大模型工程师（2027届）(J28728)

职位描述

1.负责参与多模态大模型的构建工作；

2.参与模型预训练及执行事项。

任职要求

【工作职责】

- 病理图像模型研发：负责病理全景切片、显微病理图像的深度学习模型开发，完成图像分类、病灶检测、语义分割、特征量化等核心算法的设计、训练、调优与迭代，提升病理图像识别与分析精度。

- 多模态模型融合开发：基于病理图像，融合病理诊断文本、临床病历、病理组学特征等多模态数据，搭建跨模态对齐、融合、推理架构，研发适配病理临床场景的多模态大模型。

- 数据体系搭建与优化：参与病理图像数据集的治理工作，包括数据清洗、标注规范制定、数据增强、质量校验，结合病理专业知识优化数据预处理流程，保障模型训练数据的专业性与准确性。

- 模型性能迭代与落地：持续跟进CV、多模态大模型前沿技术，针对病理场景痛点优化模型架构、推理速度与泛化能力，完成模型轻量化、精度优化，支撑算法落地应用。

- 产学研协同迭代：配合病理临床专家，理解病理诊断流程与专业需求，拆解临床场景任务，将病理专业知识融入模型研发，同时负责技术沉淀、专利、论文及技术文档输出。

【任职要求】

- 学历专业硕士及以上学历，计算机、人工智能、、生物医学工程、生物技术、基础医学等，具备生物、医学、病理相关背景优先。

- 算法基础：扎实掌握深度学习、计算机视觉核心理论，熟练掌握CNN、Transformer等主流图像及多模态模型架构，了解模型预训练、微调等核心流程。

- 技术能力：熟练使用PyTorch/TensorFlow框架，精通Python编程，熟悉OpenCV、图像处理、数据增强等技术；了解多模态融合、特征对齐、视觉语言模型（VLM）相关技术者优先。

- 项目经验：有医疗影像、病理图像、医学多模态模型相关科研项目者优先，优秀应届生无全职经验亦可。

- 综合素质：具备良好的逻辑思维、自主学习能力和科研探索精神，严谨细致，乐于跨学科协作，对医疗AI、病理智能建模赛道有长期深耕意愿。

优先条件

- 拥有病理学、基础医学、生物医学工程等硬核生物医学背景，同时掌握AI算法开发能力的复合型人才；