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蚂蚁集团-医疗大模型训练算法-健康事业群
蚂蚁集团-医疗大模型训练算法-健康事业群
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
上海市 / 杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Llm
Nlp
Pytorch
Rl
Sft
医疗大模型
Fine-Tuning
Pre-Training
AI 估算 · 30k–60k
医疗大模型方向人才稀缺，蚂蚁集团平台优势明显，薪资具备市场竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于医疗垂直领域大模型的训练与优化，涉及预训练、微调、强化学习等关键技术，需要深入挖掘医疗多源异构数据，构建高质量语料库，并持续跟踪前沿技术
你将参与蚂蚁集团健康事业群的核心AI研发，推动大模型在医疗场景的落地与迭代
最低要求
熟悉并实操大模型的预训练（Pre-training）、微调（Fine-tuning）、后训练（Post-training）全流程
有丰富的NLP项目经验，熟悉Transformer架构及主流大模型，具备实际部署和优化经验者优先
熟练掌握Python编程语言，熟练使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架，有大规模分布式训练经验者优先
具备医疗行业知识理解能力，熟悉医学术语、诊疗流程、健康管理逻辑，结合医疗业务场景有大模型应用经验者优先
工作职责
负责医疗垂直领域大模型的基础研究和工程落地，聚焦大模型的预训练、后训练（SFT、RL）等关键技术
深入挖掘医疗行业的多源异构数据（包括结构化知识、非结构化文本、临床记录等），构建高质量语料库和知识增强机制，支撑大模型在医疗场景下的可控性和泛化性
研究并实现大模型在医疗领域的继续预训练、推理增强、指令对齐、上下文对话等关键技术，提升模型在复杂医疗任务中的性能与稳定性
关注并探索大模型前沿技术，持续跟踪LLM、MoE、Scaling Law、Continual Learning等方向，推动医疗大模型能力的持续迭代与升级
优先资格
有大模型开源项目贡献经历或医疗领域AI产品开发经验者优先
有ACL、EMNLP、NeurIPS、ICLR等人工智能顶会论文发表者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术方向：大模型是AI核心赛道，医疗垂直领域需求旺盛，技能积累价值高
- 大平台资源：蚂蚁集团提供充足算力和数据资源，项目影响力大
- 论文产出机会：研究导向明确，有顶会发表潜力
- 适合对大模型技术有深厚热情、具备NLP和深度学习基础、愿意深耕医疗AI领域的研究型或工程型人才
缺点 / 挑战
- 技术难度高：需要同时精通大模型训练和医疗领域知识，入门门槛较高
- 工作强度大：互联网大厂研发节奏快，可能面临加班和快速迭代压力
- 竞争激烈：顶尖人才集中，晋升和绩效压力明显
角色解读
- 技术深耕：成为医疗AI大模型领域的专家，主导核心算法突破
- 管理方向：带领团队负责医疗大模型产品线，晋升技术Leader
- 跨领域拓展：从医疗AI扩展到其他垂直领域大模型应用
- 负责医疗大模型的预训练、微调和强化学习全流程，优化模型在医疗场景的性能
- 挖掘医疗多源异构数据，构建高质量语料库和知识增强机制
- 跟踪前沿技术如MoE、Scaling Law，推动模型迭代升级
- 精通大模型训练全流程，包括预训练、SFT、RL
- 熟练掌握Python和PyTorch/TensorFlow，具备大规模分布式训练经验
- 扎实的NLP基础，熟悉Transformer架构和主流大模型
- 对医疗领域知识有一定理解，能结合业务场景应用大模型
申请策略
- 深入了解蚂蚁健康事业群的业务方向，在面试中展示对医疗AI场景的理解
- 准备1-2个技术深度项目案例，能清晰讲解技术方案和难点解决过程
- 突出大模型训练全流程项目经验，特别是预训练、SFT、RL的实际案例
- 强调NLP项目成果，如模型部署、优化、效果提升等具体数据
- 展示医疗行业相关经历，如医疗文本分析、知识图谱构建等
- 如有顶会论文或开源贡献，务必重点列明
- 系统学习大模型训练框架，如DeepSpeed、Megatron等分布式工具
- 补充医疗领域知识，熟悉常用医学术语和诊疗流程
面试指南
- STAR原则：针对项目经验问题，按情境-任务-行动-结果结构回答，突出量化成果
- 问题拆解：对于开放性技术问题，先拆解关键点，再逐一分析，最后总结
- 结合业务：始终联系医疗场景，体现领域理解
- 请详细说明你参与的大模型预训练或微调项目，包括数据构建、训练策略和效果评估
- 在医疗场景下，大模型面临哪些特有挑战？如何保证输出的可靠性和安全性？
- 解释RLHF在医疗大模型中的应用难点和你的解决方案
- 你对MoE和Scaling Law的理解？如何应用在医疗大模型上？
- 描述一次你处理大规模分布式训练的经验，包括遇到的问题和优化方法
职位点评
76
综合评分
高薪高成长、前沿技术栈、医疗AI赛道，但工作强度和地点灵活度一般。
更适合这类人
该职位最适合重视技术成长和前沿探索的求职者，愿意在医疗AI领域深耕，并能接受较高强度的工作节奏。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
80较高
该职位薪资水平偏高，蚂蚁集团福利完善（如五险一金、补充医疗等），但具体薪资面议，补偿性动机满足较好。
薪资信号面议 (30K-60K/月)
成长发展
90较高
大模型是前沿技术领域，职位涉及预训练、RL等核心技能，成长空间极大，且有顶会论文和开源贡献机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Pre-training、SFT、RL、MoE、Scaling Law、Transformer
成长机会持续跟踪前沿技术
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，工作地点在上海或杭州的市区核心地段，但互联网大厂加班文化普遍，JD未提及WLB，生活化动机满足一般。
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
85较高
医疗AI直接服务于健康领域，社会价值较高，行业处于高速增长期，能带来较强的使命感。
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
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