医疗AI算法研发leader/工程师

该职位来源于猎聘 职位描述 1.负责临床可用的基于医学影像的病灶分割及检测专家级模型的研发，并能够利用生成模型，基础模型等技术，实现跨模态图像和病灶的生成，以及多种疾病分类诊断、治疗决策、报告生成等具体临床任务。并具备产品转化能力。

• 分析业务技术需求，针对真实业务场景设计合理的技术方案与开发路线，通过技术创新和业务验证实现显著的业务价值和效率提升，并产出高质量的技术专利。 3. 持续追踪多模态AI领域的最新技术与发展热点，优化现有技术和系统，提升性能与效率，在实际业务场景中进行验证，形成技术服务能力和解决方案体系。 4. 处理与分析医学影像数据，将数据制备为模型训练可用数据。 职位要求 1. 计算机科学、人工智能、电子工程、生物医学工程等相关专业的硕士以上学历。 2. 精通深度学习、机器学习、计算机视觉、自然语言处理及医学影像处理，熟悉医疗影像AI模型、大模型预训练、多模态大模型、图像生成、训练推理优化等相关原理及其应用，能够根据具体问题选择并设计合适的模型和技术方案。 3. 熟悉主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），并具备Transformer、CNN等典型深度学习模型的原理及实现经验。 4. 熟练掌握编程语言（如Python、C++等），并熟悉LINUX环境的开发与调试。 5. 有三类人工智能独立软件医疗器械注册经验。 6.

具备出色的团队协作精神和沟通能力，自我驱动，抗压能力强，拥有强烈的求知欲和对技术的热情，良好的数据和逻辑分析能力。 加分项: 1. 在计算机视觉、多模态学习或者医疗影像AI领域有深入研究，并在相关顶会/期刊（如CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML, ICLR, MICCAI, Nature/Science子刊等）上发表过高水平论文者优先。 2. 对医疗影像AI技术有深入理解，对医疗影像AI技术、视觉AIGC生成、视觉大模型、Agent智能体、Visual-Language Model及LLMs方面等技术有深入研究者优先。 3. 有医疗影像（尤其是CT影像）图像处理、自动化标注、报告生成等医疗数据制备及高效利用的经验者优先。 4. 有高影响力的开源项目或突出技术博客者优先。