联影医疗
软件算法工程师（大模型方向）(J16997)
软件算法工程师（大模型方向）(J16997)
发布于 6 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公
Cuda
Llm
Pytorch
Rag
Tensorflow
图像分割
图像处理
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
武汉医疗影像大模型算法岗，技术前沿成长快，薪资需面谈
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
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
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
职位详情
关于这个职位
联影医疗武汉软件算法工程师（大模型方向）岗位，负责医学超声图像增强、分割、匹配与测量等图像处理算法研发，并探索基于大模型的 Agent、RAG 与工具调用应用框架，是医疗影像与 AI 复合算法岗
最低要求
数学/物理/生物医学工程/电子工程/通讯等相关专业，硕士及以上学历
掌握PyTorch/TensorFlow等框架，深入理解LLM训练技术
熟练掌握Python
具有较好的团队合作能力和中英文书面和口头沟通能力
工作职责
负责医学超声图像增强、图像分割、自动匹配与测量等图像处理算法研发工作
探索基于大模型的Agent开发、RAG增强、工具调用等应用框架
优先资格
博士优先
具备C++/CUDA优化能力者优先
具有以下经验者优先考虑：
（1）具有医学超声相关项目开发经验
（2）有医学图像后处理算法开发经验
（3）具有计算机视觉算法经验
（4）熟悉LangChain、LlamaIndex等AI应用框架，具备端到端落地经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大模型与医学影像双前沿方向，技术成长快
- 硕博门槛岗位，竞争者背景相对聚焦
- 医疗器械平台提供真实临床数据与落地场景
- 医疗算法需要满足严格的验证与合规要求，迭代周期长
- 大模型技术演进快，需要持续高强度学习
- 适合有 CV/医学图像与 LLM 背景的硕博算法工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 深耕医学影像 AI，成为超声算法方向的技术专家
- 向大模型医疗应用的算法负责人发展
- 凭借临床项目积累转向产品算法架构或研究管理岗
- 研发医学超声图像增强、分割、自动匹配与测量等图像处理算法
- 探索基于大模型的 Agent、RAG 与工具调用等应用框架
- 将算法落地到医学超声产品并进行验证
- 扎实的深度学习基础，掌握 PyTorch/TensorFlow 与 LLM 训练技术
- 熟练的 Python 工程能力，C++/CUDA 优化为加分项
- 医学图像或计算机视觉项目经验
- 中英文文献阅读与团队协作能力
申请策略
- 面试前研究联影超声产品线及其智能化功能
- 准备一个算法从研发到产品化验证的完整案例
- 突出图像分割/增强等算法项目与量化指标
- 展示 Agent/RAG 或 LLM 应用的端到端落地案例
- 体现医学超声或医学图像后处理经验
- 列出论文、专利等科研成果
- 熟悉 LangChain/LlamaIndex 等 Agent 框架的工程实践
- 了解医疗器械 AI 算法的验证与法规要求
面试指南
- 算法项目按『问题定义—方法选择—实验设计—指标结果』展开
- 工程落地强调数据、验证与合规三条线
- 技术选型说明权衡依据而非只报名词
- 请介绍你做过的医学图像分割或增强项目及指标
- 大模型 Agent/RAG 在医疗场景落地有哪些难点？
- LLM 训练或微调的具体经验有哪些？
- 如何设计超声图像自动测量算法的验证方案？
- CUDA/C++ 优化经验在哪些项目中用过？
职位点评
薪资福利72
成长发展88
工作生活60
使命价值85
薪资福利
72中等
JD 未披露薪资，硕博算法岗在武汉市场具备竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：2.2千–4.2万/月）
成长发展
88较高
大模型 Agent/RAG 与医学影像算法双前沿方向，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、PyTorch、TensorFlow、RAG、Agent、CUDA、LangChain
成长机会博士优先
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD 未提及办公模式与 WLB 信息，无法判断。
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
医学超声算法直接服务临床诊断，社会价值明确。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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