Описание
Российско-китайский центр NEMTRI – это современная R&D-компания на стыке материаловедения, робототехники и искусственного интеллекта, создающая системы нового поколения. Сотрудничая с ведущими профессорами СПбПУ и Чжэцзянского университета КНР, мы трансформируем передовые исследования в коммерческие продукты — от твердотельных аккумуляторов до бионических протезов, объединяя инновации в области химии, биологии, мехатроники, робототехники и ИИ.
Задачи
•Разрабатывать, обучать и оптимизировать ML-модели для обработки и классификации EMG-сигналов в реальном времени
•Настраивать и разрабатывать алгоритмы персонализации, адаптирующие модель под конкретного пользователя и его нейромышечные сигнатуры
•Проводить экспериментальные исследования: сбор сырых данных, калибровка сенсоров, дизайн наборов данных, разметка
•Участвовать в оптимизации моделей для edge-вычислений: квантование, сжатие, pruning, hardware-aware tuning
•Взаимодействовать с инженерами электроники, embedded-разработчиками и командой SoC-интеграции для согласования алгоритмов и интерфейсов
•Проводить валидацию моделей на реальных EMG-сессиях с пользователями: тестирование устойчивости, анализ ошибок, улучшение метрик
Требования
•Высшее образование (магистратура) в области Computer Science, прикладной математики, физики или смежных дисциплин. Приветствуется степень кандидата/PhD
•От 3 лет практического опыта в разработке и оптимизации моделей машинного/глубокого обучения для задач классификации и анализа временных рядов
•Глубокие знания в signal processing, pattern recognition, методах анализа периодических и нестационарных сигналов
•Уверенное владение Python и полным ML-стеком: NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow
•Понимание принципов построения real-time систем обработки сигналов
•Навыки разработки end-to-end пайплайнов от сырых данных до валидированных результатов
Будет плюсом
•Опыт работы с EMG/EEG/ECG или другими биомедицинскими сигналами
•Знание и опыт применения методов оптимизации моделей: квантование, pruning, distillation, оптимизация под TFLite / NNAPI / ARM Compute Library
•Опыт разработки моделей для edge-платформ или embedded-ML
•Понимание основ биомеханики и физиологии мышечной активности
•Исследовательский опыт: публикации, участие в конференциях, научные проекты в ML / signal processing / biomedical AI
Условия
•Переезд в Китай (Ханчжоу) и оформление визы осуществляются за счет компании
•Работа с новейшим оборудованием в высокотехнологичном офисе
•Помощь в совмещении работы с научной деятельностью
•Уровень ЗП обсуждается после собеседования с каждым соискателем и рассчитывается исходя из уровня образования и имеющегося опыта работы, с возможностью быстрого карьерного роста
•Предоставляется современное комфортное жилье и трансфер до офиса
•Дополнительные бонусы: медицинское страхование, оплачиваемый отпуск, корпоративные мероприятия и программы профессионального развития
