【医学专项】蚂蚁集团-医学大模型和世界模型算法-健康事业群

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从算法工程师逐步成长为技术专家或架构师，深入医学大模型与AI4Science前沿领域
• 业务方向：可向医学AI产品负责人或技术负责人发展，推动医疗AI落地
• 行业前景：AI+医疗是高速赛道，积累的模型与领域经验具有长期价值
• 设计并评估医学大语言模型、多模态大模型及医学领域基础模型的架构，探索适合医疗场景的训练方案
• 研发能够建模人体健康状态、疾病演化与诊疗路径的医学世界模型，提升模型对医学规律的理解和预测能力
• 研究疾病进展预测、治疗响应建模、临床路径建模等关键算法，并探索因果推理与不确定性量化
• 跟踪世界模型、状态空间模型等前沿技术，快速完成算法验证与原型实现
• 扎实的机器学习/深度学习理论，熟悉Transformer、大语言模型、多模态模型或世界模型的基本原理
• 掌握PyTorch等深度学习框架，具备模型实现、训练调试与分布式训练经验
• 在至少一个方向（如大模型预训练、世界模型、医学多模态、知识图谱、因果推理）有深入项目经验

申请策略

• 简历中明确写出与岗位要求匹配的项目经验，采用STAR法则
• 了解蚂蚁健康事业群的产品和方向（如医保、医疗影像等），在面试中展示对业务的思考
• 突出大模型预训练、多模态或世界模型的实战项目，并量化模型效果（如指标提升）
• 如有顶会或顶刊论文，重点标注一作或共同一作，这是极大加分项
• 展示医学相关项目经验（如医疗文本、影像分析、知识图谱构建），强调领域理解
• 深入阅读医学大模型和世界模型的最新论文（如Med-PaLM 2、Sora、World Model），尝试复现核心思想
• 学习分布式训练框架（如DeepSpeed、Megatron），提升大规模训练工程能力
• 补充医学知识基础，如电子病历、临床路径、医学ontology，以便业务沟通

面试指南

• 回答技术问题时，采用“背景-方法-结果”的结构，突出个人贡献与难点解决
• 对设计类问题，先拆解问题目标，再给出方案，并说明权衡与取舍
• 强调与岗位方向的契合，表达对医学AI长期价值的认同
• 请详细介绍你参与过的一个大模型预训练项目，包括数据、架构、训练策略和遇到的问题
• 如何设计一个医学大模型？你会如何评估其在医疗场景中的效果？
• 解释世界模型的原理，以及它如何应用于疾病进展预测？
• 你如何理解因果推理在医学AI中的作用？请举一个反事实推理的例子
• 你是否有分布式训练经验？如何优化大规模模型的训练效率？