安克创新
感知算法工程师（健康算法研究院）-北京
感知算法工程师（健康算法研究院）-北京
发布于 15 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Ai算法
Ecg
Ppg
Pytorch
Tensorflow
传感器
健康监测
数据增强
深度学习
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿技术、大健康赛道、成长空间大，但WLB未明
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2万
与机器学习工程中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1350 个在招 · 其中机器学习工程 3 个
市场机会
选择面较广
北京 · 机器学习工程 · 约 460 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是感知算法工程师，负责生理感知算法的设计与开发，包括血压、血糖等生理指标的数据处理和预测模型构建
参与基于AI的算法训练体系构建和传感器创新应用，推动健康监测技术发展
最低要求
届毕业生，硕士及以上学历，教育背景：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
熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，有用AI算法解决生理信号检测、健康分析等领域问题的成功经验，同时具有模型部署等工程化经验的优先
熟练掌握生理信号处理相关技术，如PPG、ECG等，具备信号噪声分析，数据增强，数据仿真等技术经验
认同大健康产业方向，愿意长期投入，开放创新
工作职责
生理感知算法设计与开发：针对血压、血糖、心率、血氧、呼吸等生理指标，设计、开发并优化数据处理和预测模型
实现对健康数据的实时监控与精准分析，满足产品设计及技术竞争力要求
基于AI的算法训练体系构建：利用深度学习框架构及AI处理链路构建端到端的算法训练体系，包括数据增强、模型微调等核心技术
实现多模态生理信号(PPG/ECG/ACC等)的融合分析
传感器创新应用：探索新型传感器在生理信号检测方向的应用，提供更精准、持续的健康监测能力
优先资格
具有模型部署等工程化经验的优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大健康产业前景广阔，技术需求增长
- 公司平台大，资源充足
- 工作内容前沿，涉及多学科交叉
- 需要持续学习新技术和领域知识
- 项目可能要求高精度和实时性
- 应届生需快速适应企业研发环境
- 适合对健康监测和AI算法感兴趣、具备扎实信号处理基础的应届硕士生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向算法专家或技术负责人方向发展
- 转向产品经理或跨领域研究
- 在健康AI领域积累行业影响力
- 设计和开发针对生理指标（如血压、血糖）的感知算法
- 构建基于深度学习的端到端算法训练体系
- 探索新型传感器在健康监测中的应用
- 熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架
- 掌握生理信号处理技术（如PPG、ECG）
- 具备数据增强、模型微调等AI工程经验
申请策略
- 研究安克创新的健康产品线，如智能穿戴设备
- 准备一个与生理信号处理相关的项目案例或论文
- 突出深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）的项目经验
- 强调生理信号处理（如PPG/ECG）的实际应用
- 展示数据增强或模型部署的工程能力
- 加强深度学习在信号处理领域的实战练习
- 学习健康数据分析和传感器技术基础知识
- 了解大健康行业趋势和产品应用场景
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）组织项目经历
- 强调技术选型和工程化实现细节
- 结合健康应用场景说明算法优化的目标
- 请描述一个你使用深度学习处理生理信号的项目
- 如何设计一个端到端的算法训练体系来处理多模态信号？
- 对于信号噪声，你有哪些常用的分析和处理方法？
- 你如何评估一个健康监测算法的性能？
- 复习深度学习模型（如CNN、RNN）在信号处理中的应用
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
70中等
公司为已上市大型企业，薪资福利可能较有竞争力，但JD未披露具体信息。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术和大健康领域，提供技术成长和行业积累机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈TensorFlow、PyTorch、深度学习、生理信号处理
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确办公模式和WLB情况，无法判断工作灵活性。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
大健康产业具有较高社会价值，公司明确提到认同健康产业方向。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号认同大健康产业方向
创新程度积极采用新技术
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