科大讯飞
中级研究算法工程师(J14065)
中级研究算法工程师(J14065)
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
合肥市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
算法优化工程师
Eeg
Pytorch
Tensorflow
信号处理
机器学习
深度学习
脑机接口
Eeglab
Fieldtrip
AI 估算 · 25k–40k
职位详情
关于这个职位
该职位负责脑机接口与认知神经科学相关的算法研发，包括EEG数据处理、模式识别、信号解码等，并参与科研课题合作与算法产品化
适合具有脑科学、信号处理背景，热爱前沿技术并希望将算法落地于实际产品的工程师
最低要求
学历：硕士及以上，计算机、生物医学工程、信号处理、认知神经科学、人工智能等相关专业
硬性经验：3-5年脑科学、脑机接口、医疗AI或相关信号处理领域研发经验
具备完整的神经科研数据处理与算法建模项目经历，同时参与过脑机接口产品化算法模块的规划与落地
熟练掌握EEG脑电数据处理全流程，精通MI/SSVEP主流范式的信号分析与解码算法，深刻理解认知、情绪相关神经生理机制及其量化方法，熟悉科研场景对算法实时性、可解释性的具体要求
有高校、医院神经/心理方向科研课题算法支撑或联合攻关经验者优先
技术能力：C/C++嵌入式算法移植优先
熟练使用EEGLAB、FieldTrip、MNE等工具包
具备深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）应用经验者优先
精通MI、SSVEP等多种脑机范式深度数据分析，拥有脑机接口产品算法从0到1完整研发与上线经验者优先
具备良好的工程规范意识与算法文档撰写能力，擅长跨部门（硬件、产品、临床）技术协作
语言与学术：英语流利，可快速研读并复现神经科学、脑机接口领域国际顶刊前沿文献
有相关科研课题立项、项目申报、SCI论文一作发表经历，或拥有开源脑电算法工具/数据集贡献经历者优先
工作职责
负责认知心理、神经生理机制相关科研课题的算法设计与实现，主导EEG脑电数据预处理、特征提取、模式识别及统计建模
承担MI/SSVEP主流范式下的信号解码算法开发，优化非侵入式神经调控实验中的在线/离线分析流程，建立标准化数据处理与算法验证体系
负责脑机接口方向核心算法模块的需求分析、架构设计、代码实现与版本迭代，输出可复用的算法SDK及数据处理工具包
联动硬件、嵌入式及产品团队，完成算法在样机上的移植验证、性能调优与实时性保障，确保科研场景下的算法鲁棒性与易用性
跟踪脑科学、脑机交互领域最新算法与模型成果（如深度学习在EEG中的应用、自适应滤波、源定位等），复现前沿论文方法，结合科研用户痛点与产品需求，设计并验证新型信号处理与解码策略，输出算法创新方案及专利/论文
深入高校、医院科研一线，配合合作团队完成课题中的算法设计与数据分析任务
针对特定科研需求定制算法解决方案，参与学术宣讲、技术培训及联合项目申报，推动算法工具在真实科研场景中的验证与迭代
优先资格
有高校、医院神经/心理方向科研课题算法支撑或联合攻关经验者优先
具备深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）应用经验者优先
拥有脑机接口产品算法从0到1完整研发与上线经验者优先
有相关科研课题立项、项目申报、SCI论文一作发表经历，或拥有开源脑电算法工具/数据集贡献经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 脑机接口是前沿赛道，技术壁垒高，个人成长空间大
- 科大讯飞平台资源丰富，可接触真实科研场景和产品落地
- 对专业能力要求极高，需具备扎实的信号处理和机器学习基础
- 脑机接口技术尚在探索期，产品化周期长，可能面临不确定性
- 适合具有脑科学、生物医学工程背景，热爱前沿技术，愿意深入科研一线，并具备较强工程能力的算法工程师
缺点 / 挑战
- 工作内容兼具学术研究与工程实践，适合喜欢挑战的工程师
- 需要跨部门协作，沟通成本较高，且需适应科研与产品双重压力
角色解读
- 在脑机接口领域深耕，成为算法专家，主导核心算法研发
- 向技术管理方向发展，带领团队负责产品线算法规划
- 结合科研合作，积累学术资源，向产学研结合方向发展
- 负责脑电数据预处理、特征提取和模式识别，开发MI/SSVEP等范式的信号解码算法
- 参与脑机接口算法模块的架构设计与代码实现，输出可复用的SDK和工具包
- 跟踪前沿研究，复现论文方法，设计新型信号处理策略，并撰写专利和论文
- 与高校、医院合作，提供算法支持，参与学术宣讲和联合项目申报
- 精通EEG数据处理全流程，熟练使用EEGLAB、FieldTrip、MNE等工具
- 扎实的信号处理、模式识别和统计建模基础，熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）
- 具备C/C++嵌入式算法移植能力，有脑机接口产品化经验者优先
- 良好的英语文献阅读能力和学术写作能力，能快速复现前沿算法
申请策略
- 了解科大讯飞在脑机接口方向的业务布局，面试时展示对产品的理解
- 准备一个完整的项目案例，详细说明算法设计、实现和效果
- 突出EEG数据处理和脑机接口项目经验，尤其是MI/SSVEP范式相关
- 强调算法落地经验，如从0到1开发过算法模块或产品
- 展示学术成果，如SCI论文、专利或开源贡献
- 体现跨部门协作和科研合作能力
- 熟悉EEGLAB、MNE等工具，并掌握深度学习在EEG中的应用
- 学习C/C++嵌入式编程，提升算法移植能力
面试指南
- 采用STAR法则，结合具体项目说明背景、任务、行动和结果
- 强调算法设计的逻辑性和工程实现细节，展示解决问题的能力
- 体现对脑机接口领域的热情和持续学习的态度
- 请详细介绍你处理EEG数据的完整流程，包括预处理、特征提取和分类
- 如何优化MI/SSVEP范式的解码准确率？
- 你如何将深度学习应用于EEG信号分析？
- 描述一次你与硬件或产品团队协作的经历
- 你如何跟踪前沿文献并快速复现算法？
职位点评
74
综合评分
前沿脑机接口算法岗，技术成长快，薪资面议，现场办公，适合热爱科研的工程师。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术前沿、重视成长和意义感的求职者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
70中等
科大讯飞作为上市大厂，薪资福利具有竞争力，但具体薪资未在JD中披露，需面议。
薪资信号面议 (25K-40K/月)
成长发展
90较高
该职位处于脑机接口前沿领域，技术含量高，有明确的科研与产品结合路径，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈EEG、脑机接口、信号处理、深度学习、PyTorch、TensorFlow
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在合肥，现场办公，JD未提及弹性工作或远程，可能需适应科研项目节奏。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
脑机接口技术对医疗和科研有重要价值，社会意义较强，行业处于高速增长期。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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