多模态大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从算法工程师向多模态大模型专家或AI架构师发展，深入医疗AI前沿
• 业务方向：积累医疗行业经验，转型为AI医疗产品经理或解决方案架构师
• 管理方向：带领团队负责完整AI医疗项目，晋升为技术主管或研发经理
• 负责视觉-语言大模型（VLM）的研发与优化，推动AI在医学图像分析和智能诊疗中的应用
• 开发医学图像分类、分割、检测算法，并设计跨模态融合架构实现图像与文本协同
• 基于LLM/VLM进行微调（SFT/RLHF/LoRA），优化辨证论治、报告生成等任务
• 构建医学知识图谱和Agentic智能体，实现辅助诊断、用药监测等自动化场景
• 扎实的深度学习基础，精通LLM、VLM和多模态学习，具备大模型训练与微调经验
• 熟练掌握PyTorch/TensorFlow，熟悉vLLM、DeepSpeed等框架
• 具备医学图像分析经验，掌握分类、分割、检测等算法
• 了解Agentic开发（LangChain等）和知识图谱/RAG技术，有医疗AI项目经验优先

申请策略

• 在面试前了解平安医疗科技的业务方向，思考如何将多模态技术融入中医诊疗
• 准备一个完整的项目案例，从问题定义到落地细节，展示技术深度和业务理解
• 突出大模型训练与微调经验（SFT/RLHF/LoRA），附具体项目成果
• 强调多模态或VLM项目经历，尤其是医学图像或跨模态融合相关
• 展示在顶尖会议（如CVPR、MICCAI）发表的论文
• 若有Agentic或知识图谱开发经验，单独列出
• 补充医疗影像分析经验（舌象、关节等），可使用公开数据集练习
• 深入学习LangChain、AutoGen等Agentic框架，搭建一个小型智能体Demo

面试指南

• 对于项目经验题，采用STAR法则：背景-任务-行动-结果，突出个人贡献和量化指标
• 对于技术原理题，先解释核心概念，再结合项目实践说明，最后总结优劣
• 对于开放设计题，从需求分析开始，分模块讨论（如数据、模型、部署），并考虑约束条件
• 请介绍一个你负责的多模态或VLM项目，包括技术挑战和解决方案
• 如何设计一个跨模态融合架构，处理图像和文本的不对齐？
• 在医疗AI中，如何保证模型的可解释性和符合伦理要求？
• 你对LoRA和RLHF的理解，以及它们在大模型微调中的优缺点
• 如果你要构建一个医疗问答系统，你会如何设计知识图谱和RAG？