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医疗大模型评估运营（医学方向）-AI数据与安全
医疗大模型评估运营（医学方向）-AI数据与安全
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据标注
AI评估
医学知识
临床医学
质量验收
医疗大模型
自动评测
评测题集
AI 估算 · 20k–40k
字节跳动薪资较高，医疗AI方向人才稀缺，但非核心算法岗，薪资中等偏上。
职位详情
关于这个职位
该职位负责医疗大模型自动评测题集的设计与规划，确保题集专业、有挑战性
同时培训外部医学专家产出高质量评测题，并进行验收和优化
适合有临床背景并希望转型AI医疗的医学专业人才
最低要求
本科学历及以上，临床医学专业，具备扎实的临床或医学专业功底，具备临床工作或规培经验，熟悉临床诊疗流程与核心场景（需持有规培及执医资格）
熟悉医疗行业临床场景，同时具备医疗模型评测集建设相关项目经验，能核心参与设计医疗评测题集、输出种子样本，具备题集审核或医学评估相关经验者优先
具备良好的沟通培训能力，能积极高效引导外部专家完成难题产出，做好答疑与复盘工作，协同跨团队推进项目
严谨细致，具备较强的问题分析与判断能力，能准确完成题集验收与饱和度确认，保障题集适配医疗大模型自动评测需求
工作职责
结合医疗大模型自动评测集建设需求，负责医疗模型评测题集的设计与规划，输出高质量种子样本，确保题集贴合临床实际、兼具专业性与针对性，适配大模型自动评测的核心需求
培训并引导外部行业专家，结合其临床经验完成足量、高难度的评测题产出，全程提供专业答疑，做好过程复盘与问题优化，保障题集符合大模型自动评测的量级与难度要求
对回收的评测题集进行专业验收，结合医疗大模型自动评测特点开展模型饱和度确认，保障题集专业有效、对模型具备足够挑战性，支撑大模型自动评测的准确性与全面性
配合AI算法团队，结合医疗大模型自动评测需求，优化题集结构与内容，确保题集可适配自动化评测流程，助力提升评测效率与效果
优先资格
有医疗AI评测相关经验、具备自动化提效相关工作经验者
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台大，AI资源丰富，积累医疗AI前沿经验
- 岗位稀缺，结合医学与AI，提升跨领域竞争力
- 工作内容有深度，能深度参与大模型评测，技术含量高
- 需要大量与外部专家沟通协调，工作节奏可能较快
- 字节跳动加班文化可能较普遍，需做好准备
- 适合有临床背景、希望转型AI医疗、善于沟通且注重细节的医学人才
缺点 / 挑战
- 医疗模型评测需极高准确性，压力较大
角色解读
- 往医疗AI评测专家方向发展，加深模型评估方法论
- 可转型为AI产品经理或医疗AI解决方案架构师
- 积累AI+医疗经验后，可进入更多AI公司或医疗科技企业
- 设计医疗大模型的评测题集，确保题目贴合临床实际且具备足够难度
- 培训外部医学专家，指导他们产出高质量评测题，并全程答疑复盘
- 验收评测题集，进行模型饱和度测试，支撑模型自动评测的准确性和全面性
- 与AI算法团队协作，优化题集结构，适配自动化评测流程
- 扎实的临床医学知识，持有规培和执业医师资格
- 医疗模型评测或数据标注项目经验，能独立设计评测题集
- 优秀的沟通培训能力，能高效引导外部专家产出
- 严谨的问题分析和判断力，能准确验收题集
申请策略
- 在面试中展示对医疗AI的热情和行业理解
- 准备一个你设计的医疗评测题集案例，体现专业性和逻辑性
- 突出临床经验，尤其是规培和执医资格
- 如果有医疗AI项目或评测经验，重点描述
- 展示培训或教学经历，体现沟通能力
- 提前了解大模型评测方法和常用指标（如准确率、F1等）
- 学习基础的自然语言处理知识，理解模型评测逻辑
- 熟悉字节跳动的产品和技术栈（如豆包大模型）
面试指南
- 结构化回答：先说明设计原则（临床相关性、难度分层、覆盖面），再举例具体操作步骤
- STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出个人贡献
- 你如何设计一个高质量的大模型医疗评测题集？
- 请举例说明你如何培训外部专家产出高质量数据
- 如何验收评测题集，确保对模型有足够挑战性？
- 医疗大模型评测与通用模型评测有哪些不同？
- 如何处理与AI算法团队的意见分歧？
- 复习临床常见诊疗流程，准备一些典型病例作为题集示例
匹配度报告
71
综合匹配度
大厂高薪、医疗AI前沿技术，但WLB一般、加班可能较多。
适合人群
最适合重视薪资和技能发展的求职者，但对工作和生活平衡要求较高者需慎重。
最强匹配
薪资福利匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展80
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资福利在行业内具有竞争力，但未在JD中明确具体数字，整体补偿性较高。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展匹配
80较高
医疗大模型评测属于AI前沿领域，能积累稀缺技能，但未明确提及培训晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈医疗大模型、自动评测、AI评估
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，字节跳动通常加班较多，但JD未提及WLB相关信息。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
医疗AI对社会有积极影响，属于高速增长赛道，但具体社会价值未在JD中强调。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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