)行算法性能評(píng)估與分析，撰寫(xiě)技術(shù)文檔和報(bào)告。