Senior Software Engineer

优缺点分析

角色解读

• 在医疗影像算法领域深耕，成为资深技术专家或算法架构师
• 向技术管理方向发展，带领团队负责完整产品线
• 跨界融合AI和医学，参与前沿研究，发表论文或贡献开源项目
• 设计并实现MRI图像重建算法，包括经典信号处理方法和深度学习模型
• 编写C++/Python代码，优化GPU/CUDA性能，确保实时或近实时重建能力
• 处理k-space数据，开发数据预处理和后处理管线，与DICOM/ISMRMRD等标准集成
• 与物理学家、临床医生和平台团队协作，将原型算法转化为临床级产品
• 扎实的数学和信号处理基础，熟悉傅里叶变换、优化理论和线性代数
• 精通现代C++，熟悉Python和深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）
• 理解MRI重建原理，包括k-space、采样轨迹和并行成像技术
• 具备性能优化经验，如CUDA加速、多线程和内存优化

申请策略

• 在求职信中表达对医疗健康事业的热情，可以提及GE的使命
• 提前了解公司产品线和已经商业化的MRI技术，展现行业洞察
• 突出信号处理、图像重建或相关算法项目，强调具体成果和性能提升
• 展示C++和深度学习框架的实战经验，包括GPU优化案例
• 如果有医学影像相关的论文、竞赛或开源贡献，务必详细描述
• 强调跨学科协作能力和将研究代码转化为产品的经验
• 系统学习MRI重建基础知识，例如k-space、并行成像和压缩感知
• 动手实现一个简单的深度学习重建模型，熟悉PyTorch和GPU训练流程

面试指南

• 使用STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出具体数据和影响
• 结合项目经验，展示从问题定义到方案实现的完整思路，强调权衡和取舍
• 对于跨学科问题，强调主动理解对方需求，并用共识推动协作
• 请解释MRI k-space是什么，以及如何从k-space重建图像？
• 你如何优化一个深度学习推理模型的性能？请举例说明
• 你有使用CUDA或其他并行编程的经验吗？如何处理线程同步问题？
• 研究代码和生产代码有什么区别？如何确保代码的可维护性和可测试性？
• 如何与物理学家或临床医生进行有效沟通，以确保产品符合临床需求？