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软件算法工程师（大模型方向） - 北京(J19787)
软件算法工程师（大模型方向） - 北京(J19787)
发布于 5 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Llm
Pytorch
大语言模型
机器学习
模型微调
模型预训练
科研合作
自然语言处理
顶会论文
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
医疗大模型前沿算法岗，成长与意义感突出，WLB与办公模式未明确。
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
4.8万
比机器学习工程中位数低
发布情况
正常在招 · 4 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
北京 · 机器学习工程 · 约 570 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位负责医疗领域大语言模型的算法开发、训练优化与落地应用，包括构建大规模医疗文本数据集、设计训练与评估策略，并参与高校与医疗机构的科研合作转化
适合有LLM研发经验、顶会论文背景的AI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
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
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
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 医疗大模型是前沿且高壁垒的方向，技术积累含金量高
- 岗位覆盖算法、训练、评估到落地的全链路，能力成长全面
- 有机会与高校、医疗机构深度合作，成果兼具学术与产业价值
- 医疗数据与场景稀缺，容易形成差异化竞争力
- 医疗文本数据合规与质量要求高，数据集构建难度大
- 医疗场景对模型可靠性与安全性要求严格，验证周期长
- 大模型训练对算力与工程能力要求高，需持续跟进前沿技术
- 适合有LLM研发经验、学术背景扎实、希望在医疗AI交叉领域深耕的算法工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可成长为医疗AI方向的资深算法专家或算法团队负责人
- 医疗大模型属于前沿交叉领域，也可向AI产品、解决方案架构方向拓展
- 产学研合作经历有助于积累学术界与产业界双重影响力
- 开发和优化医疗领域大语言模型算法，设计AI解决方案并攻关技术难点
- 设计训练算法与策略，调优超参数与算力配置，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
- 设计评估指标与实验，分析模型弱点并持续改进，同时参与产学研合作转化
- 扎实的机器学习与自然语言处理功底，有LLM预训练或GPT类模型研发经验
- 熟悉模型训练全流程，包括数据处理、微调、超参数调优与分布式训练
- 具备模型评估与实验设计能力，能定位弱点并提出改进方案
- 优秀的英语读写能力与学术背景（顶会/顶刊论文优先）
申请策略
- 重点列出LLM预训练、微调或医疗NLP相关项目，量化模型效果提升
- 标注顶会/顶刊论文发表情况（ICML、NeurIPS、ACL、MICCAI、TMI等）
- 展示大规模数据集构建与训练工程优化的经验
- 如有医疗影像或医学文本处理背景，重点突出
- 系统梳理大模型训练与评估的主流方法（SFT、RLHF、评测基准）
- 熟悉医疗数据合规与文本数据清洗流程
- 准备一个端到端的LLM落地案例，覆盖数据到部署
面试指南
- 项目类问题用STAR结构，突出技术选型、难点与量化结果
- 评估类问题按「指标设计→实验对比→误差分析→迭代改进」展开
- 落地类问题从数据、合规、可靠性、场景适配多维度作答
- 请介绍你参与过的LLM预训练或微调项目及你的贡献
- 你如何设计大语言模型的评估指标与实验？3. 医疗文本数据集构建中你如何处理数据质量与合规？4. 训练效率优化上你有哪些实践经验？5. 你如何看待大模型在医疗场景落地的挑战？
- 复盘自己论文与项目的细节，准备被深挖
- 了解医疗AI行业格局与公司产品线
- 预习医疗文本处理与多模态的最新进展
职位点评
薪资福利78
成长发展92
工作生活55
使命价值85
薪资福利
78中等
大模型算法岗人才溢价明显，北京同类岗位薪酬有竞争力，但JD未披露具体薪资与福利。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.0万/月）
成长发展
92较高
大语言模型属前沿技术方向，岗位覆盖研发到科研合作转化，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、LLM、预训练、微调、医学影像分析
成长机会科研合作、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、WLB相关信息，大模型训练任务可能存在节奏波动，但无原文依据，不作推断。
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
85较高
医疗AI直接服务于诊疗场景，社会价值高，且JD明确参与科研成果落地转化。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号科研成果落地转化
创新程度开拓性创新（行业首创）
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