信号处理系统工程师（健康穿戴）-上海

优缺点分析

角色解读

• 从信号处理算法工程师成长为系统架构专家，或向健康穿戴产品技术负责人方向发展
• 未来可深耕AI健康应用或智能硬件底层技术
• 负责PPG、ECG等多模态传感器的信号处理流程设计与实现，解决运动干扰、环境噪声等问题
• 在MCU/SoC平台上进行信号处理模块的工程实现与性能优化，协同多团队推动产品落地
• 扎实的数电/模电及信号处理基础，熟悉PPG、ECG等生理传感器原理
• 具备嵌入式C/C++编程能力，熟悉MCU/SoC平台的资源与功耗优化

申请策略

• 了解安克创新在健康穿戴领域的产品线，在面试中展现对智能健康硬件用户体验的关注
• 突出在信号处理、滤波器设计或生理信号（如心电、光电容积脉搏波）处理方面的项目经验
• 强调在MCU/SoC等嵌入式平台上的C/C++开发、内存与功耗优化经历
• 提前复习数字信号处理（DSP）理论，熟悉常见生理信号的特征提取与降噪算法
• 了解主流MCU（如STM32）或SoC的底层架构与性能调优方法

面试指南

• 采用“问题定义-理论分析-工程实现-效果验证”的框架
• 先说明干扰来源与信号特性，再阐述算法选择（如滤波、自适应降噪），接着说明在嵌入式平台上的优化策略（如定点化、内存复用），最后给出量化指标（如信噪比提升、功耗降低）
• 如何处理PPG/ECG信号中的运动伪影和基线漂移？
• 在资源受限的MCU上，如何优化信号处理算法的内存和功耗？
• 请描述一个你参与过的传感器信号质量评估或特征提取项目
• 当硬件采集的信号质量不佳时，你会从哪些维度进行排查和优化？
• 准备1-2个完整的信号处理或嵌入式优化项目，能够清晰画出系统框图并解释核心代码逻辑
• 复习生物医学信号处理的基础知识及常见滤波算法（如FIR/IIR、卡尔曼滤波）