軟體工程師

一、工作內容總覽： 負責生理訊號（ECG、呼吸阻抗、IMU 等）之演算法開發與產品化，包含訊號前處理（濾波、基線移除）、peak/事件偵測、特徵工程、統計分析、性能與壓力測試，並將 POC 演算法轉為可在行動端、gateway（Linux）與雲端部署的高品質程式碼。 二、主要職責： 1. 設計與實作生理訊號處理演算法（ECG、呼吸阻抗、IMU）：濾波、基線拉平、去噪、peak（如 R-peak）與事件偵測、呼吸率/HR/HRV 計算、姿態/動作偵測等。 2. 規劃整體演算法流程與系統架構，訂定輸入/輸出資料規格（data contracts）。 3. 撰寫結構化、可測試、可維護的程式碼（POC → 產品化改寫）。 4. 撰寫單元測試、整合測試、驗證腳本；制定測試規劃（accuracy、latency、robustness）。 5. 進行效能分析、記憶體與 CPU 優化（含多線程、SIMD、定點數實作等）、並規劃壓力測試場景。 6. 與 iOS/Android/嵌入式工程師共同將演算法移植或包裝（例如 C/C++ / Rust library 或 WASM），或作為雲端 microservice。 7. 撰寫技術文件、API 規格、驗收標準，並支援臨床/測試資料的分析、結果報告。 8. 協助產品經理/PM 定義性能指標 (KPIs)，並以數據驅動改進演算法。 三、必要技能： 1. 訊號處理 & 數學基礎：熟悉時域/頻域濾波器（IIR/FIR）、baseline wander removal、窗函數、resampling、spectral analysis、特徵提取、統計檢定。 2. ECG / Resp / IMU 經驗：至少有一種生理訊號（心電圖、呼吸阻抗、或慣性量測單元）之實務演算法開發經驗；能正確實作 R-peak / QRS / P/T 檢測或呼吸率偵測、IMU 活動分類等。 3. 程式語言：精通 Python（NumPy, SciPy, pandas）、熟悉 C/C++（或 Rust）以做效能關鍵程式；若需行動端移植則熟悉 Swift/Objective-C 或 Kotlin/Java 為佳。 4. 機器學習 / 統計：會用機器學習方法（常見分類器、序列模型、時間序列特徵工程）與評估指標（sensitivity, specificity, F1, AUC, RMSE 等）。 5. 軟體工程良好實踐：單元測試、CI/CD、版本控制（git）、code review、文件化。 6. 效能分析工具：能用 profilers (e.g., perf, valgrind, Instruments, gprof) 做 CPU/Memory 分析與優化。 7. 系統整合：了解跨平台部署（iOS/Android/native libraries、Linux gateway、Docker、雲端）與網路/通訊限制（latency、bandwidth）。 8. 溝通：能與產品、QA、嵌入式、App 團隊協作並清楚呈現結果與 trade-offs。