百度健康事业部-多模态大模型算法工程师-2026AIDU(J85503)
任职要求
-计算机科学、人工智能、电子工程、数学等相关专业TOP院校统招硕士及以上学历； -熟悉深度学习理论和算法，尤其是在多模态模型领域有研究或项目经验； -具备图像处理、自然语言处理、语音识别等至少一个领域的实践经验，熟悉主流模型； -具有良好的数理基础和研究型工作经验，能够独立分析和解决技术问题； -具备优秀的团队合作精神和沟通能力，保持对新事物的好奇心，有强烈的责任心和自驱能力； -发表过高水平会议、期刊论文或在ACM、Kaggle等竞赛中取得优异成绩者优先。
工作职责
-负责多模态大模型中全模态数据（文本、图像、音频、视频等）的采集、处理、采样、配比等全流程数据管线的建设，以及相关的模型结构设计、效果优化，构建适合医疗健康领域的多模态大模型； -研究并实现跨模态信息融合的算法和技术，提升模型在健康内容/服务等场景中的理解和生成能力； -跟踪多模态深度学习的最新研究进展，探索和落地前沿技术（如预训练、自监督学习、小样本学习等）； -与产品和工程团队紧密合作，推动多模态技术在搜索、推荐、AIGC等领域的全链路落地应用； -分析和解决在多模态数据处理过程中遇到的技术难题，持续提升模型的智能化水平和商业价值。
1. 医学标注体系构建： 主导问诊对话（不排除医学影像、电子病历等）多模态数据的标注标准制定和执行； 设计疾病标签体系与知识图谱关联规则（如：主诉-症状-诊断-处置的逻辑链路）； 建立标注质量三级审核机制（初级标注员→医学专家→交叉验证）。 2. AI模型医学训练： 参与模型需求医学解读，定义诊断场景边界与禁忌症预警规则； 策划训练数据分布策略（如：罕见病案例增强、地域性疾病权重调整）； 主导bad case医学归因分析，指导算法团队进行特征工程优化。 3. 临床验证与迭代： 设计双盲对照试验验证AI诊断结果与临床一致性； 监测模型漂移现象，及时启动数据清洗与再训练流程； 输出医学可解释性报告（如：诊断依据溯源、置信度阈值校准）。
1）基于多模态数据信息的重大慢病(比如心脑血管疾病，代谢性疾病）风险预测，评估，精确诊断 以及诊断推荐和预后优化评估； 2）针对癌症病人潜在群体的多模态信息polygenic score估计和风险预测，重大癌症病种确诊分类，基于多模态时间序列信息的治疗方案推荐，癌症病人全流程管理； 3）打造蚂蚁健康在医疗学术影响力；（如参加国际医疗学术会议和分享、发表论文等）； 4）内部分享：及时的全球最前沿的医疗AI动态跟国内团队分享交流，提升团队的全球视野。
1、负责美团买药商家营销、平台营销产品能力建设，通过价格和权益类工具支撑平台、商家的交易增长和用户增长。 2、基于业务目标、流量渠道差异和用户理解，创造性地设计适配不同营销场景和流量场景的活动工具、用户权益、营销氛围和交易链路，输出产品方案并推进落地。 3、基于价格策略联动商品管理与治理体系，并结合流量分发从而优化低价供给和用户感知。 4、夯实平台内外部多角色、多工具的补贴管理与补贴秩序建设。 5、协调上下游研发测试资源推进项目顺利落地，并对产品上线后效果进行监控分析，负责产品全生命周期管理。
1、负责美团医药健康上游药企品牌在平台上的品牌营销，理解平台的营销策略和选型，洞察分析不同品类、品牌在营销诉求上的异同点，制定针对性的品牌营销策略和活动运营方案。 2、统筹跨部门相关资源、活动运营上游的沟通协调，结合头部品牌的特性共建规则、优化流程，针对IP、跨界等创新营销资源能够验证价值并跑通0-1的合作流程。 3、具备数据化营销运营能力，能够基于业务目标拆解营销策略，建立可量化的目标达成路径，并通过数据分析验证策略的有效性，不断优化和改善整合营销方案建设，促进业绩增长。