研究型实习生 - 医疗AI基础大模型技术的研究（生成&感知&多模态等）

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入接触医疗AI最前沿的研究课题，积累宝贵的科研经验，产出高质量论文
• 表现优秀者有机会获得转正offer，加入达摩院医疗实验室，成为核心研究团队成员
• 该领域是AI+医疗的热门方向，未来可在学术界或工业界获得广阔的职业发展空间
• 深入研究医疗影像AI基础大模型技术，包括医学影像生成、感知基础模型、多模态大模型等前沿方向
• 针对具体临床问题，设计并实现AI算法，进行实验验证，并撰写高质量学术论文
• 与团队成员合作，探索大模型训练推理加速技术，提升模型效率
• 参与医疗Agent智能体的设计与应用，推动AI技术在临床诊断流程中的落地
• 扎实的深度学习、机器学习、计算机视觉、自然语言处理理论基础
• 精通Python或C++，熟练掌握PyTorch、TensorFlow等至少一种深度学习框架
• 熟悉大模型预训练、多模态学习、图像生成等前沿技术，具备独立设计和实现模型的能力
• 具备良好的学术研究能力，有发表顶会顶刊论文或参与相关竞赛的经验者优先

申请策略

• 在申请材料中明确表达对医疗AI研究的热情和职业规划
• 可以尝试联系在达摩院工作的学长学姐或通过内推渠道投递简历
• 突出学术成果：重点展示发表的论文、参与的科研项目，特别是与AI、医学影像相关的
• 强调技术能力：详细描述掌握的深度学习框架、编程语言和项目实践经验
• 展示竞赛经历：如有ACM、Kaggle等竞赛获奖经历，务必突出
• 体现临床合作：如有与医院合作或临床实验设计经历，需重点说明
• 深入学习大模型相关技术，如Transformer、扩散模型、多模态预训练等
• 熟悉医疗影像处理的基本知识，了解DICOM、NIfTI等数据格式

面试指南

• 回答研究项目时，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），清晰阐述你的贡献和成果
• 回答技术问题时，先阐述基本原理，再结合具体案例或自己的实践经验，展示深度理解
• 回答开放性问题时，展现你的思考过程，从问题定义、技术选型到方案设计，逻辑清晰
• 请介绍一下你过去的研究项目，特别是与医疗影像或大模型相关的部分
• 你对医学影像生成或感知基础模型有哪些了解？如何看待其临床应用前景？
• 请谈谈你对大模型训练推理加速技术的理解，有哪些常用的优化方法？
• 如果让你设计一个医疗多模态大模型，你会如何设计模型架构和数据方案？
• 你是否有临床实验设计的经验？如何将AI算法与临床问题有效结合？