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Advanced MR Recon Domain Software Expert
Advanced MR Recon Domain Software Expert
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公医学影像算法
医学影像算法
Dicom
Gpu/Cuda
医学物理
深度学习
算法优化
高性能计算
值不值得投
84综合评分
综合评分 84
顶尖外企核心研发岗，技术前沿且意义深远，薪资优厚，适合追求技术深度与社会影响力的资深专家
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
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约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
负责飞利浦磁共振(MR)图像重建软件与核心算法的开发、集成及优化，将原始MR数据转化为高临床价值的图像
需深入理解MR物理原理与信号处理，利用C++/Python构建高性能重建流程，并与物理学家、硬件工程师紧密协作，解决复杂图像质量问题，提升信噪比、分辨率及重建速度等关键性能指标
最低要求
生物医学工程、电气工程、医学物理、计算机科学、应用数学或物理学等相关领域的学士、硕士或博士学位
在MR图像重建、医学成像算法、MR物理或相关技术领域拥有深厚的专业工作经验
对MR信号形成、k空间、傅里叶重建、图像编码、线圈灵敏度及采集到图像质量的关系有深刻理解
熟练掌握现代C++和Python
具备MATLAB经验（用于算法原型设计、数据分析、自动化或验证）为优势
具备强大的图像质量评估知识，包括信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)、空间分辨率、锐度、伪影、图像均匀性和噪声特性
具备Windows开发实践经验，包括Git、构建系统、代码审查、单元/集成测试、CI/CD、复杂多组件系统的剖析和调试
能够分析复杂的技术问题，定义稳健的验证策略，并能用英语清晰地进行口头和书面交流
工作职责
负责MR重建算法和图像处理能力的软件设计、实现、集成和维护
开发和优化重建方法，包括基于傅里叶的重建、并行成像、迭代重建、压缩感知、去噪、伪影校正以及在适用情况下的基于AI的重建
分析采集参数、k空间数据、RF线圈灵敏度、校准数据、系统条件与 resulting 图像质量之间的关系
定义SNR、CNR、分辨率、锐度、噪声和重建时间目标
建立测试方法、基准、体模研究和性能验收标准
调查来自开发、扫描仪验证、临床评估或现场使用的复杂图像质量问题
进行根本原因分析并实施有效解决方案
开发可重用的C++软件组件、API、重建工作流、配置机制和测试框架
使用Python和/或MATLAB进行数据分析、自动化和验证
确保重建软件具有高性能、可维护性、可测试性和可追溯性，采用良好的软件架构、代码审查、CI/CD和版本控制实践
与MR物理学家、采集和硬件工程师、临床科学家和系统架构师合作
清晰地沟通发现并遵守适用的质量流程
优先资格
精通并行成像（如SENSE、GRAPPA）、压缩感知、迭代重建、非笛卡尔重建、运动或畸变校正，或基于AI/深度学习的MR重建技术
具有GPU/CUDA、高性能计算、大规模图像处理流水线、数值优化或医疗设备软件开发经验
熟悉DICOM标准、MR原始数据格式、临床图像质量评估以及受监管的高科技产品开发流程
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托飞利浦全球顶尖医疗影像平台，接触前沿MR技术与AI结合场景
- 技术壁垒高，职业护城河深
- 国际化研发环境，技术氛围浓厚
- 跨学科协作复杂，需同时理解物理、硬件与软件工程
- 需应对严格的医疗器械合规流程
- 具备扎实数理基础与编程能力的医学物理/计算机交叉背景人才，追求技术深度与国际视野的资深工程师
缺点 / 挑战
- 算法性能优化压力大，对底层代码效率要求极高
角色解读
- 可向首席科学家、技术总监方向发展，或在医学影像AI、高性能计算领域成为行业权威专家
- 负责磁共振(MR)图像重建核心算法的软件化实现与优化，将原始数据采集转化为高质量临床图像
- 精通MR物理原理与k空间理论，熟练掌握C++/Python编程，具备并行计算(GPU/CUDA)及AI重建算法落地能力
申请策略
- 准备英文技术面试，重点阐述算法从理论到工程落地的完整链路
- 了解飞利浦医疗在苏州的业务重心及最新产品方向
- 突出MR重建算法项目经验，强调C++高性能编程能力及GPU加速优化成果
- 展示对SNR/CNR等图像质量指标的量化提升案例
- 深化对并行成像(SENSE/GRAPPA)及压缩感知的数学原理理解
- 补充深度学习在医学影像重建中的最新进展学习
面试指南
- 采用STAR法则：情境(Context)-任务(Task)-行动(Action)-结果(Result)，重点量化技术指标提升（如重建时间缩短X%，SNR提升Y dB）
- 请描述你优化过的一个MR重建算法，如何平衡重建速度与图像质量？
- 在C++项目中如何处理多线程并发与内存管理以确保高性能？
- 面对复杂的图像伪影问题，你的根因分析思路是什么？
- 如何将传统的迭代重建方法与深度学习相结合以提升效果？
- 复习MR物理基础（k空间、傅里叶变换、线圈敏感度）
- 回顾C++高级特性及CUDA编程模型
- 准备1-2个完整的算法优化项目案例
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活70
使命价值90
薪资福利
85较高
作为已上市的跨国巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬及完善的福利体系，符合高级专家岗位的预期水平。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.0万/月）
成长发展
92较高
职位涉及MR物理、AI、高性能计算等多领域前沿技术，提供全球研发环境下的广阔技术视野与成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈MR Reconstruction、C++、Python、GPU/CUDA、Deep Learning、Parallel Imaging、Compressed Sensing
成长机会broad technical exposure、global MR R&D environment
业务类型profit_center
工作生活
70中等
外企通常注重工作生活平衡，但高精尖研发岗位可能面临项目节点压力，具体WLB取决于团队节奏，JD未明确提及弹性工作制。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
90较高
直接致力于改善诊断成像和患者护理，具有显著的社会价值和使命感，符合‘do the work of your life’的企业理念。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号support better diagnostic imaging and patient care、help the lives of others
创新程度积极采用新技术
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