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软件算法工程师（大模型方向） - 上海(J19788)
软件算法工程师（大模型方向） - 上海(J19788)
发布于 6 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公
Llm
Pytorch
医疗文本
大语言模型
机器学习
模型微调
模型评估
算法优化
自然语言处理
预训练
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
医疗大模型算法岗，前沿高壁垒高成长，学术门槛高、迭代周期长
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
市场机会
选择不多
上海 · 4 个在招
职位详情
关于这个职位
负责大语言模型的算法开发、优化与应用落地，涵盖模型训练、医疗文本数据集构建、评估验证与科研合作，是面向医疗场景的大模型算法研发岗位
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，研究并设计新式算法和模型，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，完成不同场景下的下游任务
负责进行大语言模型的评估和验证，设计评估指标和实验，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
- 医疗大模型数据与场景壁垒高，经验稀缺性强
- 有科研合作与成果转化机会，学术与工程双通道
- 算力与数据资源投入有保障
- 大模型训练调优耗时长，迭代反馈慢
- 医疗场景对准确性与合规要求高，落地验证严谨
- 论文门槛高，候选人之间竞争激烈
- 适合有顶会论文、深耕大模型/NLP方向、希望把AI落地到医疗高价值场景的算法研究者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向算法专家、AI团队负责人方向发展，主导医疗大模型技术路线
- 医疗AI是长期赛道，也可转向科研机构、大模型创业公司或头部互联网AI团队
- 开发与优化大语言模型算法，攻关医疗场景下的应用落地难点
- 设计训练算法与策略，管理超参数与算力资源，保障训练效果与效率
- 构建大规模医疗文本数据集，完成预训练、微调与下游任务，并负责模型评估与科研合作转化
- 机器学习/NLP/医学影像分析的研究功底，顶会或顶刊论文发表记录
- 熟悉大模型预训练与微调技术栈及评估方法
- 英语熟练，具备跨机构科研协作能力
申请策略
- 准备一个论文的深讲版本与一个落地项目复盘
- 了解联影AI产品线与医疗数据合规要求
- 列出顶会/顶刊论文与预训练或微调项目的具体贡献
- 量化模型效果提升指标
- 展示医疗数据或跨机构科研合作经历
- 跟进主流大模型训练与对齐技术（SFT、RLHF等）
- 熟悉分布式训练框架与评估基准
- 补充医疗NLP任务特性知识
面试指南
- 论文题讲清动机-方法-实验-结论并预判追问
- 训练题突出效率与稳定性权衡
- 评估题强调指标设计、数据泄漏防范与临床价值对齐
- 介绍你的论文工作及核心创新点
- 如何设计大模型训练的超参数与算力策略
- 医疗文本数据集构建中的难点与质量控制
- 如何评估大模型在医疗场景的效果与风险
- 对医疗大模型落地路径的看法
职位点评
薪资福利78
成长发展88
工作生活52
使命价值82
薪资福利
78中等
薪资未披露，但大模型方向市场溢价明显，顶会背景议价能力强，JD未提及福利。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
88较高
医疗大模型属前沿方向，科研合作与成果转化机会多，技术与学术双线成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、预训练、微调、自然语言处理、医疗影像分析
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profit_center
工作生活
52较低
JD未提及办公模式与WLB信息，大模型训练与论文压力可能带来节奏波动。
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
82较高
用大模型技术改善医疗文本处理与临床效率，前沿技术与社会价值结合度高。
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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