岗位要求】
1. 协助进行AI算法的基础研究和开发工作，参与算法模块的实现；
2. 使用Python脚本清洗多源数据（文本/图像），利用SQL进行数据特征统计分析，通过半自动标注工具提升标注效率，确保数据集符合PACS标准；
3. 协助模型搭建，通过参数调整等操作优化模型性能，记录训练过程指标，输出实验分析报告；
4. 参与AI算法的测试与验证，监测模型在实际应用中的表现，协助解决出现的问题；
5. 系统学习Transformer/CNN等网络架构，在团队内部分享论文复现心得，探索知识蒸馏等模型优化技术在业务场景的可行性。
【经验要求】
1. 熟练使用Python进行科学计算，掌握Numpy向量化编程与Pandas数据透视操作，了解Matplotlib/Seaborn可视化方法；
2. 熟悉PyTorch框架基础操作（Dataset/Dataloader构建），能够独立完成CNN模型（如ResNet18）训练与验证集评估，了解模型保存与加载；
3. 掌握监督学习算法（线性回归/SVM）核心原理，理解交叉验证与F1值等评估指标，了解常见数据增强策略（翻转/噪声添加）；
4. 具备代码调试能力（使用PDB或PyCharm调试器），能通过特征重要性分析定位模型badcase；
5. 熟悉Git基础操作（commit/push/rebase），能够用Markdown编写技术文档，具备团队协作工具（JIRA/Confluence）使用经验。