职位描述
岗位职责：
1、将健康场景需求转化为明确的算法任务，定义预测目标、输入窗口、标签、评估指标与适用条件。
2、基于心率、搏动间期／HRV、睡眠、活动等数据，开发个人基线、恢复及状态估计算法，处理个体差异、冷启动、缺失和低质量输入。
3、评估并复用成熟算法或开源方案，开展特征工程、模型训练、个体化和对照实验；根据条件探索音频情境信息的增益。
4、交付可复现的训练／推理代码、批处理计算入口、模型版本、实验报告和错例分析，与数据、评测及后续服务工程师协作。任职要求
1、熟练使用 Python，掌握常用数据处理、统计分析和机器学习工具，能够独立完成数据分析、建模与验证。
2、具备时序或纵向数据建模经验，理解特征窗口、个人基线、分布变化、缺失处理及样本依赖问题。
3、理解常见生理指标的含义和使用限制，能够区分设备测量结果、模型估计与用户主观反馈。
4、能正确设计按用户、时间划分的训练与测试集，识别数据泄漏，建立简单基线并解释模型增益。
5、本科及以上学历。能提供本人主导的算法项目，说明问题定义、技术取舍、实际贡献及失败案例加分。
其它加分项目：
1、有可穿戴健康、恢复／疲劳、压力、睡眠或运动生理相关项目经验。
2、有小样本、个体化建模、跨设备迁移或多模态融合经验。
3、有算法进入真实用户试用或产品交付的经历，熟悉结果版本、质量标记及未知状态表达。
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