飞利浦
Senior/Advanced Algorithm Engineer
Senior/Advanced Algorithm Engineer
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
Cuda
Dicom
Gpu加速
Pytorch
深度学习
计算机视觉
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
医疗AI前沿技术岗，社会价值突出，外企平台稳定，WLB待确认。
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
4.5万
比计算机视觉工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
负责设计开发基于AI的医学图像处理与可视化算法，聚焦2D/3D CT影像数据的分割、识别与实时渲染
需结合深度学习与图形学技术优化计算性能，支持算法从研发到临床部署的全生命周期，并与跨职能团队紧密协作解决技术与数据问题
最低要求
计算机科学、生物医学工程、计算机图形学、应用数学或相关专业硕士或博士学位
年以上算法开发经验，专注于图像处理、计算机视觉或医学影像领域
熟练掌握C++和/或Python编程语言
具备扎实的数据结构、算法和数值方法基础
有深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）实战经验
熟悉医学影像数据格式与工具包（如DICOM、ITK、VTK）
了解2D/3D可视化技术及图形管线
有医学图像可视化算法（如体渲染、MPR、3D重建或交互式可视化系统）实战经验
具备性能优化经验（如CUDA、OpenCL、多线程）
工作职责
设计并实现用于医学图像处理的先进算法，包括分割、检测、配准和增强
开发并优化2D/3D可视化技术，如体渲染、表面渲染和多平面重建(MPR)
构建适用于医学影像应用的AI/ML模型（如深度学习、计算机视觉），确保准确性、鲁棒性和泛化能力
优化算法性能以实现实时或近实时处理，包括GPU加速和并行计算
将算法集成至生产系统，确保可扩展性、可靠性和可维护性
排查算法问题、数据不一致性及性能瓶颈
使用临床数据集验证算法，并参与评估指标与基准测试的合作制定
编写技术设计、方法论和工作流文档，以促进知识共享与可重复性
持续关注AI、计算机视觉、计算机图形学和医学影像技术的最新进展
与跨职能团队（软件工程师、产品经理、临床医生和研究人员）协作，将临床和产品需求转化为技术方案
支持算法开发生命周期，从研究原型到部署及持续改进
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托国际知名医疗科技平台，接触海量高质量临床影像数据与真实业务场景
- 技术栈前沿且深度结合计算机视觉与图形学，个人技术壁垒高
- 外企规范化管理，项目资源投入充足
- 医学影像领域合规要求严格，算法验证周期长且容错率低
- 适合具备深厚算法功底与工程落地能力，对医疗AI有热情，追求技术深度与稳定职业发展的资深工程师
缺点 / 挑战
- 年以上经验门槛较高，需兼顾算法创新与工程落地性能
- 跨部门协作涉及临床医生与产品经理，沟通成本较高
角色解读
- 可向首席算法科学家或医疗AI技术专家方向发展，主导前沿医学影像AI架构设计
- 也可转向医疗科技产品技术负责人，统筹算法研发与临床转化落地
- 长期积累后可在医疗影像AI领域形成行业影响力
- 负责医学影像（CT等）的AI算法设计与开发，涵盖图像分割、识别与三维可视化渲染
- 将深度学习模型与高性能计算技术结合，优化算法在真实场景中的运行效率
- 跟进临床需求，完成算法从实验室原型到产品化部署的全流程
- 精通C++/Python编程及数据结构/数值计算基础
- 熟练掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架及医学影像标准(DICOM/ITK/VTK)
- 具备GPU并行计算(CUDA/OpenCL)与实时渲染优化能力
- 理解医学影像物理特性及临床应用场景
申请策略
- 提前研究飞利浦医疗影像产品线及近期发布的AI辅助诊断解决方案
- 准备针对复杂医学图像噪声处理或低剂量CT重建的技术案例
- 面试时展现对临床工作流的深入理解
- 突出10年算法开发履历，重点展示医学影像处理、三维可视化或GPU加速的项目成果
- 量化算法精度提升、推理速度优化及实际部署效果
- 强调C++/Python双语言能力及深度学习框架实战经验
- 补充医学影像标准协议(DICOM/HL7)与开源工具库(ITK/VTK)的深度使用经验
- 强化CUDA并行编程与高性能计算优化技巧
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，清晰说明背景、任务、行动与结果
- 针对技术问题，先阐述理论依据，再结合具体代码/框架细节，最后用量化指标证明优化效果
- 强调跨团队协作与临床需求对齐的过程
- 请分享一个你主导的医学图像分割或三维重建项目，你是如何解决数据不平衡或过拟合问题的？
- 在C++环境下如何优化深度学习模型的推理延迟？
- 面对临床反馈的算法误报，你的排查与迭代思路是什么？
- 如何平衡算法精度与实时渲染性能？
- 复习计算机视觉经典论文与医学影像处理前沿文献
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活65
使命价值90
薪资福利
75中等
JD未明确薪资范围，但结合10年以上资深经验要求及沈阳地区市场水平，整体薪酬竞争力处于市场中上。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–6.0万/月）
成长发展
80较高
聚焦前沿AI与医学影像交叉领域，技术成长空间大，但晋升通道未明确提及。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、PyTorch、TensorFlow、CUDA、OpenCL、DICOM、ITK、VTK
业务类型profit_center
工作生活
65中等
外企通常注重工作生活平衡，但医疗AI研发节奏紧凑，具体办公模式与加班情况JD未明确说明。
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
公司使命明确指向改善全球医疗健康水平，岗位直接服务于临床诊断与患者救治，社会价值显著。
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We built our entire company around the belief that every human matters、Do the work of your life to help the lives of others、culture of impact with care
创新程度积极采用新技术
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