算法工程师（医疗服务AI产品）

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为医疗AI领域的算法专家，主导核心模型研发
• 管理方向：晋升为技术负责人或团队Leader，带领项目落地
• 跨领域发展：结合医学知识，转向医疗产品设计或临床AI应用
• 负责医疗领域大语言模型的微调，包括数据收集、构建和任务流程定义
• 利用提示工程、模型微调和工具插件，探索医疗AI应用场景
• 提升LLM在医疗方面的能力，如高效训练、多模态、可控文本生成等
• 扎实的NLP和深度学习基础，熟悉PyTorch等框架
• 熟悉主流大语言模型（如LLaMA、Qwen），有微调经验
• 良好的编程能力，Python和Linux操作熟练
• 医疗NLP项目经验或对医疗AI有强烈兴趣

申请策略

• 了解平安医疗AI产品线，在面试中展示对业务的理解
• 准备一个完整的LLM微调项目案例，突出技术细节和成果
• 突出NLP和LLM相关项目经验，尤其是微调、提示工程等
• 强调医疗领域项目或论文，展示跨学科能力
• 列出编程技能和框架使用经验，如Python、PyTorch
• 如有竞赛获奖或论文发表，务必提及
• 深入学习LLM微调技术，如LoRA、RLHF等
• 补充医疗知识，了解医学文本特点

面试指南

• STAR法则：情境、任务、行动、结果，结构化描述项目经验
• 技术深度：先讲原理再讲实践，展示对细节的把握
• 业务视角：结合医疗场景，强调技术如何解决实际问题
• 请描述你如何对LLM进行微调，遇到过哪些挑战？
• 如何构建高质量的医疗数据集？
• 解释提示工程在医疗应用中的具体做法
• 你如何评估生成文本的质量？
• 请谈谈你对多模态LLM在医疗中应用的理解