联影医疗
AI应用工程师 - 上海(J19672)
AI应用工程师 - 上海(J19672)
发布于 6 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Dicom
Etl
Fhir
Rag
医疗数据
数据脱敏
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
上海联影AI应用工程师，医疗数据湖仓与RAG大模型实践，硕士门槛、Python与医疗数据兴趣必备
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
2.8万
比数据工程中位数高
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
市场机会
选择面较广
上海 · 数据工程 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
AI应用工程师：参与医疗数据湖仓与ETL管道开发、DICOM/FHIR/病理数据处理、数据脱敏合规、标注平台维护与多模态数据准备，学习RAG知识库与大模型本地部署
要求计算机/生医硕士、Python/SQL扎实，对医疗AI有强兴趣
最低要求
硕士及以上学历，计算机科学与技术、生物医学工程、软件工程、数据科学、医学信息学等相关专业优先
扎实的计算机基础：熟练掌握Python编程（Pandas/NumPy），熟悉Linux环境及Git协作开发
数据结构与算法：掌握常用数据结构，具备SQL优化基础，了解分布式计算原理（Hadoop/Spark基础概念）
对医疗AI领域有强烈兴趣，愿意学习医学影像处理（ITK/SimpleITK）或生物医学信号处理基础
工作职责
医疗数据平台开发与维护：参与医疗数据湖仓模块开发，使用Python/SQL处理DICOM影像、FHIR临床数据及病理切片数据
协助搭建数据ETL Pipeline，学习使用Airflow/DolphinScheduler进行工作流编排与监控
参与开发数据脱敏与合规处理工具，学习PHI去标识化技术（k-匿名、数据掩码）及医疗数据安全法规（HIPAA/《个人信息保护法》）
数据质量与标注工具支持：开发医疗数据预处理模块：影像格式转换（DICOM解析）、电子病历文本清洗与结构化（NER基础）
协助维护数据标注平台，参与标注工具（3D Slicer/LabelStudio Medical）的二次开发与接口集成
参与构建数据质检自动化脚本，学习临床逻辑校验规则（异常值检测、时序一致性验证）
AI数据工程实践：参与医疗多模态数据准备：协助构建影像-文本配对数据集，支持CLIP/医学大模型的训练数据清洗与去重
学习RAG（检索增强生成）数据pipeline：参与医学知识库构建、向量数据库（Milvus/Chroma）基础运维
在指导下进行大模型本地部署实践（Ollama/vLLM），协助开发数据挖掘与自动化标注插件
跨团队协作与学习成长：与临床医生、医学标注团队协作，学习医学数据标注规范与临床验证标准
编写技术文档与数据字典，参与医疗数据标准化（HL7 FHIR、ICD编码映射）工作
优先资格
优秀的工程实现能力：有完整的数据处理项目/实习经历，代码规范意识强
快速学习能力：能在3-6个月内掌握DICOM、FHIR等医疗数据标准及数据脱敏合规要求
责任心与细致度：理解医疗数据敏感性，具备严谨的数据处理态度
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 医疗AI数据工程蓝海
- RAG与大模型实践前沿
- 学习成长路径清晰
- 硕博竞争激烈
- 医疗标准学习量大
- 数据敏感责任重
- 计算机生医硕士、想切入医疗AI数据方向的人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向医疗AI数据平台负责人或大模型数据专家发展
- 医疗数据工程稀缺
- 开发医疗数据湖仓与ETL管道
- 处理DICOM/FHIR数据与脱敏合规
- 支持标注平台与RAG知识库、大模型部署实践
- Python/SQL与数据处理
- 医疗数据标准学习力
- 向量库与大模型部署兴趣
申请策略
- 准备一个数据处理项目讲解，展示严谨与学习力
- 突出数据处理项目、Python工程能力、医疗AI兴趣与学习计划
- 学习DICOM/FHIR标准，实践RAG与向量库
面试指南
- 用架构讲管道
- 用标准讲合规
- 用实践讲RAG
- 数据管道如何设计
- DICOM解析经验
- 数据脱敏怎么做
- RAG pipeline理解
- 复习数据处理与医疗标准，梳理项目经历
职位点评
薪资福利68
成长发展86
工作生活55
使命价值80
薪资福利
68中等
AI数据工程岗薪酬中上，JD未披露具体薪资。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.6万/月）
成长发展
86较高
医疗AI数据工程前沿方向，学习成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RAG、大模型、向量数据库
成长机会学习成长
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD未提及办公模式，研发节奏依项目而定。
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
80较高
医疗数据支撑AI诊断研发，价值高。
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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