岗位职责：
1. 负责面向医学影像AI应用的多模态数据集构建并基于高质量数据开展模型的预研、开发、应用落地及针对性优化，技术方向包括但不限于辅助诊断、图像重建与后处理、超分辨率、降噪、语义分割、目标检测、图像生成，以及医疗设备与手术室智能化与自动化；
2. 负责医学领域大模型（尤其是多模态大模型）的技术探索与应用研发，如图文报告生成、跨模态检索、医学知识问答等，推动大模型技术在具体医疗场景中的创新与落地；
3. 负责AI模型（特别是大模型）在具体医疗场景中的部署与优化，推进模型与临床系统的集成，提升模型在真实环境中的稳定性与推理效率；探索并应用适用于大模型的推理加速技术，如模型压缩、量化、蒸馏、异构计算等，确保系统高响应速度与优质用户体验；
4. 参与医学影像AI相关软件模块的开发，包括需求讨论、软件设计、代码实现、单元测试等；
5. 负责技术及项目方向的分享和培训，促进团队技术积累和能力提升。
职位要求
1. 硕士及以上（含硕士/博士在读），计算机科学、软件工程、应用数学、统计学、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. 具备以下至少两种相关研究经验或项目经验：大模型预训练、微调及应用、目标检测、医学影像分割、3D 视觉、文本生成、跨模态对齐、图像修复、超分辨率、医学图像去噪等；
3. 深入了解PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformers、LangChain、vLLM、Ollama 等深度学习与大模型相关框架及工具，具有模型压缩、加速（如剪枝、量化等）相关开发经验者优先；
4. 具备扎实的数据挖掘与自然语言处理基础，熟悉医疗数据特点及处理流程，在结构化数据分析、非结构化文本建模、医学影像与临床文本多模态融合等方面有实际经验或深入研究者优先；
5. 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）；
6. 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，并愿意分享；
7. 具备医学AI项目实践经验，能够深入理解项目需求并推动落地，拥有多模态大模型相关经验者优先考虑。