联影医疗
AI算法工程师 - 上海(J19777)
AI算法工程师 - 上海(J19777)
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公NLP工程
NLP工程
Gpt
Llm
Nlp
医学影像分析
大语言模型
机器学习
模型训练
深度学习
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
医疗AI前沿大模型算法岗，成长与意义感强，薪资福利与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
4.0万
比NLP工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
32 个在招
市场机会
选择适中
上海 · NLP工程 · 27 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位隶属于联影医疗，聚焦大语言模型（LLM）在医疗场景的算法研发与落地
你需要负责大模型的算法设计、训练优化、医疗文本数据集构建以及模型评估验证，并参与高校、科研和医疗机构的科研合作
适合具备扎实NLP/机器学习研究背景、希望在医疗AI领域深耕的算法人才
最低要求
具有机器学习、自然语言处理、医学影像分析，或相关领域的学习和研究经验
在机器学习（ICML，NeurIPS、ICLR等）、计算机视觉（CVPR、ICCV、ECCV等）、自然语言处理（ACL，EMNLP等）和医疗影像分析（MICCAI、IPMI）等顶级会议，或者顶级期刊（IEEE T-PAMI，IEEE TMI、Medical Image Analysis）发表过相关论文
具有人工智能相关专业（计算机视觉、机器学习、医疗图像分析等）硕士及以上学位
能熟练使用英语
工作职责
负责大语言模型方面的算法开发、优化、应用落地
负责相应AI解决方案设计，参与关键技术研发，攻关技术难点
负责设计和实现大语言模型相关的算法和模型实现，研究并设计新的算法和模型，解决大语言模型应用问题
负责开发和优化大语言模型的训练过程，设计并实现大语言模型的训练算法和策略，配置和优化训练的超参数和计算资源，保证模型的训练效果和效率
负责构建和管理大规模医疗文本数据集，用于模型预训练和微调
负责进行大语言模型的评估和验证，设计评估指标和实验
设计和实施评估指标和实验，对训练好的大语言模型进行性能评估和分析
识别模型的弱点和改进空间，提出相应的改进策略和方法
参与高校、科研、医疗机构科研合作，协助科研成果落地转化
优先资格
有预训练大语言模型或GPT模型等相关研究开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦大语言模型这一前沿方向，且落地于医疗这一高价值领域，技术积累有稀缺性
- 公司为医疗影像与医疗AI领域的重要平台，科研合作资源丰富
- 岗位强调算法研发与落地结合，能同时积累工程与科研能力
- 适合具备NLP/机器学习研究背景、有顶会论文或大模型研发经验，并希望把前沿AI落地到医疗场景的硕士及以上人才
缺点 / 挑战
- 医疗数据具有合规与隐私约束，数据获取与处理门槛较高
- 科研发表与工程落地双重目标，对综合能力要求较高
- 大模型训练对算力与工程调优经验有较高要求，上手有一定门槛
角色解读
- 在医疗AI与大模型交叉领域深耕，成长为资深算法专家或技术负责人
- 借助与高校、医院的科研合作积累学术与产业双向影响力，可向研究员/科学家方向发展
- 横向拓展至医疗多模态、影像与文本融合等更广的AI应用方向
- 负责大语言模型在医疗场景的算法开发与落地，包括模型设计、训练优化和应用实现
- 构建与管理大规模医疗文本数据集，用于模型预训练和微调
- 设计评估指标与实验，对训练好的模型进行性能评估、弱点分析并迭代改进
- 参与高校、科研与医疗机构的合作，推动科研成果向产品转化
- 扎实的机器学习与自然语言处理功底，理解Transformer、预训练/微调等大模型核心技术
- 具备大模型训练与调优能力，熟悉超参数、计算资源与训练策略的配置优化
- 医疗文本/医学影像分析相关经验，以及处理大规模数据的能力
- 较强的科研能力（顶会/顶刊论文）与熟练的英语读写交流能力
申请策略
- 了解联影在医疗AI与大模型方向的业务与产品布局，面试中体现行业理解
- 准备能说明大模型落地挑战与解决方案的案例，突出从研究到应用的转化能力
- 突出大语言模型/GPT相关的训练、微调与优化项目经验及量化成效
- 列出顶会/顶刊论文（如NeurIPS、ACL、MICCAI、TMI等）与科研经历
- 展示医疗文本或医学影像分析相关项目，体现领域理解
- 强调英语能力及跨学科科研协作经验
- 补强大模型训练框架与分布式训练、超参调优的实操能力
- 熟悉医疗NLP/多模态评测方法与常见公开数据集
面试指南
- 采用STAR结构：说明背景/目标、你承担的角色、具体技术方案、量化结果
- 技术问题先讲原理与权衡，再结合项目实例说明落地细节与踩坑经验
- 科研问题突出问题定义、方法创新点与实验验证逻辑
- 请介绍你参与过的大语言模型训练/微调项目，模型规模、训练策略与最终效果如何？
- 如何构建和清洗大规模医疗文本数据集？如何处理隐私与合规问题？
- 你会如何设计大语言模型的评估指标与实验来验证效果？
- 谈谈你在顶级会议/期刊的论文研究方向与核心贡献
- 在算力有限的条件下如何优化大模型训练效率？
职位点评
薪资福利72
成长发展88
工作生活55
使命价值82
薪资福利
72中等
岗位位于上海、面向高门槛算法岗，薪资具备一定竞争力，但JD未披露具体薪资与福利，稳定性与回报需与HR进一步确认。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.0万/月）
成长发展
88较高
聚焦大语言模型与医疗AI前沿方向，并有高校、科研、医疗机构合作机会，技能成长与科研积累空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、LLM、GPT、NLP、机器学习、医学影像分析、预训练、微调
成长机会参与高校、科研、医疗机构科研合作、协助科研成果落地转化
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未提及办公模式、弹性或WLB相关信息，工作强度与灵活性无法判断，需在面试中向HR了解。
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
82较高
医疗AI方向具有明显的正向社会价值，大模型在医疗场景的落地属于高成长赛道，工作意义感较强。
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
Watch Jobs