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【蚂蚁星】医学多模态AI算法工程师-蚂蚁健康-27届

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岗位描述

岗位描述
部门介绍:
你用几年时间研究一个病种的影像、临床信号或病理特征,可以发几篇好论文;你把这些能力训练进AI,可以让百万千万级的患者获得更早的发现、更准的判断、更好的治疗。
我们用多模态数据——影像、病理、生理信号、临床指标、随访数据——构建医学AI诊疗模型。从肿瘤的精准诊断分型,治疗方案与分层随访,到心血管的院内院外精准医疗,再到神经系统的早期诊断和精准治疗方案选择,让AI在每个环节都能给医生和患者真正有用的判断。

职位描述:
1. 你将负责:
* 医学多模态AI模型研发:融合影像、信号、病理、临床文本、时序数据等多源信息;
* 参与从数据治理、标注标准、模型训练到临床验证的全链路工作;
* 与临床医学专家协同,研发精准医学的下一代技术和临床解决方案,将高质量的医疗人工智能写入新一代的临床指南;
* 推动模型在真实医疗场景中的落地和迭代,产生广大的受益病人。
2. 三大方向(投递时任选其一,个性化要求见下):
* 肿瘤方向 — 融合CT/MRI影像、病理WSI切片、临床检验、随访时序数据,覆盖肺癌、肝癌、乳腺癌、胰腺癌、胃癌、肠癌六大高发癌种及肺慢病/肝慢病的全程管理。
加分:有放射/病理/肿瘤科临床合作经验;有随访预测或生存分析经验;
* 心血管方向 — 融合可穿戴实时数据(心率/血氧/血压/ECG)与心内科/血管外科临床数据(心脏超声/冠脉CT/检验指标),构建从院外监测到院内诊疗的全链路模型。
加分:有PhysioNet/CinC竞赛经验;有可穿戴设备数据建模经历;
* 神经方向 — 融合脑部MRI/CT影像、脑电图EEG、临床检验、认知评估数据,覆盖脑卒中、脑动脉瘤、脑小血管病变造成的认知障碍、帕金森等神经内科/神经外科疾病。
加分:有BraTS等脑影像竞赛经验。

岗位要求
1. 硕士及以上,计算机/人工智能/生物医学工程/医学影像/信号处理/AI相关专业扎实的深度学习基础;
2. 熟悉PyTorch/TensorFlow有医学影像、病理、生信或临床数据AI项目经验;
3. 了解多模态融合、时序建模、迁移学习等技术方向有医疗AI相关论文或竞赛经验;
4. 加分:有相关科室临床合作经验。

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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