瀚纳仕
算法工程师
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发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法工程师
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Ai Native
Ai应用架构
医疗软件
算法工程
系统设计
系统迭代
跨团队协作
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
高薪前沿AI技术岗，侧重架构设计与独立交付，医疗赛道稳健，WLB待确认
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.8万
比算法工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 490 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 算法工程师 · 30 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责医疗软件领域的AI应用架构设计与研发，要求深入理解大模型特性并具备AI Native开发能力
候选人需独立承担从需求分析、技术方案设计到系统实施交付的全流程，通过持续评测迭代优化模型效果与系统稳定性，并推动跨团队协作
最低要求
对AI具有深入理解
理解大模型的能力特点、适用边界及输出不确定性，能够结合业务目标判断AI应承担的任务、所需信息和约束条件，并说明方案可能失效的原因及验证方法
具备AI应用架构与系统设计能力
能够将业务问题转化为可实施的系统方案，合理设计模型、上下文、工具、流程与状态之间的关系，解释技术选择及取舍，并考虑可靠性、可维护性和后续演进
具备AI Native的问题解决能力
能够基于AI能力重新拆解任务、组织信息和设计工作流程，合理安排AI、确定性程序与人工判断的职责
能够有效运用AI工具，并独立审查和验证其产物
具备跨领域学习与探索能力
面对陌生业务或技术问题，主动识别知识缺口和关键假设，通过资料研究、现有系统分析及最小实验快速建立理解，并根据证据调整判断
具备独立实施和交付能力
有AI应用或复杂软件系统的实际研发与交付经历，能够理解系统实现、亲自推进开发与问题定位，并通过测试、评测及集成验证对结果质量负责
具备责任意识与协作能力
能够在目标明确、实施路径尚需探索的情况下自主推进工作，及时暴露风险、提出建议并协调相关人员完成闭环
能够清晰说明个人贡献、关键决策及验证依据
工作职责
独立分析业务需求与复杂问题
理解业务目标、现有系统和实际约束，主动澄清需求、识别关键问题，形成解决思路、实施计划与验证标准
设计AI应用架构与技术方案
在总体技术方向和关键架构约束下，独立完成所负责应用或模块的方案设计，合理划分模型、工具、工作流及常规软件模块的职责，明确上下文、状态、接口和异常处理机制
以AI Native方式推进研发
将AI融入资料研究、系统分析、方案探索、开发实施、调试和验证流程，合理拆解任务、组织信息、检查结果，并持续改善工作方法
亲自推进实施与交付
完成关键路径开发、系统集成、联调、重构及迁移，持续处理实施和交付中的问题
涉及关键架构与重大取舍时，主动组织评审
开展效果评估与持续迭代
建立评测基线，分析典型坏例与失败原因，通过对照实验、测试及回归验证改进模型应用效果、系统稳定性和运行效率
推动跨领域与跨团队协作
快速学习所需业务和技术知识，对专项问题开展初步分析，明确协作需求并推动集成验证
沉淀可复用的设计、工具、文档和问题处理方法
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 薪结构提供了较好的年度收入保障
- 需要同时兼顾技术深度与业务广度，对快速学习和跨界适应能力要求极高
- 适合具备深厚AI技术功底、渴望在垂直领域（医疗）深耕，且具备独立担当能力的资深技术专家
缺点 / 挑战
- 聚焦前沿的AI Native技术方向，技术栈先进且具有挑战性
- 医疗软件行业相对稳定，且该职位拥有较高的技术自主权和决策空间
- 要求5-10年经验，需独立应对复杂的不确定性问题，工作压力较大
角色解读
- 可向AI首席架构师、技术总监或医疗AI领域专家方向发展
- 随着对医疗业务理解的加深，可转型为兼具技术与业务洞察力的复合型技术领导者
- 负责医疗软件场景中AI应用的顶层架构设计与技术方案制定，确保系统稳定可靠
- 利用AI Native理念重构研发流程，主导从需求分析、代码开发到测试交付的全生命周期管理
- 建立模型评测体系，通过数据驱动的方式持续优化算法效果与系统性能
- 深入掌握大语言模型原理及应用边界，具备复杂的AI系统架构设计能力
- 熟练掌握AI Native开发模式，能高效整合AI工具与确定性程序
- 具备独立解决复杂业务问题的逻辑思维能力及跨团队沟通协作技巧
申请策略
- 准备详细的技术方案案例，展示如何平衡技术创新与系统稳定性
- 在面试中体现对医疗业务场景的理解，而不仅仅是纯技术视角
- 突出展示AI应用架构设计的成功案例，特别是涉及大模型落地的项目
- 强调在复杂系统中解决不确定性问题的能力，以及通过数据评测驱动优化的具体成果
- 深化对LLM微调、RAG架构及Agent工作流的理解
- 提升在医疗垂直领域的业务知识储备，了解相关合规与技术约束
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答
- 重点阐述在面临技术不确定性时的决策逻辑、权衡过程以及最终通过数据验证的效果
- 强调系统性思维和闭环能力
- 请分享一个你设计的AI应用架构案例，你是如何处理模型不确定性的？
- 在AI Native开发模式下，你如何平衡AI生成代码与传统确定性代码的关系？
- 当业务需求模糊时，你如何通过技术手段澄清需求并制定实施计划？
- 请描述一次你通过数据分析发现模型缺陷并进行迭代优化的经历
- 复习大模型最新技术进展及其在软件工程中的应用实践
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
薪资范围35-60K且提供13薪，在上海地区对于5-10年经验的高级算法岗位属于市场偏高水平，体现了对资深人才的重视。
薪资信号偏高 (3.5千–6.0万/月)
成长发展
90较高
职位高度聚焦AI Native和大模型应用，处于技术前沿，且要求独立负责架构设计与复杂问题解决，极具技术成长性和职业含金量。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Native、大模型、AI应用架构、系统评测
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及弹性工作制或远程办公，且要求独立推进实施与交付，暗示需要较强的责任心和投入度，工作强度可能较高。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
身处医疗软件行业，通过AI技术提升医疗服务效率和质量，具有一定的社会价值和行业前景，但JD中未直接强调使命感。
行业发展稳定成熟行业
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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