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AI应用算法实习生-医疗大模型
AI应用算法实习生-医疗大模型
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Llm
Ppo
Pytorch
Rlhf
医疗Ai
大模型
强化学习
算法研发
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
前沿大模型技术栈、医疗AI高社会价值、强成长导向，实习津贴符合市场水准
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
9.0千
比人工智能中位数高
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 3570 个在招 · 其中人工智能 约 360 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 430 个在招
职位详情
关于这个职位
面向医疗垂直领域的大模型研发实习岗位，主要参与医疗LLM的全链路训练（预训练、SFT、RLHF）及AI Agent架构设计
负责优化模型在医学诊断辅助与健康管理场景中的多步推理与工具调用能力，并建立专业的模型评估体系以持续提升算法性能
最低要求
熟悉先进大模型的算法原理
自驱力强、有良好的协作能力
对医疗健康行业感兴趣，有热情
工作职责
深度参与医疗领域大模型（Medical LLM）的全链路研发，负责包括基础模型预训练、指令微调（SFT）、以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）等核心技术的建模与优化
探索并实现面向医疗诊断辅助、健康管理等复杂场景的 AI Agent 架构，设计多步推理、工具调用及反思机制，提升模型解决实际医学问题的能力
建立完善的医疗垂直领域模型评估体系，从医学专业性、安全性、逻辑性等维度持续迭代算法方案
优先资格
有丰富的大模型训练（pre-train/post-train）或数据样本合成方面的经验或技巧
有大模型强化学习训练经验，包括但不限于RFT、RLVR、PPO、GRPO等
在大模型方向有高质量（ACL、EMNLP、AAAI等）论文或开源项目产出
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界最前沿的大模型与Agent技术栈，技术视野开阔
- 依托大厂平台拥有海量算力资源与真实医疗业务场景支撑
- 导师制培养机制完善，学术与工程双轨成长路径清晰
- 医疗领域对模型安全性、准确性与合规性要求极高，试错成本大
- 大模型训练调参复杂，需兼顾数学理论与工程落地能力
- 计算机/AI相关专业在读研究生或优秀本科生，对大模型底层原理有浓厚兴趣，且希望将AI技术应用于医疗健康的求职者
缺点 / 挑战
- 岗位竞争激烈，对学术背景或高质量项目经验要求较高
角色解读
- 向大模型算法专家或AI Agent架构师方向发展
- 可深耕医疗AI垂直赛道，成为兼具算法能力与行业认知的复合型技术人才
- 积累顶会论文或工业界落地经验后，可顺利转正为正式研究员或高级工程师
- 深入参与医疗垂直领域大模型的全流程训练与参数优化
- 设计并实现医疗场景下的AI Agent架构与交互机制
- 构建多维度模型评估体系以保障输出安全性与专业性
- 掌握大模型预训练/微调/RLHF核心技术原理
- 熟悉强化学习算法（PPO/GRPO等）及其在生成模型中的应用
- 具备扎实的算法实现、代码调试与实验设计能力
- 了解医疗健康领域基础常识与合规要求
申请策略
- 提前研究阿里通义实验室或医疗AI团队近期公开成果
- 准备1-2个完整的项目案例，重点说明技术选型依据、失败排查过程与最终收益
- 关注团队对医疗合规与伦理的关注点
- 突出大模型训练/微调实战经历，详细列出使用的框架、数据集规模、硬件配置及量化指标
- 展示强化学习相关项目或顶会论文/开源贡献
- 强调跨学科理解能力（AI+医疗）与解决复杂问题的思维
- 系统复习Transformer架构与RLHF对齐原理
- 动手复现主流开源大模型（如Llama/Qwen系列）的SFT/RL流程
面试指南
- 使用STAR法则结构化描述项目背景、任务目标、关键技术动作与可量化结果
- 结合数学公式与代码实践解释算法底层逻辑
- 从数据质量清洗、提示词工程、安全对齐策略、人工反馈收集等多维度展开系统设计思路
- 请详细介绍你参与过的大模型训练/微调项目，遇到了哪些瓶颈及如何解决？
- 如何理解RLHF的原理？其在医疗诊断场景中可能面临哪些局限性？
- 针对医疗健康管理场景，你会如何设计AI Agent的工具调用与反思机制？
- 如何构建一套科学的医疗大模型评估体系，平衡专业性、安全性与逻辑性？
- 梳理个人项目技术栈，准备架构图或关键代码片段演示
职位点评
薪资福利65
成长发展92
工作生活65
使命价值85
薪资福利
65中等
实习津贴符合杭州互联网大厂市场水准，但作为实习岗整体薪酬天花板有限，长期财务回报需待转正后体现。
薪资信号未披露（AI估算：7.0千–1.1万/月）
成长发展
92较高
岗位直接对接医疗大模型核心研发与AI Agent前沿架构，技术栈极具前瞻性，内部导师带教与工业界落地机会丰富，职业成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RLHF、AI Agent、PPO、GRPO、SFT、预训练
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
互联网大厂实习通常采用混合办公模式，但算法研发岗在项目攻坚期可能面临一定强度，具体WLB取决于所在团队节奏。
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
聚焦医疗健康领域的AI落地，致力于通过大模型技术提升诊疗辅助效率与健康管理水平，具有显著的正向社会价值与行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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