算法工程师（医疗服务AI产品）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕医疗NLP和LLM领域，成为算法专家或技术负责人
• 业务专家路线：结合医疗业务，转型为医疗AI产品经理或解决方案专家
• 管理路线：带领团队负责医疗AI产品的算法研发，向技术管理层发展
• 负责医疗领域大语言模型（LLM）的微调与优化，包括数据集的构建、模型训练与调优
• 探索提示工程、模型微调、工具调用等技术在医疗场景中的应用，解决实际问题
• 参与提升LLM在医疗领域的能力，如多模态、可控文本生成、生成质量评估等前沿方向
• 扎实的NLP和深度学习理论基础，熟悉Transformer架构和主流LLM（如Llama、Qwen）
• 熟练使用Python和PyTorch，具备良好的Linux环境开发能力
• 具备医疗NLP项目经验或对医疗AI有浓厚兴趣，了解医疗文本的特殊性

申请策略

• 在申请时，可以表达你对医疗AI领域的热情和长期发展意愿
• 了解平安在医疗AI领域的布局和产品，在面试中展现你的行业洞察
• 突出NLP或LLM相关的项目经验，特别是医疗领域的项目，展示你如何解决实际问题
• 强调你的编程能力，尤其是Python和PyTorch的使用经验，以及Linux环境下的开发能力
• 如果有论文发表或大赛获奖经历，务必在简历中突出，这是加分项
• 提前熟悉主流LLM（如Llama、Qwen）的微调方法和工具，如LoRA、QLoRA
• 补充医疗NLP相关知识，了解医疗文本的特点和常见处理方法

面试指南

• 回答项目经验时，采用STAR法则，重点突出你如何解决技术难点和项目成果
• 对于模型评估问题，可以从准确性、鲁棒性、安全性等维度回答，并结合具体案例
• 对于数据问题，可以提出数据增强、迁移学习、联邦学习等解决方案，展现你的思考深度
• 请详细介绍你参与过的NLP或LLM项目，特别是如何构建数据集和进行模型微调？
• 你如何评估一个微调后的LLM在医疗场景下的效果？
• 面对医疗数据稀缺和隐私问题，你会如何设计数据收集和训练方案？
• 你对Llama、Qwen等主流模型有什么了解？它们各自有什么优缺点？
• 复习LLM微调、RLHF、多模态等核心知识，并准备相关项目案例