算法工程师-医疗多模态大模型

优缺点分析

角色解读

• 纵向可深耕医疗AI算法，成为多模态大模型领域的技术专家或首席科学家
• 横向可拓展至AI Agent架构设计或医疗大模型产品化落地，带领技术团队攻克行业难题
• 负责医疗多模态大模型的全链路研发，包括预训练、SFT和RLHF等核心算法的建模与优化
• 设计并实现面向医疗诊断、健康管理等场景的AI Agent架构，提升模型解决复杂医学问题的能力
• 建立多维度的模型评估体系，持续迭代算法以提升模型的专业性、安全性和逻辑性
• 扎实的多模态大模型算法基础，熟练掌握预训练、微调及强化学习（如PPO、GRPO）技术
• 具备AI Agent架构设计能力，能实现多步推理、工具调用及反思机制
• 拥有高质量顶会论文或开源项目经验，具备较强的科研与工程落地能力

申请策略

• 提前了解公司在医疗AI领域的布局，在面试中展现对业务的深刻理解与技术落地思路
• 重点突出在多模态大模型预训练、SFT、RLHF等方面的实际项目经验和优化成果
• 详细列出在ICLR、CVPR等顶会发表的论文或高星开源项目，证明科研与创新能力
• 展示在AI Agent架构设计、多步推理或工具调用方面的具体实践和落地效果
• 深入学习医疗领域的专业知识与合规要求，了解医疗诊断辅助的实际业务痛点
• 强化强化学习算法（如PPO、GRPO）的底层原理与工程实现，提升模型对齐能力

面试指南

• STAR法则：针对技术难题，清晰描述背景、任务、采取的具体行动（算法改进/工程优化）及量化结果
• 场景化设计：在回答Agent或评估体系问题时，结合医疗场景的特殊性（如容错率低、专业性强）展开设计思路
• 请详细介绍你在多模态大模型预训练或RLHF阶段解决过的最复杂的技术难题及优化方案
• 在医疗场景下，如何设计AI Agent的多步推理和工具调用机制以保证诊断的安全性和准确性？
• 针对医疗垂直领域，你如何构建模型评估体系？如何平衡模型的专业性与通用性？
• 请分享一篇你最满意的顶会论文或开源项目，你在其中的核心贡献是什么？
• 复习多模态大模型和强化学习的最新前沿论文（如RLHF、RLVR、GRPO等），准备深入的技术探讨
• 梳理自己过往项目中的核心代码和架构图，确保能清晰讲解技术细节和trade-off