主要職責(zé):
1.數(shù)據(jù)處理與分析:負(fù)責(zé)腦科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)(如腦電、fMRI、圖像或視頻數(shù)據(jù))的清洗、標(biāo)注和特征提取,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量并協(xié)助完成初步的統(tǒng)計(jì)分析;
2.模型開發(fā)與優(yōu)化:基于項(xiàng)目需求,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型(如圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、時(shí)間序列分析等),優(yōu)化模型性能并解決相關(guān)技術(shù)問題;
3.性能評(píng)估與改進(jìn):分析模型結(jié)果,使用可視化工具(如Matplotlib、Seaborn)展示模型性能,提出優(yōu)化策略以提升模型的準(zhǔn)確性和魯棒性;
4.文獻(xiàn)調(diào)研與理論支持:搜集和整理相關(guān)領(lǐng)域的研究文獻(xiàn),跟蹤最新技術(shù)動(dòng)態(tài),為項(xiàng)目設(shè)計(jì)提供理論依據(jù);
5.跨學(xué)科協(xié)作:與團(tuán)隊(duì)成員密切合作,理解腦科學(xué)領(lǐng)域的實(shí)際需求,并將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)和臨床研究場(chǎng)景;
6.技術(shù)總結(jié)與文檔撰寫:協(xié)助撰寫技術(shù)報(bào)告、研究文檔和項(xiàng)目總結(jié),將實(shí)驗(yàn)結(jié)果和研究進(jìn)展整理成具有參考價(jià)值的材料。
職位要求:
1. 扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ),熟悉常用算法及其應(yīng)用;
2. 熟悉至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架(如TensorFlow、PyTorch),具備模型開發(fā)和優(yōu)化經(jīng)驗(yàn);
3. 良好的編程能力,熟練掌握Python及相關(guān)數(shù)據(jù)處理工具(如NumPy、Pandas);
4. 對(duì)腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)或心理學(xué)領(lǐng)域有興趣或了解者優(yōu)先;
5. 具備圖像處理、視頻分析或時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
6. 優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)合作精神和溝通能力,能夠與多學(xué)科團(tuán)隊(duì)協(xié)作;
7. 獨(dú)立思考和高效執(zhí)行任務(wù)的能力。
加分項(xiàng):
1.神經(jīng)科學(xué)或腦科學(xué)相關(guān)背景,熟悉腦電(EEG)、功能磁共振(fMRI)等數(shù)據(jù)處理技術(shù);
2.有處理復(fù)雜數(shù)據(jù)(如圖像、視頻或時(shí)間序列)和相關(guān)建模的實(shí)際經(jīng)驗(yàn);
3.參與過研究成果落地或生產(chǎn)環(huán)境應(yīng)用的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn);
4.對(duì)大模型在腦科學(xué)或心理學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)或濃厚興趣;
5.對(duì)于大模型及相關(guān)工具有基本的掌握,并且有學(xué)習(xí)的熱情和動(dòng)力。
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