阿里健康-医疗大模型后训练算法专家 （问答）-杭州/北京

优缺点分析

角色解读

• 技术深度方向：深耕医疗AI领域，成为垂直领域的算法专家或首席科学家
• 技术广度方向：扩展至多模态医疗AI、AI for Science等更前沿的研究方向
• 技术管理方向：带领算法团队，负责更大规模的产品或技术平台建设
• 对医疗领域的大型语言模型进行后训练和微调，专注于提升模型的医学推理和问答准确性
• 设计和构建针对医疗问答的专项评测体系和奖励模型，用以客观衡量和驱动模型进步
• 探索并应用最新的强化学习和智能体技术解决医疗场景下的复杂问题
• 作为技术桥梁，将前沿的算法研究与实际的产品工程结合，推动模型上线并产生价值
• 扎实的机器学习和深度学习理论基础，精通PyTorch等主流深度学习框架
• 深入理解大模型后训练技术，特别是SFT、DPO、奖励模型及各类RL方法
• 出色的编程和实验设计能力，能独立定位问题、设计对比实验并量化效果
• 对医疗领域有基本认知或强烈的学习兴趣，能将技术语言与业务需求结合

申请策略

• 在求职信或面试中，清晰阐述你对“AI如何赋能医疗”的理解，并表达个人兴趣
• 提前研究阿里健康的核心业务和产品（如医鹿App），理解该岗位在其中可能扮演的角色
• 重点突出在NLP、大模型、强化学习等方面的项目经验，尤其是模型训练、微调、评测的全流程经验
• 若有任何医疗、生物、健康领域的项目或研究经历，务必清晰阐述，哪怕是课程项目
• 详细描述如何通过数据分析和实验解决具体模型问题的案例，体现“从发现问题到落地优化”的闭环能力
• 系统学习医疗领域的基础知识，如常见疾病、诊疗流程、医学文献结构等
• 深入研读医疗AI相关的经典论文和开源项目，了解当前的技术前沿和挑战
• 强化实验设计与效果分析能力，练习如何设计消融实验、构建评测指标来证明方法有效性

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化地描述过往项目经验，突出你的思考和技术选型过程
• 对于技术原理问题，结合具体场景（如医疗问答）进行阐述，展示你的深度理解和应用能力
• 对于开放性问题，先给出明确的观点，再从技术可行性、数据特点、业务价值等多角度进行论证
• 请描述你过去负责过的一个模型优化项目，你是如何定位问题、设计优化方案并验证效果的？
• 请解释SFT和DPO在原理和适用场景上的主要区别，并谈谈你认为在医疗问答场景下如何选择
• 如果让你为医疗问答构建一个奖励模型，你会如何设计其输入和优化目标？
• 在模型后训练中，你如何平衡“医学事实准确性”和“回答的流畅性/有用性”这两个目标？
• 你对医疗大模型目前面临的挑战（如幻觉、安全性）有何看法？