1. 参与电生理信号的建模与实验设计，探索大规模时序数据上的的表征学习方法，方向包括但不限于自监督学习、模型可解释性、跨域泛化性等； 2. 参与论文工作的准备、撰写与修改等； 3. 参与穿戴算法的工程优化落地。 1. 机器学习、深度学习相关方向的博士或优秀的本科及硕士，掌握机器学习的基本方法，熟悉常用的深度学习模型和框架； 2. 具备较强的文献阅读、论文撰写、算法实现能力； 3. 在机器学习、数据挖掘等相关的高水平国际会议或期刊上发表论文者优先； 4. 在公开数据集或国际竞赛上取得优异成绩者优先； 5. 熟悉电生理信号、有相关项目经历者优先。 具备以下任一方向经验均可： - LLM方向：具备multi-agent、LLM强化学习相关经验 - 穿戴模型方向：时序相关前沿机器学习模型经验（Diffusion model、Masked autoencoder、Contrastive learning等） + 生理时序信号建模经验 （ECG、EEG、PPG、IMU等）+ 国际论文发表CCF B以上或国际权威竞赛取得名次