Machine learning engineer in bionic prostheses

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.

• 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

• 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

• 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
• Мы предоставляем современное комфортное жилье и обеспечиваем трансфер до офиса
• Дополнительные бонусы: Медицинское страхование, оплачиваемый отпуск, корпоративные мероприятия и программы профессионального развития