医学多模态模型算法工程师

1.数据分析与处理：负责医疗大数据的分析挖掘，包括临床信息、医学影像（如X光、CT、MRI等）、基因测序数据以及病理报告等多源数据的整合与智能分析。2.自然语言处理：掌握自然语言处理技术，能够处理和分析大规模文本数据，包括文本预处理、过滤和语言模型生成，以支持医疗文本数据的深入分析。3.图神经网络：建立和优化图神经网络模型，用于医疗数据的分析和处理，特别是在处理复杂的医疗关系和网络结构时。4.深度学习模型研发：熟练使用PyTorch/TensorFlow/scikit‑learn等框架进行模型设计、实现与调优。5.深度学习模型训练：负责训练数据的采集、清洗与增强，构建训练/验证/测试集；完成模型训练与实验迭代，开展指标评估、误差分析与超参数优化，持续提升模型效果与稳定性。6.系统开发与维护：参与辅助诊疗系统的开发、建设、运维等，以及项目需求分析、方案设计及组织实施等工作。7.算法模型开发：结合医疗领域的图像识别和文本后结构化能力，对结构化数据进行深度学习、知识挖掘和建模，沉淀多种医疗AI应用模型并市场化，实现疾病早筛和预测、以及防控决策分析能力。8.多模态数据处理能力：能够处理和分析多模态数据（如图像、文本、视频等）并整合到统一的分析框架中，特别是图像处理和计算机视觉技术在医疗影像数据中的应用。9.隐私保护与数据安全：了解数据隐私保护的法律法规，能够在算法设计中考虑隐私保护，并熟悉差分隐私、同态加密等技术。10.跨学科知识融合：能够将医学知识与算法技术相结合，解决具体的医疗问题，并与医疗专家合作，理解医疗流程和需求。11.实验设计与结果分析：设计合理的实验来验证算法的有效性，并能够从实验结果中提取有价值的信息，熟练使用统计分析工具和方法。12.持续学习与创新能力：保持对新技术和新算法的好奇心和学习热情，能够快速适应技术变化，并鼓励创新思维。13.项目管理与领导能力：能够管理算法项目，从项目规划到执行，确保项目按时按质完成，并具备领导能力，带领团队解决技术难题。14.伦理与社会责任：理解算法在医疗领域的伦理问题，能够在算法开发中考虑伦理和社会责任，确保算法的公正性和透明度。岗位要求：1.教育背景：及985、1或国外院校毕业优先，计算机、统计学、数学类、信息类等相关专业。2.技术能力：•熟练掌握PYTHON、R等编程语言及Oracle、MySQL等主流数据库。•熟悉统计分析、数据挖掘、机器学习等方法，具备独立建模能力，有数据分析工作经验者优先。•熟悉TensorFlow、Pytorch等主流深度学习框架者优先。•熟悉基本的主流深度学习如FastRCnn、Transformer、Resnet等；熟悉各类注意力机制如SE、CBMA、SelfAttention、CrossAttention、MultiHeadSelfAttention等；至少熟悉一种深度学习模型家族（如CNN/Transformer/UNet/RNN/LSTM），能独立完成训练、评估与基础调参。•对深度学习模型训练具备实验复现与问题定位能力（如过拟合、类别不平衡、数据偏差），能提出改进方案。•熟悉分布式系统架构，掌握架构设计方法，独立负责过分布式系统架构设计者优先。•熟练使用FATE、FederatedScope、CrypTen等主流联邦学习平台者优先。3.项目经验：参与过Ka*le平台或MICCAI/ICPR/SIGKDD/CVPR等国际会议举办的算法竞赛优先。4.沟通与团队协作：执行力强，具有良好的沟通表达能力，具备良好的团队协作能力。
联系我时，请说是在58同城上看到的，谢谢！