蚂蚁集团-蚂蚁健康大模型算法专家-健康事业群

优缺点分析

角色解读

• 从算法专家向技术专家或架构师方向发展，主导医疗大模型的核心技术选型与架构设计
• 积累医疗AI行业经验，可转向产品总监或业务负责人等管理岗位，统筹技术落地与商业化
• 紧跟大模型前沿，有机会发表顶会论文、参与行业标准制定，成为领域权威
• 负责大模型在医疗场景的算法研发，包括语音、多模态、行业、数字人等多个方向，根据团队需求选择垂直领域
• 将模型落地到医疗AI产品中，如泛医疗助手、报告解读、影像识别等，持续优化用户体验和运行效率
• 跟踪前沿大模型技术，探索AI医疗普惠的新范式，参与预训练、微调、推理优化等全流程工作
• 扎实的编程能力，精通Python/Java/C++中至少一门，熟悉PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架
• 深入理解大模型相关的预训练、SFT、RLHF、分布式训练等技术，并有实际项目经验
• 针对不同方向需具备专项能力，如语音算法需掌握ASR/TTS/VAD，多模态需熟悉QwenVL等模型，数字人需掌握2D/3D驱动技术
• 有医疗行业知识或跨领域协作能力，能理解医学术语与诊疗流程，推动技术落地

申请策略

• 在申请时明确你感兴趣的方向（语音/多模态/行业/数字人/基座），并针对该方向定制简历和面试准备
• 展示你对AI医疗普惠的理解和热情，可以准备一些相关思考或案例，体现你的使命感和业务视角
• 重点突出大模型相关的项目经验，如预训练、微调、RLHF的实例，说明你在其中的具体贡献和成效
• 如果有医疗行业背景或相关项目，务必详细描述，如医疗影像、文本处理、知识库构建等
• 列出发表过的顶会论文或开源项目，这是重要的加分项，显示学术能力和技术影响力
• 突出编程和工程能力，包括分布式训练、模型部署优化等，证明你不仅能做算法，也能落地
• 熟悉主流大模型架构（如GPT、LLaMA、Qwen）和多模态模型（如QwenVL、InternVL），掌握SFT、RLHF等训练技术
• 补充医疗领域基础知识，了解医疗术语、诊疗流程和常见AI应用场景（如辅助诊断、健康咨询）

面试指南

• 用STAR法则回答项目类问题：情境（项目背景）、任务（你的目标）、行动（具体做法）、结果（量化成果）
• 阐述技术问题时，遵循“原理-实践-改进”的思路：先讲理论基础，再说明实际应用，最后提出可能的优化方向
• 针对医疗AI场景，突出你对数据隐私、安全合规和用户信任的重视，体现跨界思维能力
• 请介绍一个你主导的大模型项目，包括模型选型、训练过程、遇到的挑战和解决方案
• 你对医疗AI的落地有什么独特的见解？如何将通用大模型适配到医疗场景？
• 在分布式训练中，你如何处理显存不足或训练不稳定的问题？
• 针对你申请的方向（如多模态），谈谈你对当前主流模型（如QwenVL）的技术优劣势分析
• 如何评估一个医疗AI产品的效果？你有哪些具体指标和质检方案？