岗位职责：
1、完成脑电信号预处理（伪迹去除、时频分析等）；
2、标注并优化脑电信号训练数据，支撑AI算法模型开发；
3、设计数据清洗流程，确保数据质量符合临床研究标准。

岗位要求：
1、专业背景：02计算机科学（机器学习/信号处理）、应用数学（模式识别）、生物医学工程（神经工程）、电子工程（信号处理）等相关专业硕士或博士；
硕士需2-3年电生理信号处理经验，博士需1-2年经验；
2、技术能力：熟悉电生理信号的预处理算法，如伪迹去除(ICA、自适应滤波)、时频分析(小波变换、STFT)；熟悉传统特征提取算法，如功率谱密度(PSD)、Hjorth参数、非线性动力学特征(如近似熵)；了解神经科学基础（EEG频段划分、ERP检测原理）。

优先条件（满足其一即可）：
1、熟练使用MNE-Python（EEG预处理）、FieldTrip（MATLAB）等数据处理库；
2、熟悉脑电拓扑结构(电极位置如10-20系统)，能结合空间特征进行数据处理(如使用Laplacian 滤波)；
3、有脑电信号数据处理的开发经验；
4、发表过 EEG或ERP相关论文。