安克创新
AI健康算法工程师实习生（生理信号方向）
AI健康算法工程师实习生（生理信号方向）
发布于 大约 18 小时前实习/见习
深圳市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Ecg
Ppg
Pytorch
Tensorflow
信号处理
健康监测
多模态融合
数据增强
数据清洗
AI 估算 · 3k–6k
深圳实习岗，大平台，薪资在同类实习中具有竞争力，且有机会转正
职位详情
关于这个职位
作为AI健康算法工程师实习生，你将参与血氧、心率、血压等生理信号的数据处理与算法开发，使用TensorFlow/PyTorch等框架进行模型训练与优化
该岗位安克创新提供系统培养和转正机会，适合对健康科技和AI算法感兴趣的在校生
最低要求
人工智能、信号处理、信息工程、计算机科学、生物医学工程等相关专业，能保证稳定的实习周期
了解 TensorFlow、PyTorch 等至少一种深度学习框架，有 AI 算法相关课程作业、课程设计或小型项目经历（涉及生理信号检测、健康分析方向优先），能清晰阐述项目参与过程、技术思路及学习收获
具备生理信号处理（如 PPG、ECG）相关基础知识，了解信号噪声分析、数据增强等基础技能，可独立对接数据团队传递基础数据处理需求，或向业务团队解释简单算法逻辑
具备良好的沟通表达与团队协作能力，能主动配合团队完成任务，准确捕捉不同角色的需求，清晰传递基础技术信息
认同大健康产业方向，对技术创新抱有热情、愿意主动学习
工作职责
参与血氧、心率、血压等核心生理指标的数据处理工作，独立完成数据清洗、标注等预处理环节，配合跟进模型设计开发与迭代优化流程
对接产品、硬件及数据团队，记录算法对数据质量的需求标准，整理模型落地过程中的技术问题，推动跨团队基础协作，为健康数据的实时监控与精准分析提供支持
依托 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，参与端到端算法训练体系的搭建，实践数据增强、模型微调等核心技术
针对多模态生理信号（PPG/ECG/ACC 等）融合分析任务，参与信号处理专家、临床顾问的交流会议，吸纳专业意见并参与优化特征工程方案，确保算法设计贴合实际健康监测场景需求
参与探索新型传感器在生理信号检测中的应用，加入技术研讨会议，整理传感器技术特性、信号适配难点等资料，协调基础资源推进技术落地准备工作，为产品提升健康监测精准度与持续性提供辅助支持
定期沉淀技术成果，参与撰写技术文档，助力团队知识共享
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与真实健康检测产品研发，技术落地场景明确，积累宝贵行业经验
- 多模态生理信号处理属于前沿领域，技术壁垒强，长期发展前景好
- 团队跨学科协作，可接触信号处理、临床医学等多领域知识
- 生理信号数据噪声大，算法精度要求高，需要较强的耐心与细心
- 实习期间需快速学习并独立承担数据处理任务，工作节奏可能较快
- 跨团队协作对沟通能力要求高，需要清晰传递技术信息给非技术成员
- 适合对AI算法和健康科技有浓厚兴趣、具备一定深度学习基础且渴望在实习中快速成长并争取转正的在校生
缺点 / 挑战
- 安克创新作为上市公司，提供系统培养和转正机会，职业起点较高
角色解读
- 实习表现优秀可直接转正为正式AI算法工程师，参与核心健康算法研发
- 在技术方向可以深耕生理信号处理、多模态融合或深度学习模型优化
- 未来可向算法专家、技术主管或医疗AI产品经理方向发展
- 负责生理信号数据清洗、标注与预处理，协助构建和优化健康监测算法模型
- 使用深度学习框架搭建算法训练流程，实践数据增强与模型微调技术
- 参与多模态信号融合分析，与信号处理专家及临床顾问协作优化特征工程
- 探索新型传感器应用，整理技术资料并推动落地准备，撰写技术文档
- 掌握TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，有相关项目经验
- 具备生理信号处理基础知识，如PPG、ECG信号分析及噪声处理
- 良好的沟通协作能力，能够跨团队传递技术需求并解释算法逻辑
- 对健康科技有热情，愿意主动学习前沿技术
申请策略
- 在简历或自荐信中表达对健康科技的热情和长期职业规划，与公司培养理念契合
- 关注安克创新健康产品线动态，面试时展示对产品的理解
- 突出与生理信号相关的课程项目或研究经历，如PPG/ECG信号处理
- 详细描述深度学习项目中使用TensorFlow或PyTorch的技术细节
- 强调数据处理能力，如数据清洗、数据增强等具体实践
- 体现团队协作和沟通能力，如在项目中跨角色协调的经验
- 复习生理信号处理的基础知识，了解常见噪声类型和滤波方法
- 动手实践一个小型生理信号分类或回归项目，熟悉完整算法流程
面试指南
- 使用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果，突出技术难点和解决方案
- 对于开放性问题，先明确问题边界，再分步骤阐述思路，最后总结关键点
- 遇到跨团队沟通问题，强调主动了解对方需求、用可视化/示例解释复杂概念
- 请介绍一下你做过的一个AI项目，重点说明生理信号处理部分
- PPG信号中常见的噪声有哪些？你会如何去除？
- 你如何设计一个数据增强策略来提高模型泛化能力？
- 当算法模型在真实硬件上效果不佳时，你的排查思路是什么？
- 你如何向非技术团队成员解释算法输出结果的可靠性？
职位点评
70
综合评分
技术前沿、成长体系完善、有转正机会，但薪资较低且WLB不明确
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
适合看重技术成长和转正机会、对健康科技有热情、能接受实习薪资的求职者
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利50
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
50较低
实习薪资较低，但提供转正机会和系统培养，福利未明确提及，补偿性动机满足程度一般。
薪资信号未披露（AI估算：3K-6K/月）
成长发展
85较高
提供系统培养和转正通道，接触前沿生理信号算法技术，成长空间大，发展性动机满足程度较高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈TensorFlow、PyTorch、PPG、ECG、多模态信号融合、数据增强
成长机会系统培养、转正机会
业务类型profit_center
工作生活
60中等
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，深圳科技园工作，生活化动机满足程度中等。
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
75中等
大健康产业方向，产品有改善人们健康监测的潜在价值，对追求社会意义的求职者有一定吸引力。
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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