高级/资深 AI 算法工程师（大模型方向）

2.研究大规模医学影像数据与临床文本数据融合的方法，推动端到端影像-文本大模型的训练与优化，探索自监督、弱监督或生成式 AI 方案；

3.负责AI算法框架及通用技术的创新，建立并维护多模态 AI 算法库，推动算法高效复用，加速产品研发；

4.深入优化Transformer-based 深度学习架构，探索知识蒸馏、剪枝、量化、检索增强（RAG）、LoRA 等方法，提升大模型在医学影像与文本处理中的性能与效率；

5.参与或主持医学影像 AI 相关的科研项目，推动核心技术创新，在高水平学术会议或期刊（如 TMI, MICCAI, CVPR, ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML 等）上发表论文，并申请专利；

6.负责 AI 算法团队的技术方向规划、团队培养、技术分享等工作，协助解决关键技术难点。

任职要求：

1.博士学历（或硕士具备丰富经验），计算机科学、软件工程、应用数学、统计学、物理、生物医学工程、电子工程、模式识别、自动化、通信等相关专业；

2.具备扎实的计算机视觉、自然语言处理、多模态学习或文本大模型理论基础，在医学影像、生成式 AI、影像-文本联合建模等方面有深入研究；

3.熟悉主流大模型架构（如 GPT、BERT、ViT、SAM、LLaMA、Mistral、DeepSeek 等），具备大规模 AI 训练与优化经验，了解 Transformer-based 预训练、微调、检索增强（RAG）等技术；

4.具备以下至少两种相关研究经验：目标检测、医学影像分割、超分辨率、3D 视觉、文本生成、跨模态对齐、大规模预训练、知识图谱融合、强化学习等；

5.具备优秀的编程能力，熟练掌握 Python、C++，并对并行计算、模型优化、分布式训练有实际经验者优先；

6.深入了解PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformers等深度学习框架，并具备模型部署经验（ONNX, TensorRT, Triton 等）；

7.具有优秀的学术研究能力，在医学影像、计算机视觉、NLP、多模态 AI 领域的知名会议或期刊上发表论文（MICCAI, TMI, CVPR, NeurIPS, ICML, ACL, EMNLP 等）；

8.具备良好的团队协作、跨部门沟通能力，能独立承担技术攻关任务，并愿意指导和培养初级研发人员；

9.具备医疗 AI 产业化经验者优先，熟悉医疗数据处理、医学影像标准（DICOM）者优先。