佳能医疗
AI医学图像算法实习生（CV/医疗影像）
AI医学图像算法实习生（CV/医疗影像）
发布于 大约 15 小时前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
深度学习
PyTorch
目标检测
医学影像
MRI
图像分割
CT
Nnunet
AI 估算 · 4k–6k
实习岗位，参考北京地区AI算法实习生薪资水平，大厂医学影像方向有一定竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为AI医学图像算法实习生，你将参与CT、MRI等医学影像数据的预处理和清洗，并研究与复现前沿的深度学习算法，如图像分割、目标检测和分类
你将使用PyTorch、nnUNet、Transformer等工具，针对临床需求优化模型鲁棒性，推动算法在辅助诊断中的落地
适合希望在医学影像AI领域积累研究经验的学生
最低要求
生物医学工程、计算机、自动化、电子信息等相关专业硕士/博士在读
熟悉常见的nnUNet和Transformer等深度学习架构
熟悉理解医学影像处理的基础理论，熟悉常用的损失函数及评价指标
对医学影像分割、检测和分类等有相关经验
熟练掌握Python，熟练PyTorch深度学习框架，具备良好的代码规范
有较好的沟通能力，逻辑思维清晰，能够流利阅读英文文献
每周出勤 2~3 天以上，能够连续实习6个月以上者优先
工作职责
负责医学影像数据（如CT、MRI等）的自动化预处理和清洗工作
参与CT/MR医学图像分割、目标检测及分类领域的前沿算法研究与复现
针对特定临床需求（如病灶识别、器官量化、辅助诊断等），开发和优化模型在复杂医学数据上的鲁棒性与精度，推动算法的临床转化与落地
参与撰写高质量学术论文、专利或技术报告，将研究成果转化为具备行业影响力的知识产权
优先资格
加分项（优先条件）：
竞赛经验：在相关 Challenge 等国际医学影像竞赛中取得优异成绩者
学术论文：以第一作者在 CVPR, ICCV, MICCAI, IEEE-TMI, Medical Image Analysis 等顶会或中科院2区以上期刊发表过论文者
工程技能：熟悉nnUNet和 MONAI 框架、具有实际项目经验者优先
影像组学分析：具有影像组学或生境分析经验者
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 佳能医疗为行业巨头，平台大，资源丰富，有利于学术和职业发展
- 专注医学影像AI，前沿技术（nnUNet、Transformer）实践机会多
- 可参与完整算法落地流程，积累宝贵项目经验
- 有发表论文和专利的机会，助力学术简历
- 实习需保证每周2-3天出勤，连续6个月，时间投入较大
- 医学影像算法对精度和鲁棒性要求高，模型调优可能耗时
- 适合生物医学工程、计算机等相关专业的研究生，对医学影像AI有浓厚兴趣，希望积累研究经验和学术成果的求职者
缺点 / 挑战
- 需同时掌握医学知识和深度学习技术，入门门槛较高
角色解读
- 从实习生到正式研究员，深入医学影像AI领域
- 有机会发表顶级会议/期刊论文，提升学术影响力
- 积累临床合作经验，向医疗AI产品经理或资深算法专家发展
- 负责CT、MRI等医学影像数据的自动化预处理和清洗，确保数据质量
- 参与图像分割、目标检测等前沿算法的研究与复现，优化模型性能
- 针对病灶识别、器官量化等临床需求，推动算法在辅助诊断中的落地
- 撰写学术论文、专利或技术报告，将研究成果转化为知识产权
- 熟练掌握Python和PyTorch，具备良好的代码规范
- 熟悉nnUNet、Transformer等深度学习架构及医学图像处理基础
- 了解医学影像分割、检测和分类的常用损失函数与评价指标
- 具备英文文献阅读能力和良好的沟通协作能力
申请策略
- 关注佳能医疗在医学影像AI领域的最新动向，在面试中展示对公司的了解
- 准备一个完整的医学影像AI项目案例，从数据处理到模型评估，展示工程和学术能力
- 突出相关项目经验，如医学图像分割、检测或分类项目
- 强调PyTorch、nnUNet、Transformer等技术熟练度
- 如有竞赛获奖或学术论文，务必放在显眼位置
- 体现英文文献阅读和代码规范能力，如GitHub链接
- 提前学习nnUNet和MONAI框架，动手复现经典模型
- 熟悉医学影像公开数据集（如BraTS、LiTS）及常用预处理方法
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经历，突出技术难点和解决方案
- 对于算法原理问题，从基本原理出发，结合实际应用场景说明
- 遇到问题时，展示系统化调试思路，如数据检查、模型分析、超参数调整等
- 请介绍你做过的一个医学图像分割项目，包括数据预处理、模型选择、结果评估
- 解释nnUNet的自适应机制和相比传统U-Net的优势
- 如何处理医学影像中的类别不平衡问题？
- 你对Transformer在医学图像中的应用有什么理解？
- 如果你发现模型在某个临床数据上性能下降，你会如何分析并改进？
职位点评
64
综合评分
医疗AI大厂实习，前沿技术栈，学术机会多，薪资一般，时间灵活。
更适合这类人
适合追求技术成长和学术积累的实习生，对短期高薪资不敏感。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利40
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
40较低
实习薪资一般，相比全职偏低，但公司为行业巨头，福利较正规，提供实习证明和可能转正机会。
薪资信号未披露（AI估算：4K-6K/月）
成长发展
85较高
职位提供前沿技术实践（nnUNet、Transformer）和学术产出机会，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、nnUNet、Transformer、深度学习、医学影像
业务类型profit_center
工作生活
60中等
每周只需2-3天，较为灵活，但要求连续6个月，地点固定在北京朝阳区，WLB尚可。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
医疗影像AI直接服务临床诊断，社会价值较高，但作为实习生影响力有限。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs