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医学图像算法工程师CRI(J13835)
医学图像算法工程师CRI(J13835)
发布于 5 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
医学图像处理
图像分割
模式识别
深度学习
特征提取
目标检测
算法优化
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
医疗影像AI算法岗，前沿技术与临床价值兼具，成长空间大
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
3.1万
比计算机视觉工程中位数低
发布情况
正常在招 · 5 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
88 个在招 · 其中计算机视觉工程 2 个
市场机会
选择面较广
上海 · 计算机视觉工程 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
负责医疗图像算法的研究、设计与开发，涵盖图像分割、特征提取、模式识别等处理任务，与跨职能团队协作将算法集成到医疗产品中，并持续跟踪前沿技术提出创新算法思路
最低要求
计算机、生物医学工程、图像处理等相关专业，硕士及以上学历
具有扎实的数学和编程基础，熟悉 Python/C++等编程语言
熟悉医疗图像处理的基本概念和常用算法
有图像分割、目标检测、图像分类等相关项目经验
具备良好的分析和解决问题的能力，能够独立开展工作
具备良好的团队合作精神和沟通能力
工作职责
负责医疗图像相关算法的研究、设计与开发
对医疗图像进行分析和处理，包括但不限于图像分割、特征提取、模式识别等
参与医疗图像处理项目的需求分析，提供技术解决方案
与跨职能团队合作，将算法集成到医疗产品或系统中
对算法进行优化和改进，提高算法的性能和准确性
跟踪和研究前沿的医疗图像处理技术，提出创新性的算法思路
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托公司自研影像设备的完整数据与产品链路，算法能真正落地到医疗产品中
- 医疗影像AI是高价值方向，技术积累与行业经验双重增值
- 医疗算法对准确性与合规要求极高，验证周期长
- 适合数学与编程功底扎实、有图像算法项目经验、希望让算法真正服务临床的AI工程师
缺点 / 挑战
- 研发需兼顾创新性与产品稳定性，攻坚阶段压力大
角色解读
- 可成长为资深算法专家、算法团队负责人
- 也可向AI医疗产品架构、多模态影像AI等前沿方向拓展，医疗AI行业经验复用性强
- 研究和开发医疗图像算法，完成图像分割、特征提取与模式识别等处理任务
- 参与需求分析提供技术方案，与跨职能团队协作完成算法产品化集成与性能优化
- 需要扎实的数学与编程基础（Python/C++），熟悉医疗图像处理概念与常用算法
- 有分割、检测、分类项目落地经验，并具备独立解决问题与团队协作能力
申请策略
- 面试前了解公司影像产品线与AI应用场景
- 准备一个从需求、方案到集成落地的完整算法项目叙述
- 突出图像分割、目标检测等算法项目的量化指标与落地情况
- 展示Python/C++工程能力与医疗影像数据处理经验
- 强调算法优化带来的性能提升
- 熟悉DICOM等医学影像标准与常用影像处理库
- 学习深度学习分割模型的最新进展
- 了解医疗器械算法的验证与合规要求
面试指南
- 按「问题定义-数据与模型-评估验证-产品化」结构讲项目
- 强调指标对比与临床可用性权衡
- 展示对合规与鲁棒性的意识
- 请介绍一个你负责的图像分割项目及模型选型思路
- 医疗影像数据标注困难时你会怎么处理？
- 如何在不损失准确率的前提下优化算法性能？
- 你如何将算法集成到受限的嵌入式或产品环境中？
- 最近关注的医疗影像前沿技术有哪些？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活55
使命价值85
薪资福利
75中等
JD未披露薪资，医疗影像算法岗在上海属于中上薪酬水平，具体取决于经验深度。
薪资信号未披露（AI估算：2.2千–4.0万/月）
成长发展
85较高
岗位兼顾前沿算法研究与产品化集成，医疗影像AI技术纵深大，成长空间明显。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈图像分割、深度学习、Python、C++、模式识别
成长机会跟踪和研究前沿的医疗图像处理技术
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD未提及办公模式与加班信息，算法研发工作节奏随项目节点波动，WLB无法从原文判断。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
医疗影像算法直接辅助疾病诊断与治疗决策，社会价值高、行业前景好。
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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