多模态测试工程师（AI端侧硬件方向）

职责描述 预研/器件选型深度介入（核心要求）：参与PPG/ECG/IMU/麦克风等传感器选型评估，分析器件信噪比、温漂、噪声、灵敏度基线，预判硬件底座是否满足后续AI算法指标，输出选型准入结论。 原理图/PCB前置评审（加分项）：重点评审传感器模拟电路、AFE前端、模拟布线、屏蔽、地分割，提前识别电路噪声、干扰、温漂风险，从源头规避AI体验缺陷。 Bringup阶段信号基线验收：基带完成底层点亮&数据通路后，第一时间抓取原始传感器数据，评估信号质量、噪声、稳定性，建立项目早期信号基线，判断硬件底座是否可用，为后续算法测试提供标准硬件基线支撑。 端侧多模态AI评测体系与标准搭建（核心要求）：主导穿戴、家居端侧多模态算法（体征监测、姿态识别、语音交互、多传感器融合）整体测试方案设计、评测标准制定、准入准出基线定义；统一算法精度、稳定性、鲁棒性、功耗、时延、体验一致性的量化验收标准，搭建标准化算法测试流程与规范，填补算法测试无统一标准的空白。 算法数据集与回归体系建设：负责多模态AI评测数据集搭建、分类、迭代与维护，搭建自动化评测体系，落地算法版本常态化回归测试，精准识别模型退化、精度波动、体验倒退等问题，固化算法版本测试基线。 AI体验问题分层定位与标准落地：精准区分「硬件噪声/结构耦合/基带采集问题/算法模型问题」，解决概率性、场景性体验缺陷；基于测试标准输出算法优化建议，推动算法迭代整改，跟进问题闭环，持续迭代优化算法评测标准。 全流程算法质量管控：依据自研算法测试标准，开展AI体验鲁棒性、多场景边界、人群适配、环境适配、模型版本稳定性验收；管控量产算法版本一致性、体验一致性，落地量产算法测试准入准出机制，保障批量产品AI质量稳定。 任职要求 本科及以上学历，电子、测控、自动化、生物医学工程相关专业。 3年以上智能穿戴传感器测试、端侧多模态算法测试方案设计、标准体系搭建经验，独立主导过体征、姿态、语音任意一类AI算法全流程测试落地。 熟悉PPG/ECG/IMU/麦克风信号特性，能解析原始波形、噪声、温漂、信噪比，可精准关联硬件信号与算法输出结果。 精通端侧AI算法评测逻辑与方法论，熟练掌握准确率、召回率、误检、漏检、模型退化、场景鲁棒性等核心评测指标，具备独立制定算法测试方案、量化验收标准、版本基线规范的能力。 具备算法迭代回归测试、问题归因分析、标准迭代优化能力，能结合产品场景落地适配性强的算法测试体系。 加分项 有二类医疗器械体征算法测试、合规体系经验，熟悉医疗级算法精度与评测标准要求。 具备信号分析、数据处理、自动化评测脚本能力，可自主搭建算法自动化测试与数据统计体系。 有人体工学、用户体验评测经验，可将主观体验转化为可落地的算法量化测试标准。 有端侧AI算法标准体系从零搭建、多版本算法基线管控、量产算法质量风控经验者优先。