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算法实习生 - 医疗方向
算法实习生 - 医疗方向
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
Aigc
Nlp
Pytorch
Rlhf
Tensorflow
医疗Ai
大语言模型 (Llm)
深度学习
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
顶尖大厂核心算法实习，聚焦医疗大模型前沿技术，高成长高挑战，社会价值显著
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
5.0千
比AI算法中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4680 个在招 · 其中AI算法 24 个
市场机会
选择适中
杭州 · AI算法 · 21 个在招
职位详情
关于这个职位
本职位专注于医疗领域的大模型技术研发，涵盖指令型LLM的预训练与微调、推理型RLM的核心算法研究，以及多模态AIGC在健康场景的应用探索
求职者将参与严肃医疗诊疗方向的AI辅助技术研究，推动大模型在医学问题解决中的提效应用
最低要求
自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能、计算机等相关专业的硕士生/博士生
熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力
工作职责
负责指令型大模型（LLMs）核心技术研发，包括预训练、垂域SFT、RLHF等
负责推理型大模型（RLMs)核心技术研发，包括RL、ReFT等，持续追踪和应用领域最新技术进展
多模态泛健康AIGC的创意玩法探索，以及细粒度可控、不同输入条件下的内容生成技术研究等
严肃医疗诊疗方向的上限探索，用大模型辅助医学问题解决提效
优先资格
有成果发表在SIGGRAPH/CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/AAAI /ICASSP/ACL等国际会议/期刊者优先
有LLM/MLLM/AIGC相关经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界最前沿的大模型技术栈（LLM/RLM/AIGC），平台资源顶级，简历含金量极高，有助于快速建立行业影响力
- 技术迭代极快，对学术背景和代码落地能力要求极高，竞争激烈，且医疗领域数据敏感，合规与创新平衡难度大
- 计算机/AI相关专业在读硕博，对大模型底层原理有深刻理解，且有较强科研产出或竞赛经历的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从实习生成长为资深算法工程师，进而成为大模型架构师或医疗AI领域的专家研究员，拥有进入顶尖科技公司核心研发团队的跳板价值
- 深入参与医疗垂直领域的大模型底层技术研发，包括预训练、监督微调(SFT)及人类反馈强化学习(RLHF)
- 扎实的计算机科学基础，精通Python及主流深度学习框架(PyTorch/TensorFlow)，具备较强的论文复现与算法创新能力
申请策略
- 提前了解阿里通义实验室或达摩院在医疗AI方面的最新成果，面试中展现对RLHF和ReFT等前沿技术的深度理解
- 重点突出顶会论文发表记录、GitHub开源项目贡献、以及在LLM/Multimodal领域的具体项目实战细节
- 熟悉HuggingFace生态，掌握分布式训练技巧，补充医疗知识图谱或临床数据处理的相关背景知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述科研项目，重点阐述技术选型的理由、遇到的难点及解决方案、以及量化后的性能提升指标
- 请详细介绍你最近发表的关于LLM或AIGC的论文，你的创新点是什么？
- 如何实现高效的RLHF训练流程？遇到过哪些收敛性问题？
- 如何处理医疗领域数据的隐私保护和偏见问题？
- 对比ReFT和传统RL方法，你认为各自的优劣是什么？
- 复习Transformer架构细节，阅读最新的LLM相关顶会论文（如NeurIPS/ICLR），准备1-2个完整的算法项目案例进行深度复盘
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活40
使命价值85
薪资福利
70中等
作为知名大厂实习生，薪资虽非最高但处于市场合理区间，且拥有极高的品牌背书价值，长期职业回报率高。
薪资信号未披露（AI估算：4.0–6.0千/月）
成长发展
95较高
职位直接涉及大模型核心研发与前沿技术探索，技术栈极其先进，成长空间巨大，是典型的强发展性岗位。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RLM、RLHF、ReFT、AIGC、PyTorch、TensorFlow
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心研发岗位通常工作节奏较快，虽然可能有弹性工作制，但高强度的研发压力意味着WLB相对一般。
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
85较高
致力于通过AI技术改善医疗诊疗效率，具有显著的社会价值和正向影响力，符合追求意义感的求职者动机。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号严肃医疗诊疗方向的上限探索、用大模型辅助医学问题解决提效
创新程度开拓性创新（行业首创）
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