vivo运动健康算法工程师-27届暑期实习
任职要求
1、硕士及以上学历，人工智能、生物医学工程、信号处理、数学、物理、计算机等相关专业； 2、熟悉MATLAB/Python/C等一种或多种编程语言，能进行算法模型的设…
工作职责
vivo智能终端运动健康算法团队专注于精准监测分析人体生理及运动数据，挖掘数据价值，为用户的健康保驾护航。 在这里， 你将有机会参与：公司智能穿戴重点项目； 你将有机会学习：PPG/ECG等传感器原理运动健康算法，AI大模型开发，大数据分析优化技术； 你将有机会探索：新器件，新算法新技术在穿戴设备上的应用，如何更精准的监测生理数据，如何挖掘数据价值； 你将有机会接触：最新的传感器技术，最前沿的运动健康算法技术，最专业的医疗/运动健康行业专家，最丰富的医院资源。 你将与我们一起专注于： 1、面向智能穿戴（智能手表/TWS耳机等）运动健康领域，评估、研发行业前沿算法的应用； 2、持续追踪运动健康业界传感器算法、数据融合算法、机器学习算法等传感器相关算法的最新发展动态，并根据产品需求改进算法，为公司技术发展和产品研发提供可靠的算法支撑； 3、评估新传感器的软件算法可行性，负责新项目、新器件的算法研发，保持行业领先。
1.负责运动和健康基础算法研究或基于LLM的问答，聚焦运动健康领域大模型的预训练、后训练（SFT、RL）等关键技术； 2.深入挖掘运动健康领域多源异构数据，构建高质量数据库库和数据增强机制，支撑基础算法或大模型在运动健康场景下的可控性和落地； 3.关注并探索大模型前沿技术，持续跟踪LLM、MoE、Scaling Law、Continual Learning等方向，推动运动大模型能力的持续迭代与升级。
1. 负责可穿戴设备核心算法的研发与迭代，涵盖心率、血氧、计步、步态分析、情绪识别、动作捕捉等多维度健康监测算法； 2. 基于信号分析结果，协同硬件、结构、人因工程、产线及驱动团队优化传感器系统架构；确保全链路稳定性，平衡功耗与精度指标；制定数据采集标准，设计并指导性能测试方案； 3. 探索多模态融合、大模型等AI技术在运动健康领域的创新应用；推动技术成果产品化落地； 4. 持续跟踪智能硬件领域运动健康技术的前沿动态与竞品策略；输出技术分析报告，驱动产品差异化竞争力构建。
运动健康算法团队是一个覆盖了各类基础健康指标测量、复杂健康问题分析、专业运动生理学、动力学以及运动轨迹分析等诸多运动健康核心领域先进技术自研能力的专业团队。 1. 负责运动健康算法领域的复杂技术预研和规划工作，利用最前沿的科学研究成果结合团队的技术能力与现有资源，寻求与执行一条最优的技术进步路径，进而使产品获得行业层面的技术竞争力； 2. 对运动健康整体领域进行洞察、理解，对行业最前沿的研究成果，结合组织的科学技术诉求构建高效可执行，并具有相对明朗应用前景的合作研究项目，并有效运行研究项目落地，获取独有技术与知识以构建更加有竞争力的技术产品。
vivo运动健康实验室主要负责运动健康类产品(手表、新品类、配件类等设备)相关的技术规划、创新方案研究及专业体验以赋能产品，以方案创新、体验提升、专业数据为目标，构建运动健康专业能力平台，为消费者提供极致产品体验 你将与我们一起： 1、参与创新方案设计：深度参与智能穿戴产品运动健康功能的方案研究与系统设计； 2、洞察行业与科研前沿：跟踪全球运动健康行业趋势、竞品动态与最新科研成果，协助产出具有前瞻性的行业分析报告； 3、驱动方案落地：基于洞察，协助将创新概念转化为具体、可行的技术或产品方案； 4、完成可行性评估：对方案的技术路径、用户体验与实现可行性进行综合分析与评估。