研究型实习生-医疗大模型算法研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入医疗AI领域，积累科研和工程经验
• 表现优秀者可转正，成为达摩院正式研究员
• 未来可向医学影像AI专家、算法科学家方向发展
• 负责医学影像与计算机视觉算法的研究和开发，包括多模态影像分析、器官分割、病灶检测等
• 参与临床合作项目，从临床问题出发，设计并验证AI解决方案
• 在大型医学影像和临床数据上实现算法，并进行实验验证
• 与团队协作，参与日常研发和学术讨论
• 扎实的计算机视觉和机器学习基础，熟悉常用深度学习框架
• 良好的编程能力，至少精通一门语言（C++/Java/Python）
• 有科研经验，发表过顶级会议或期刊论文者优先
• 对医学影像分析有浓厚兴趣，具备跨学科学习能力

申请策略

• 了解达摩院医疗AI团队的研究方向，在面试中展示匹配度
• 准备一个与医学影像相关的项目或研究思路
• 突出计算机视觉、机器学习项目经验，尤其是医学影像相关
• 强调科研成果，如发表的论文、竞赛获奖
• 展示编程能力和工程实现能力，如GitHub项目
• 体现对医疗AI的热情和相关实习/项目经历
• 补充医学影像分析知识，如MRI、CT等模态
• 熟悉深度学习框架如PyTorch、TensorFlow

面试指南

• 用STAR法则回答项目经历：情境、任务、行动、结果
• 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合具体场景提出解决方案
• 对于临床转化问题，强调跨学科合作和以患者为中心
• 请介绍一个你参与过的医学影像或计算机视觉项目
• 如何解决医学影像数据标注不足的问题？
• 你了解哪些器官分割或病灶检测的最新方法？
• 如何将临床问题转化为算法问题？
• 你如何看待AI在医疗领域的伦理问题？