岗位职责
1. 跟踪文本大模型与多模态大模型领域的前沿技术，探索其在医疗场景中的创新应用与技术思路，并包括但不限于影像与文本的联合学习、多模态对齐、医疗问答系统、自动报告生成、智能辅助诊断等；
2. 负责医疗领域多模态大模型的设计与开发，包括但不限于医学文本、影像、生理信号等多模态数据的融合算法研究，以及模型的训练、调优和性能提升；
3. 负责技术及项目方向的分享。
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、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，并愿意分享；
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。