深度学习图像算法工程师

1.负责心血管腔内医学图像的语义分割算法研究与开发，提高算法的准确性和鲁棒性；

2.使用深度框架搭建、训练和评估深度学习模型，持续改进模型性能，提升算法在实际临床场景中的适用性；

3.与医学专家、产品经理等团队成员紧密合作，理解临床需求和业务场景，将算法研究成果转化为实际可用的技术方案和产品功能；

4.跟踪国内外深度学习在医学图像分割和目标检测领域的最新研究进展，探索新的算法和技术，并应用到实际工作中，推动公司技术创新；

5.负责算法相关的技术文档撰写，包括算法设计文档、实验报告、专利申请材料等。

任职要求：

1.熟练掌握 Python 和 MATLAB 编程语言，具备良好的代码风格和编程习惯；

2.深入理解深度学习原理，熟练使用 PyTorch 框架进行模型构建、训练和调优；

3.精通图像语义分割和目标检测相关算法(如 U-Net、Mask R-CNN 等)，有相关算法的研究或项目经验；

4.具备扎实的数学基础，包括线性代数、概率论与数理统计、微积分等，能够进行算法的数学推导和分析；

5.了解医学图像处理的基本原理和方法，如影像预处理、特征提取等者优先；

6.学术及钻研能力较强，发表过高分论文者优先。