微创医疗
算法软件工程师-冠脉业务
算法软件工程师-冠脉业务
发布于 9 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法工程师
算法工程师
Cuda
Pytorch
Tensorflow
医疗影像
模型部署
深度学习
计算机视觉
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
顶尖医疗大厂、前沿AI技术栈、高成长性与社会价值并重，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
比算法工程师中位数高
发布情况
正常在招 · 9 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
22 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 算法工程师 · 16 个在招
职位详情
关于这个职位
负责医疗影像AI算法的研发与部署，涵盖图像分类、分割及3D重建等核心任务
需结合OCT/IVUS成像原理进行算法预研与优化，并解决临床应用中的技术难题，提升产品竞争力
最低要求
计算机科学、生物医学工程、电子工程、应用数学或相关专业，硕士毕业，211/985院校或QS200以内海外院校，良好的英文阅读能力
熟悉OpenCV、ITK、SimpleITK、VTK等第三方库，掌握C/C++软件开发工具
熟悉完整的医疗影像设备的开发周期和流程
具备PyTorch/TensorFlow实战经验、C/C++软件开发经验者优先
掌握各类Deep CNN、YOLO等框架的模型，熟悉生成式AI模型（例如DCGAN、Transformer、Stable Diffusion等），熟悉机器学习、图像处理等相关技术，有实际项目经验者优先
掌握ONNX/TensorRT/LibTorch等模型部署流程，熟悉CUDA加速、模型量化、剪枝、知识蒸馏等技术者优先
工作职责
负责医疗影像AI算法研发与部署，研发医学图像分类、分割、检测、配准、重建等核心算法，覆盖2D/3D/4D医学影像数据
负责医疗影像领域前沿算法论文的研究与实现，具备独立预研前沿算法、撰写专利、发表论文的能力
负责软件开发医疗影像AI图像重建算法、3D重建算法，对接医疗影像设备，例如OCT、IVUS
与其他团队合作，解决在临床应用中遇到的算法技术难题，改善临床用户体验，提高产品竞争力
优先资格
熟悉OCT/IVUS成像原理、图像重建、3D重建原理者优先
具备PyTorch/TensorFlow实战经验优先、C/C++软件开发经验者优先
熟悉CUDA加速、模型量化、剪枝、知识蒸馏等技术者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：依托微创医疗上市大厂资源，拥有真实的临床数据和落地场景
- 技术前沿：涉及3D重建、生成式AI等在医疗领域的创新应用，技术含量高
- 职业背书：医疗AI赛道具有长期稳定性，且易积累高价值专利和论文
- 跨界融合：结合计算机科学与生物医学工程，拓宽职业边界
- 技术难度高：需同时掌握底层C++高性能计算和上层AI模型训练，复合型人才稀缺
- 领域门槛：医疗影像数据敏感且获取难，需深入理解成像物理原理
- 跨部门协作：需频繁与临床医生沟通，对非技术沟通能力有要求
- 适合具备扎实算法功底、对医疗科技有热情、且希望将技术应用于实际临床场景的复合型工程师
缺点 / 挑战
- 合规压力：医疗器械软件需符合严格监管标准，迭代速度可能受限
角色解读
- 纵向深耕：成为医疗影像AI领域的资深专家或首席科学家
- 横向拓展：转向AI产品经理或技术管理岗位，主导产品线规划
- 行业影响力：通过专利和论文建立个人品牌，成为行业标准制定参与者
- 研发医疗影像AI核心算法，包括图像分类、分割、检测和3D重建等
- 将前沿学术成果转化为实际工程代码，并申请专利或发表论文
- 优化算法在特定医疗设备（如OCT、IVUS）上的部署与性能
- 协同临床团队解决实际应用中的算法痛点
- 扎实的C/C++编程基础及OpenCV/VTK等图像处理库使用经验
- 精通PyTorch/TensorFlow，熟悉CNN、Transformer及生成式AI模型
- 掌握模型部署优化技术，如ONNX、TensorRT、CUDA加速及模型压缩
- 了解医疗影像成像原理（特别是OCT/IVUS）及医疗器械开发流程
申请策略
- 准备一个端到端的算法项目案例，从数据处理到部署上线
- 研究微创医疗现有的冠脉介入产品，体现对业务的理解
- 突出C++与Python混合编程能力及高性能计算优化经验
- 强调在医疗影像（CT/MRI/OCT等）领域的具体项目成果
- 展示模型部署优化案例（如推理速度提升、内存占用降低）
- 补充OCT/IVUS等血管内成像技术的物理原理知识
- 深入学习模型量化、剪枝等边缘端部署技术
- 关注医疗AI伦理与法规认证流程
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出技术选型依据和量化成果
- 理论结合实践：先阐述算法原理，再说明在实际数据中的调优过程
- 系统思维：从数据采集、预处理、模型训练到部署运维的全链路视角回答
- 请介绍一个你负责的医疗影像处理项目，重点说明难点和解决方案
- 如何在资源受限的设备上优化深度学习模型的推理速度？
- 你对OCT或IVUS成像原理有什么了解？如何处理其特有的噪声？
- 请谈谈你对生成式AI在医疗影像重建中应用的看法
- 如何评估AI算法在临床场景下的有效性和安全性？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值88
薪资福利
85较高
作为已上市的超大型医疗器械企业，提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，尤其在核心技术岗位上。
薪资信号市场水准 (3.0千–5.0万/月)
成长发展
90较高
职位明确要求预研前沿算法、撰写专利和发表论文，且涉及3D重建、生成式AI等高精尖技术，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI算法、3D重建、OCT、IVUS、Transformer、Stable Diffusion、CUDA、TensorRT
成长机会撰写专利、发表论文、独立预研前沿算法
业务类型profit_center
工作生活
60中等
未明确提及弹性工作制，但相比纯互联网大厂，医疗硬件行业的节奏相对可控，不过研发节点压力依然存在。
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
88较高
直接服务于心血管疾病诊疗，改善患者临床体验，具有显著的社会价值和使命感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号改善临床用户体验、提高产品竞争力
创新程度积极采用新技术
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