算法工程师（医疗服务AI产品）

优缺点分析

角色解读

• 算法专家路线：深耕医疗AI技术，成为医疗NLP领域的技术大牛
• 产品/架构路线：转向AI产品设计或系统架构，主导医疗AI解决方案的落地
• 管理路线：带领团队负责医疗AI项目的研发与交付
• 针对医疗场景的任务，收集或构建高质量数据集，对LLM进行监督微调（SFT）和偏好对齐
• 利用提示工程（Prompt Engineering）和工具调用，开发医疗领域的AI应用原型
• 探索提升LLM在医疗场景中的能力，包括多模态融合、可控文本生成和生成质量评估
• 扎实的NLP和深度学习基础，熟悉Transformer架构和LLM原理
• 熟练使用Python、PyTorch和Linux环境，具备良好的工程实现能力
• 熟悉主流开源LLM（如Llama、Qwen）及其微调范式（LoRA、全参）
• 对医疗NLP有经验或强烈兴趣，了解医疗文本的特殊性（术语、隐私等）

申请策略

• 在简历或面试中表达对医疗AI的见解，例如如何用LLM辅助诊断或医疗文书生成
• 提前了解平安健康（平安好医生）的产品线，思考技术如何与业务结合
• 突出NLP相关项目经验，尤其是LLM微调、提示工程或医疗文本处理的项目
• 强调深度学习框架（PyTorch）和编程能力，可附GitHub代码
• 如有医学/生物信息学交叉论文或竞赛奖项，务必重点展示
• 补充医疗NLP基础知识，如临床术语、医学文献处理等
• 动手实践LLM微调（使用Llama、Qwen等），熟悉常见微调工具（如LLaMA-Factory）

面试指南

• 对于技术类问题，先拆解问题核心，再结合自身项目经验分步骤回答，最后总结关键点
• 对于场景题，展示你的系统思维：数据-模型-评估-部署全链路考虑
• 对于开放性问题，可以举一反三，展示你对技术深度和业务价值的理解
• 如何为医疗领域的LLM微调构建高质量数据集？
• 传统NLP模型与大语言模型在医疗任务上的优缺点比较？
• 如何评估医疗场景下LLM生成文本的准确性和安全性？
• 描述一个你使用LLM解决实际问题的项目经验
• 什么是RLHF？在医疗领域应用RLHF可能面临哪些挑战？