蚂蚁金服蚂蚁集团-医疗多模态算法研究员-数字医疗
任职要求
1) 价值观端正：研发科学上最高质量的临床医学人工智能模型，严谨求是，普惠社会。让病人能够通过我们的工作享受到最高质量的临床服务，改善生活； 2）科研素质高，相关经验充足：在多维度医学和非医学信息处理，理解，人工智能算法，计算机视觉，医学影像方面有深刻的算法造诣，算法创新能力强，能够体现出来解决真实困难问题的算法能力。一般要求以第一作者或者联合第一作者至少发表过三篇以上A类会议或者期刊论文； 3）踏实求真：算法实现能力强，能够严格科学地分析真实病人临床数据，态度端正，“can do” attitude，detail driven 并且能够以最严谨的科学态度来要求自己的实验结果，经得起实践的考验；至少五年以上相关的深度学习模型研发和PyTorch/TensorFlow/C/C++编程基础； 4）工作影响力：感兴趣加入蚂蚁集团数字医疗事业部医疗健康实验室，在重要的严肃医疗领域，为亿万病人打造科学上最高质量的医疗人工智能产品； 5）运营视角和能力，和业务团队较好的协同科研成果的落地。
工作职责
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。
团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频等产品的搜索工程、算法创新和架构研发工作。我们的职责是用前沿的技术去打造一个用户体验佳、信息效率高的搜索引擎产品。我们的愿景是做一款用户首选的搜索引擎，我们的使命是可以充分整合内容，高效连接人与信息。 团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频、问答和百科等产品的业务研发和架构研发工作。 我们使用前沿的前端、客户端和服务端技术赋能于搜索业务的快速迭代，并在技术上不断创新和突破。同时专注于大流量、高并发、低延时的搜索系统的构建，在性能优化上，追求从内存、Disk等优化到业务架构和网络协议的创新探索，在迭代效能上不断探索容器化、动态化、搭建化等方案的创新，技术氛围强，充分给同学们提供自我成长的机会。 课题介绍： 课题主题：医疗大模型多模态理解能力、业务效果提升。 课题挑战：通过合成数据、Detail Caption、Grounding等方面提高模型在医疗患处图片、报告等不同数据的理解能力；在模型训练范式、模型结构、数据配比探索最佳实践方案，取得业务效果大幅提升的同时实现前沿技术突破；通过强化学习方法提升医疗科普/问诊等业务场景效果，探索理想态的CoT、LongCoT样本，激发医疗模型的深度思考能力；围绕Rule Base Reward、PRM、ORM等方法并结合GRPO/PPO等算法进行强化激发，提升模型的泛化能力。 1、负责医疗领域大模型的预训练、SFT、强化训练，模型性能达到业界领先水平； 2、对模型在业务场景中的效果负责，将模型成功落地应用并在业务中取得实际收益； 3、调研大模型方向尤其是医疗领域的前沿技术方案，持续提升部门关键技术竞争力。
团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频等产品的搜索工程、算法创新和架构研发工作。我们的职责是用前沿的技术去打造一个用户体验佳、信息效率高的搜索引擎产品。我们的愿景是做一款用户首选的搜索引擎，我们的使命是可以充分整合内容，高效连接人与信息。 团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频、问答和百科等产品的业务研发和架构研发工作。 我们使用前沿的前端、客户端和服务端技术赋能于搜索业务的快速迭代，并在技术上不断创新和突破。同时专注于大流量、高并发、低延时的搜索系统的构建，在性能优化上，追求从内存、Disk等优化到业务架构和网络协议的创新探索，在迭代效能上不断探索容器化、动态化、搭建化等方案的创新，技术氛围强，充分给同学们提供自我成长的机会。 课题介绍： 课题主题：医疗大模型多模态理解能力、业务效果提升。 课题挑战：通过合成数据、Detail Caption、Grounding等方面提高模型在医疗患处图片、报告等不同数据的理解能力；在模型训练范式、模型结构、数据配比探索最佳实践方案，取得业务效果大幅提升的同时实现前沿技术突破；通过强化学习方法提升医疗科普/问诊等业务场景效果，探索理想态的CoT、LongCoT样本，激发医疗模型的深度思考能力；围绕Rule Base Reward、PRM、ORM等方法并结合GRPO/PPO等算法进行强化激发，提升模型的泛化能力。 1、负责医疗领域大模型的预训练、SFT、强化训练，模型性能达到业界领先水平； 2、对模型在业务场景中的效果负责，将模型成功落地应用并在业务中取得实际收益； 3、调研大模型方向尤其是医疗领域的前沿技术方案，持续提升部门关键技术竞争力。
1. 负责大语言模型、多模态大模型（文本、图像、语音等）的核心算法研发，包括模型 SFT微调、强化学习后训练、推理优化等关键环节，持续提升模型的效果、效率与稳定性。 2. 跟踪国内外大模型领域的前沿技术（如 Transformer 架构改进、多模态融合技术等），并结合业务场景进行技术调研与创新落地。 3. 针对具体业务需求（如智能客服、内容生成、代码辅助等），设计训练数据处理与清洗、大模型微调、强化学习后训练方案，解决实际业务问题。 4. 通用智能体框架设计与开发，智能体虚拟环境搭建，智能体基座模型的SFT后训练和强化学习后训练。 5. 与工程开发、产品设计等团队紧密协作，推动大模型技术从研发到产品化的全流程落地，输出技术文档与方案说明。
1. 负责研究适用于医疗应用场景的统计和机器学习算法（如图神经网络、多模态数据融合、时序分析等），提高AI在疾病预测、保险理赔、医保控费、健康服务推荐等方面的能力； 2. 参与医疗AI产品的研发，与产品团队、开发团队合作完成创新技术向应用成果的转化； 3. 参与和外部研究机构的学术合作，共同研发创新AI算法； 4. 基于上述工作发表AI领域顶级论文，申请发明专利。