蚂蚁集团-医疗Agent 工程师-健康事业群

优缺点分析

角色解读

• 在医疗AI领域深耕，成为多模态理解和Agent系统架构的专家，主导核心模块的设计与演进
• 向技术管理方向发展，带领团队负责医疗AI产品的整体技术规划和落地，推动业务创新
• 横向拓展至蚂蚁集团其他AI业务线，如金融、保险等，将医疗AI的技术经验应用到更广泛的场景
• 负责构建医疗AI系统的多模态能力，处理体检报告、图片、PDF、OCR、IoT健康数据等复杂输入，确保系统能理解和处理多样化的医疗数据
• 深入进行Context Engineering，包括长上下文管理、压缩、Reflection与动态Context组装，以提升AI在复杂对话中的稳定性和准确性
• 建设SkillOps体系，涵盖Skill的生成、路由、评测、优化、版本管理和自进化，使AI系统能够持续学习和适应新的医疗场景
• 扎实的编程能力，精通Python、Java、Go或TypeScript中的至少一种，能够高效实现复杂算法和系统
• 深入理解LLM、Agent、Tool Calling、Memory、Context Engineering等前沿技术，并能应用于实际问题解决
• 优秀的系统设计和问题拆解能力，能够独立完成从方案设计、开发到评测上线的完整闭环
• 对Agent Infra、长上下文、多模态、Skill、Evaluation等方向有浓厚兴趣和深入理解

申请策略

• 在面试中展示对医疗AI场景的理解，以及如何将技术应用于实际业务
• 了解蚂蚁集团在医疗健康领域的布局和产品，展现对公司的认同感
• 突出在LLM、Agent、多模态等领域的实际项目经验，特别是生产级系统的落地案例
• 强调系统设计能力，展示如何解决复杂技术问题并完成闭环开发
• 如有医疗AI相关经验，务必重点描述，包括处理医疗数据、构建医疗模型等
• 深入学习Context Engineering和SkillOps相关技术，了解最新的研究进展和最佳实践
• 熟悉医疗AI领域的行业标准和法规，如数据隐私、医疗合规等
• 参与开源Agent项目或构建个人项目，提升实践能力

面试指南

• 对于技术设计问题，采用STAR法则，结合具体项目，突出技术选型、实现过程和效果
• 对于系统设计问题，从需求分析、架构设计、模块拆分、技术选型、风险控制等角度展开
• 对于场景理解问题，结合医疗行业特点，展示对业务痛点和用户需求的理解
• 请详细描述你过去在Agent或LLM项目中如何设计Context管理策略？
• 如何评估一个医疗AI Agent的性能？你会设计哪些评测指标？
• 在构建多模态能力时，如何处理不同模态数据之间的对齐和融合？
• 请举例说明你如何设计一个Skill系统，并实现其自进化能力？
• 面对医疗场景的高准确率要求，你会如何优化模型和系统？