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崗位職責:
1、分析和處理多模態(tài)生理數(shù)據(jù)，包括腦電信號、心率、血氧和體動等數(shù)據(jù)。
2、進行數(shù)據(jù)預處理，對原始生理信號進行解析并生成可理解的生理指標。
3、開發(fā)和優(yōu)化機器學習模型，用于生理畫像和情緒識別。
4、根據(jù)數(shù)據(jù)分析結果，優(yōu)化和改進實驗范式，確保實驗的科學性和數(shù)據(jù)的有效性。
5、使用matlab和eeglab進行腦電數(shù)據(jù)處理和分析，確保數(shù)據(jù)處理的精度和效率。
6、提供售前和售后數(shù)據(jù)分析支持，幫助客戶理解和應用數(shù)據(jù)分析結果。
7、進行數(shù)據(jù)可視化和報告，幫助團隊和客戶理解數(shù)據(jù)分析結果。
8、研究最新的機器學習和數(shù)據(jù)處理技術，持續(xù)改進數(shù)據(jù)模型和分析方法。
9、協(xié)助公司撰寫科技項目申請書，參與科研項目的申報和管理，確保項目的順利進行。
任職要求:
1、數(shù)據(jù)科學、統(tǒng)計學、計算機科學或相關專業(yè)的碩士或博士學位。
2、熟練使用python、r等編程語言，掌握數(shù)據(jù)分析和機器學習庫（如numpy、pandas、scikit-learn、tensorflow、keras）。
3、熟練使用matlab和eeglab，具備腦電數(shù)據(jù)處理和分析的實際經驗。
4、具備處理和分析生理信號數(shù)據(jù)的經驗，能夠進行數(shù)據(jù)預處理和特征提取。
5、了解常用的機器學習算法和深度學習技術。
6、能夠根據(jù)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化實驗范式，有實驗設計和數(shù)據(jù)分析方面的實際經驗。
7、具備售前售后數(shù)據(jù)支持經驗，良好的問題解決能力和客戶溝通能力。
8、有撰寫科技項目申請書和參與科研項目管理的經驗優(yōu)先。
9、良好的溝通能力和團隊合作精神，能夠與跨學科團隊成員有效溝通與合作。