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Multimodal Sleep Foundation Model Engineer 

多模态睡眠大模型工程师

岗位职责

1. 负责多模态睡眠大模型的工程研发与迭代，支持 EEG、EOG、EMG、ECG、血氧、呼吸等睡眠时间序列生理信号及相关临床文本、结构化信息的联合建模。

2. 搭建和维护睡眠数据处理与管理流程，包括原始生理信号解析、质量控制、切片、标注对齐、特征构建、数据版本管理及训练数据生成。

3.参与大模型预训练、微调、蒸馏与评估流程的工程实现，支持睡眠分期、睡眠障碍筛查、睡眠报告生成、认知与情绪评估等任务的模型开发。

4.负责模型训练与推理效率优化，包括分布式训练、显存优化、混合精度训练、模型压缩、量化及推理加速。

5.推进模型服务化与应用部署，开发稳定的算法接口和推理服务，支持与医院、可穿戴设备及睡眠诊疗系统的数据和功能对接。

6.与算法、临床及产品团队协作，完成模型测试、版本发布、结果复现、性能监控和问题排查，保障研发成果向实际应用场景转化。

7.遵守医疗数据安全、隐私保护、科研伦理和项目管理要求，参与相关技术文档、部署文档及项目交付材料的整理。

任职要求

1.本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、电子信息、生物医学工程或相关专业；具备 3 年及以上算法工程、机器学习工程或软件开发经验。

2.精通 Python，熟悉 PyTorch 等深度学习框架，具备独立完成数据处理、模型训练、评估和部署的能力。

3.熟悉 Linux、Git、Docker 及 GPU 服务器环境，具有分布式训练、混合精度训练或大规模模型训练经验者优先。

4.熟悉常见模型部署与服务框架，如 FastAPI、TorchServe、vLLM、TensorRT 或 ONNX Runtime 等，具备接口开发和工程化交付经验。

5.熟悉时序数据、信号处理或多模态学习方法，具备 EEG、PSG、ECG、可穿戴传感器数据或医疗健康数据处理经验者优先。

6.具有大语言模型、多模态大模型、视觉语言模型或基础模型微调经验者优先；熟悉 QLoRA、蒸馏、量化等高效训练与推理技术者优先。

7.具备良好的代码规范、工程意识、沟通协作能力和问题解决能力，能够与算法研究人员、临床专家及产品团队高效配合。

优先条件

1.有睡眠分期、睡眠呼吸障碍、脑电分析、数字医疗或医疗人工智能相关项目经验。

2.有医院数据平台、医疗设备数据接入、可穿戴设备算法部署或临床验证项目经验。

3.有开源项目、高质量工程作品、论文发表或实际产品落地经验。

申请方式

请将个人简历发送至 hr02@cair-cas.org.hk，邮件主题请注明：应聘多模态睡眠大模型工程师－姓名－官网投递。