算法工程师（重疾AI-MDT）

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从算法工程师成长为AI专家或首席科学家，深入医疗AI前沿研究
• 管理路线：可晋升为技术负责人或团队leader，带领项目组
• 产业路线：积累医疗行业经验后，可转型为医疗AI产品经理或解决方案架构师
• 研究大模型在医疗领域的应用，包括AI辅助诊断、个性化用药方案生成等，推动AI落地
• 设计并训练医疗AI模型，通过SFT、RL等技术优化模型性能，确保高精度和高可靠性
• 与医疗专家、数据科学家和工程师协作，将算法转化为实际临床决策支持工具
• 持续跟踪前沿技术，探索大模型在医疗AI中的创新应用
• 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉至少一种大模型（如Deepseek、Qwen等）
• 熟练掌握Python、C++，具备良好的数据结构与算法能力
• 精通大模型后训练技术（SFT、RL），有实际模型调优经验
• 较强的跨团队沟通协作能力，能够将算法需求与临床场景结合

申请策略

• 了解平安集团在医疗健康的布局（如平安好医生），在面试中展示对业务的理解
• 准备一个完整的大模型医疗应用案例，从数据到部署的全流程思考
• 突出大模型相关项目经验，尤其是SFT/RL调优和医疗场景应用案例
• 强调编程能力（Python/C++）和算法基础，可附上GitHub链接
• 如果有医疗背景或医疗数据项目经历，务必重点展示
• 列出顶会论文，体现研究深度
• 补充医疗领域知识，如疾病诊断流程、多组学数据解读
• 熟悉至少两个大模型（如Deepseek、Qwen）的微调方法

面试指南

• 对于技术问题，采用STAR原则（情境-任务-行动-结果），结合具体项目
• 对于医疗场景问题，强调数据隐私、模型可解释性、多学科协作
• 对于开放性设计问题，先拆解需求，再逐步提出方案，体现系统性思维
• 请详细描述你在大模型SFT/RL中的实践经验，遇到过哪些挑战？如何解决？
• 如何评估医疗AI模型的安全性和可靠性？
• 在医疗数据有限的情况下，你会如何优化模型性能？
• 请简述Transformer架构的原理，以及为什么它适合医疗文本处理？
• 你如何与临床医生协作，确保算法满足实际需求？