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蚂蚁数字科技-数科技术部-AI智能体工程师（医疗方向）
蚂蚁数字科技-数科技术部-AI智能体工程师（医疗方向）
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Ai Agent
Dicom
Emr
Go
Llm
Rag
医疗大数据
知识工程
AI 估算 · 35k–60k
AI智能体工程师市场需求旺盛，医疗方向复合人才稀缺，蚂蚁平台提供有竞争力薪酬。
职位详情
关于这个职位
该职位负责医疗数据工程与AI智能体开发，基于大模型技术构建病历生成、病历质控、知识问答等ToB应用
需要处理多源异构医疗数据，熟悉EMR、DICOM等规范，并设计Agent核心逻辑
适合有扎实工程背景、对医疗AI感兴趣的算法工程师
最低要求
硕士及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、生物医学工程等相关专业
扎实的计算机工程系统知识，智能体开发以及大模型相关技术的工程经验
至少精通Java/Go/Python其中一种编程语言, 熟悉常用的算法和数据结构，熟悉常用的软件设计模式并能根据实际情况灵活应用
对医疗本体有较深理解，具体包括：
（1）熟悉医疗文书逻辑与规范（如入院记录、病程记录、出院小结、手术记录等文书结构与书写要求）
（2）了解医疗影像基础，熟悉 DICOM 协议及医学影像数据处理流程
（3）具备一定的临床医学基础知识，能够理解医疗业务场景需求并转化为算法方案
良好的沟通协作能力、团队合作精神，强烈的责任心和上进心，自我驱动，抗压能力强
工作职责
医疗数据工程：深入挖掘医疗多源异构数据（结构化EMR、非结构化病历文书、医学影像元数据、临床知识库等），主导高质量语料构建、数据清洗与合成数据生成，建立面向医疗场景的知识增强机制
医疗智能体开发：面向ToB医疗业务场景，设计并落地医疗效率赋能类AI Agent，包括但不限于病历自动生成、病历质控、知识问答等核心应用，负责Agent核心逻辑设计、模型调优及效果验证
探索医疗智能体与真实医疗数字世界可控，稳定执行的最后一公里，实现医疗TOB场景的智能体落地，涉及行业系统虚拟化技术，业务语义知识体系，行业沙箱技术等建设
前沿技术跟踪与应用：持续关注LLM、MoE、RAG、CoT推理、AI Agent等前沿方向，结合医疗行业特性进行技术预研与创新，推动医疗大模型与智能体能力的持续迭代
优先资格
优先考虑（满足其一即可）：
（1）有医疗大模型（如病历生成、医学问答、辅助诊断等）的完整研发或落地经验
（2）参与过医疗 ToB 产品（HIS、EMR、CDSS 等）的 AI 能力建设或系统集成
（3）在大规模数据处理方面有成功实践，特别是合成数据生成、模型蒸馏、高质量数据清洗
（4）有 AI Agent / 知识工程 / 工具调用（Function Calling）相关开发经验
（5）有人工智能顶会（NeurIPS / ACL / EMNLP / MICCAI 等）或医学信息学期刊论文发表经历
（6）熟悉医疗行业数据安全合规要求（如数据脱敏、隐私保护）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 蚂蚁集团平台大，技术资源丰富，能接触真实医疗ToB场景
- 医疗AI是快速增长的赛道，职业前景广阔
- 涉及LLM、RAG等前沿技术，个人技能提升速度快
- 医疗数据复杂且合规要求高，技术落地难度较大
- 需要同时理解技术和医疗业务，学习曲线较陡峭
缺点 / 挑战
- JD明确要求抗压能力强，可能面临较高的工作强度
- 适合有扎实工程基础、对医疗AI充满热情、愿意接受技术挑战的工程师
角色解读
- 向医疗AI专家方向发展，深耕大模型和智能体在医疗领域的应用
- 可晋升为技术专家或团队负责人，主导医疗AI产品研发和落地
- 有机会成为懂技术又懂医疗的复合型人才，拓展跨领域职业空间
- 负责医疗多源异构数据的清洗、语料构建和合成数据生成，建立面向医疗场景的知识增强机制
- 设计并落地医疗AI Agent应用，如病历自动生成、病历质控和知识问答等ToB核心场景
- 探索医疗智能体与真实系统的集成技术，包括行业系统虚拟化、语义体系和沙箱建设
- 跟踪LLM、RAG等前沿技术，结合医疗行业特性进行预研和创新，推动模型迭代
- 扎实的编程能力，精通Java/Go/Python中至少一种，熟悉算法与数据结构
- 具备大模型和智能体开发经验，熟悉RAG、CoT、Function Calling等技术
- 理解医疗文书规范、DICOM协议，具备基础临床医学知识
- 良好的沟通协作能力和强烈的责任心，能承受压力并自我驱动
申请策略
- 了解蚂蚁数字科技在医疗AI领域的布局和产品方向
- 面试前准备1-2个完整的项目案例，清晰展示个人贡献和技术思路
- 突出大模型相关项目经历，尤其是Agent、RAG或CoT的实际应用
- 强调医疗数据处理、医疗系统集成或AI赋能医疗的落地案例
- 展示编程能力和工程系统设计能力，突出解决复杂问题的经验
- 若有顶会论文或医疗AI项目成果，务必重点提及
- 学习医疗文书规范、DICOM协议等医疗行业知识
- 熟悉AI Agent开发框架，如LangChain、AutoGen或Function Calling
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经历，突出具体行动和量化结果
- 回答技术设计问题时，从需求分析、架构设计、模型选型到效果评估逐步展开
- 强调对医疗场景的理解，体现业务敏感性和技术落地能力
- 请介绍一个你参与过的医疗AI项目，你在其中担任什么角色？
- 如何设计一个病历自动生成Agent？请说明关键技术点和架构
- 医疗数据涉及隐私和合规，你如何处理数据脱敏和安全性问题？
- 如何评估大模型生成病历的质量？你有哪些评价方法和指标？
- 你对RAG和CoT推理在医疗场景中的应用有什么理解和实践？
职位点评
77
综合评分
蚂蚁医疗AI工程师，前沿技术、高挑战、薪资优厚但工作强度大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
追求技术前沿和成长机会，对医疗AI有热情，能够承受一定工作压力的人。
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92
工作生活45
使命价值85
薪资福利
80较高
该职位薪资预计较高，但JD未明确具体薪酬范围，需面试确认。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
92较高
岗位涉及LLM、AI Agent等前沿技术，有良好的技术成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、MoE、RAG、CoT、AI Agent、DICOM、EMR
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
办公地点在北京，JD未提及弹性工作安排，且要求抗压能力强，可能工作强度较大。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
85较高
医疗方向具有社会价值，AI在医疗领域的应用能提升效率、改善服务质量，行业前景向好。
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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