大模型应用算法（医疗方向）-小荷健康

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：成长为多模态大模型专家，深入医疗AI前沿
• 管理方向：可向技术Leader或项目负责人发展
• 业务方向：结合医疗行业经验，转型产品/解决方案架构师
• 负责医学多模态数据（图片、报告）的理解与解读，结合用户症状生成精准医疗建议
• 优化大模型的工具调用与Agent能力，实现深度循证诊疗
• 通过SFT、RL、数据合成等方法持续提升模型医学性能与用户体验
• 精通大模型训练技术：数据合成、SFT、RL、OPD等
• 熟悉多模态理解、Agent系统及医疗知识库整合
• 具备较强的工程落地能力，能处理线上负面案例与数据飞轮

申请策略

• 关注字节跳动小荷健康的业务动态，在面试中展现对医疗AI的理解
• 准备一个完整的项目案例，从问题定义、数据构建到模型训练和效果评估
• 突出大模型训练（SFT/RL）经验，附上具体项目案例
• 强调多模态或医疗相关AI经验，如影像分析、病历理解
• 如果有Agent或工具调用项目，重点描述
• 列出顶会论文或开源贡献，增强学术竞争力
• 补充医疗领域知识，如常见疾病、影像学报告解读
• 深入学习Post-Training技术（DPO、GRPO等）和数据合成方法

面试指南

• 结合项目经验，先分析问题，再提出方案，最后说明效果和反思
• 突出数据-模型-评估的闭环思路，体现系统思维
• 强调安全性与合规性，展现对医疗领域严肃性的认识
• 如何设计一个医疗多模态数据集来提升模型对患处图片的理解？
• 描述一次你使用SFT/RL优化模型性能的经历，具体难点和效果
• 在医疗场景中，如何平衡模型准确性和延迟？
• 如果遇到线上负面案例，你的排查和修复流程是什么？
• 你如何看待大模型在医疗诊断中的局限性和风险？