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【蚂蚁星】健康时序基础模型-蚂蚁健康-27届

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岗位描述

岗位描述
1. 负责健康时序基础模型的核心算法研发,研究 PPG、ECG、体温、运动、睡眠等多模态生理时序数据的统一表征与建模方法;
2. 探索长时程健康数据建模,使模型能够理解个人基线、昼夜/周期节律、长期趋势、异常事件以及跨信号关联;
3. 研究 Self-supervised Learning、Foundation Model、Time-series Transformer / State Space Model、多模态学习等技术在大规模健康数据上的应用;
4. 探索健康时序模型与大语言模型的融合,使 AI 不仅能够读取健康指标,更能够基于长期数据进行证据检索、推理、预测和个性化健康理解。

岗位要求
1.计算机、人工智能、电子信息、生物医学工程、统计学等相关专业硕士及以上学历;
2.在以下一个或多个方向具有较深入的研究或工程经验: Time-series Foundation Model / 长序列建模 Transformer / State Space Model / Representation Learning Self-supervised Learning / Pre-training Multimodal Learning 生理信号处理或计算医疗 LLM 与时序数据融合;
3. 具备良好的研究能力,能够从实际问题中抽象出有价值的算法问题,并完成从算法设计、实验验证到实际落地的完整闭环;
4. 有好奇心和责任心,具有钻研精神,能够与算法团队、工程团队及其他技术团队紧密配合;
5. 有 ICLR, NeurIPS, ICML, CVPR, ICCV, KDD, AAAI 等顶会论文发表,或重要开源项目经验者优先。

人工智能方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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