AI应用产品经理（医疗健康方向）（J106203）

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为AI医疗产品专家或产品总监，横向可向大模型商业化落地、医疗AI解决方案负责人转型
• 将复杂的医学场景（如问诊、报告解读）拆解为图像识别、推理、检索等AI能力模块，评估各模块对最终用户体验的影响
• 联合算法和医学团队，通过评测和失败案例分析，反向定义数据需求，设计医患仿真任务并制定数据标注与验收标准
• 具备扎实的医学背景或深刻的医疗场景理解力，熟悉问诊、随访等真实业务流程
• 掌握大模型相关技术逻辑（如RAG、Agent、多模态），能将业务问题转化为数据规格和算法改进假设

申请策略

• 准备1-2个将复杂业务问题拆解为AI能力模块并成功落地的案例，重点展示“发现问题-定义数据-联合算法解决”的闭环
• 突出医学/医疗相关的专业背景或项目经验，展示对真实医疗场景（如问诊、报告解读）的深刻理解
• 强调在AI产品（尤其是大模型、RAG、Agent）落地过程中的数据定义、评测体系搭建及跨团队协同经验
• 深入学习大模型技术原理（如RAG检索增强生成、Agent工作流），了解多模态模型在医疗影像或文本中的应用
• 熟悉医疗数据合规要求及医疗AI产品的评测标准，提升数据合成与标注策略的设计能力

面试指南

• 采用STAR法则，重点突出“业务理解-问题拆解-数据/策略定义-跨团队协同-效果验证”的完整闭环
• 强调对医疗行业“严谨性”的敬畏，以及在技术边界内寻找最优解的平衡能力
• 请分享一个你如何将复杂的医疗场景拆解为AI能力模块，并推动落地的案例？
• 当模型在医疗问答中出现幻觉或专业错误时，你会如何通过数据或策略调整来解决？
• 如何设计一套有效的医患仿真任务来评测大模型在问诊场景下的表现？
• 在与算法团队和医学专家沟通时，如果双方对效果验收标准产生分歧，你如何协调？
• 提前了解百度在医疗AI领域的最新产品（如灵医大模型）及技术布局，熟悉RAG、Agent在医疗场景的应用案例
• 复习医疗数据标注规范、模型评测指标（如准确率、召回率、幻觉率），并思考其在医疗场景下的特殊要求