产品经理（偏医学顾问）

优缺点分析

角色解读

• 在医疗AI领域深耕，成为医疗知识工程与智能理赔方向的专家，主导核心知识底座建设
• 向医疗产品专家或技术管理者方向发展，负责更复杂的医疗AI产品线，如智能核责、健康管理等
• 依托平安的金融科技平台，可向保险科技、医疗健康生态等更广阔的业务领域拓展
• 负责医疗领域结构化数据的清洗、标注及质量把控，确保数据集的医学准确性与合规性，为算法模型提供高质量的数据基础
• 构建和维护医疗知识图谱，梳理疾病、药品、诊疗项目之间的逻辑关系，为智能理赔、智能核责等场景提供知识底座
• 深入分析保险理赔中的医学逻辑，如适应症匹配、合理用药、核责判定等，将复杂的医学条款转化为可执行的算法规则或模型评估标准
• 作为医学与技术的桥梁，跨部门沟通协作，将医学逻辑转化为技术团队可理解的需求文档，推动项目落地
• 扎实的临床医学知识储备，熟悉常见疾病诊疗规范、医保政策及商业健康险条款
• 具备医疗数据清洗、标注和知识图谱构建经验，理解数据结构化与质量把控
• 优秀的逻辑思维和跨部门沟通能力，能将复杂的医学逻辑转化为技术团队可理解的需求文档
• 熟悉数据分析软件，具备大模型相关从业经验者优先，能将医学规则转化为算法规则

申请策略

• 在申请时，可主动表达对医疗AI和保险科技领域的热情，并展示对平安业务方向的理解
• 准备好阐述如何将医学逻辑转化为算法规则的案例，体现跨领域协作能力
• 重点突出临床医学背景和5年以上工作经验，尤其是临床工作或保险从业经验，这是岗位的核心门槛
• 详细描述参与过的医疗数据清洗、知识图谱构建或智能理赔项目，量化数据规模和质量提升成果
• 强调将医学逻辑转化为算法规则或需求文档的案例，展示跨部门沟通和逻辑思维能力
• 如有大模型相关经验或数据分析软件使用经验，务必在简历中单独列出，作为加分项
• 提前补充医疗知识图谱、数据标注和智能理赔相关的行业知识，了解大模型在医疗领域的应用
• 熟悉商业健康险条款和医保政策，可提前学习相关法规和理赔流程，提升岗位匹配度

面试指南

• 回答问题时，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰描述项目背景、你的具体行动和量化成果
• 强调医学逻辑与技术实现的结合，展示你如何将医学知识转化为技术团队可理解的需求文档
• 在回答大模型相关问题时，结合具体应用场景，如知识图谱构建、规则抽取等，体现前瞻性思考
• 请举例说明你如何将复杂的医学条款转化为可执行的算法规则或模型评估标准？
• 在医疗数据清洗和知识图谱构建中，你如何确保数据的医学准确性和合规性？
• 你如何理解智能理赔审核中的医学逻辑，如适应症匹配和合理用药？
• 请分享一个你与算法或技术团队紧密合作，推动医疗产品落地的项目经验
• 你如何看待大模型在医疗知识图谱和智能理赔中的应用前景？