1.算法研究与开发 负责CGM系统准确性相关核心算法的架构设计与优化，包括但不限： 1）原始电流信号处理与滤波；漂移补偿与噪声建模；校准模型（有创/无创校准策略） 2）温度、压强、组织液延迟等干扰因素补偿； 3）动态血糖变化趋势预测与误差修正； 4）建立系统级误差模型，分析各类误差来源（传感器、个体差异、环境因素、校准误差等）。 5）设计算法验证策略，推动算法从离线分析到嵌入式实现的工程转化。 2.传感器准确性机理分析 1）深入理解CGM电化学传感器工作原理（酶反应动力学、膜扩散模型、电流响应机制）； 2）分析传感器一致性、批次差异、老化衰减、插入创伤反应等对准确性的影响。 3）与传感器及硬件团队协作，建立“传感器-算法”协同优化机制。 3.研究性临床数据设计与管理 1）参与研究性临床方案设计，明确算法开发所需数据维度（频率、对照方法、标定策略等）。 2）熟悉CGM相关临床评价指标（MARD、Clarke Error Grid、Consensus Error Grid等）。 3）统筹临床数据采集、清洗、标注及数据库建设，确保数据质量满足算法建模要求。 4）推动真实人体数据在算法迭代中的闭环使用。 4.团队与项目管理 1）负责算法团队建设与技术路线规划，制定准确性优化阶段目标与技术里程碑。 2）跨部门协同（临床、注册、质量、传感器、硬件、软件等）推动产品注册与量产转化。

1）生物医学工程、电子工程、自动化、数学、统计学、计算机科学或相关专业硕士及以上学历，博士优先； 2）技术能力：具备扎实的信号处理、统计建模、机器学习或控制算法基础；熟悉时序数据建模方法（Kalman Filter、状态空间模型、非线性回归等）；具备电化学传感器或生物传感器相关经验者优先；熟练使用Python/MATLAB/C++等算法开发工具；具备嵌入式算法部署经验者优先； 3）5年以上医疗器械或体外诊断/可穿戴设备算法开发经验；具备CGM产品研发经验者优先；熟悉CGM准确性评价体系及相关监管要求（如ISO 15197、FDA/CE相关指南）；有研究性临床项目经验，理解临床数据采集规范及合规要求。