CT Physics & Algorithms Engineer

优缺点分析

角色解读

• 在CT算法领域深耕，从算法工程师成长为资深专家或技术负责人
• 向医学影像AI方向拓展，结合DLR等前沿技术成为行业专家
• 可向产品经理或技术管理岗位转型，全面负责产品算法方案
• 研发CT核心重建算法（校正、迭代重建、深度学习），提升图像质量
• 进行图像预处理、去噪、伪影校正和低剂量算法优化
• 参与系统物理特性分析，使用Matlab进行算法原型开发与仿真测试
• 跨部门协作，推动算法从研发到产品落地的全过程
• 熟练掌握Matlab进行算法开发，具备C/C++或Python编程能力
• 深入理解CT图像重建、去噪、伪影校正等核心技术
• 了解CT物理原理和剂量计算，有医学影像标准应用经验
• 具备逻辑思维和问题排查能力，良好的跨部门沟通和文档能力

申请策略

• 在求职信中表达对医疗科技改善人类健康的使命感，与飞利浦的价值观契合
• 准备一个完整的算法项目案例，展示从需求分析到性能验证的全流程
• 突出CT图像处理或重建算法相关的项目经验，尤其是使用Matlab或C++的实战案例
• 强调深度学习在医学影像中的应用成果，如去噪、超分辨率等
• 展示物理背景和对CT系统原理的理解，以及剂量优化方面的经验
• 如果对CT物理不熟，可系统学习X射线衰减模型和探测器原理
• 强化C/C++编程能力，特别是算法工程化落地的技能
• 了解FDA/NMPA注册流程和医疗影像标准，增加竞争优势

面试指南

• 技术问题采用原理+实践结合的方式，先阐述基础理论，再举例项目中的应用
• 行为问题用STAR法则，突出具体任务、行动和量化结果
• 趋势类问题展现对行业热点的关注和独立思考
• 请详细说明CT图像重建中的FDK算法原理及其局限性
• 如何评价一个深度学习去噪模型在CT图像上的性能？
• 描述一次你解决复杂算法问题的经历，你是如何排查和解决的？
• 你对CT剂量优化的理解？有哪些常用方法？
• 你如何看待AI在医学影像中的发展趋势？