智能互联达摩院-算法工程师/专家（大模型/数学计算/运动控制）-RISC V及生态
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、数学或人工智能相关专业，具备 3 年及以上算法研发经验； 2. 扎实掌握图像处理、机器学习、深度学习（如 Transformer、CNN）及数值优化理论，具备将复杂业务问题转化为数学模型的能力； 3. 精通 Matlab/Python/C++ 中的一种，具备规…
工作职责
1. 跟踪大模型的国际前沿算法技术动态，定期输出技术调研报告并试点验证，评估其在业务中的应用价值； 2. 负责大模型在端侧/边缘场景的优化与落地，包括模型压缩、推理加速、多模态输入处理与上下文管理； 3. 负责数据计算、运动控制、图像处理算法的研发与优化； 4. 跨团队参与产品的需求评审，制定算法验收标准，配合测试团队完成算法在各应用场景下的效果验证与版本迭代； 5. 主导算法在 RISC-V 架构硬件上的移植、量化与性能优化，确保算法运行的稳定性和实时性； 6. 负责撰写设计方案、接口规范等技术文档，参与专利布局及相关学术论文的撰写；
1. 跟踪大模型的国际前沿算法技术动态，定期输出技术调研报告并试点验证，评估其在业务中的应用价值； 2. 负责大模型在端侧/边缘场景的优化与落地，包括模型压缩、推理加速、多模态输入处理与上下文管理； 3. 负责数据计算、运动控制、图像处理算法的研发与优化； 4. 跨团队参与产品的需求评审，制定算法验收标准，配合测试团队完成算法在各应用场景下的效果验证与版本迭代； 5. 主导算法在 RISC-V 架构硬件上的移植、量化与性能优化，确保算法运行的稳定性和实时性； 6. 负责撰写设计方案、接口规范等技术文档，参与专利布局及相关学术论文的撰写；
达摩院医疗AI实验室基础技术团队通过研究计算机视觉技术来解决医疗影像AI中的科学和应用难题，团队成员主要来自国内外知名视觉实验室或者医疗影像AI实验室，且曾获得过斯坦福大学全球top2%顶尖科学家，清华大学AMiner AI Top2000等荣誉。近五年团队在CVPR/ICCV/NeurIPS/ICLR/ICML/TPAMI/IJCV等顶会顶刊发表论文超百篇，并曾获CVPR 2022 Best Student Paper奖项。目前，达摩院医疗AI实验室“一扫多筛”产品已经在多家医疗成功落地，多篇相关成果在nature medicine发表。但是，医疗数据相比通用数据获取和标注难度大得多，医疗数据稀缺问题依然是行业未解的难题。为了解决该难题，我们正在研发医疗领域的“SORA”模型，构建医疗影像数据生成的基础生成模型。我们期待该模型能够高度可控合成高质量医学影像数据，从而解决数据稀缺、数据质量良莠不齐、数据标注成本高昂、多中心分布差异、罕见病例难获取、预测病灶演变、影像质量增强等一系列医疗影像数据难题。我们欢迎视觉背景和医疗影像AI背景的英才加入团队，与我们一起将医疗AI推入基础大模型时代。 1. 负责医疗影像生成基础模型及其下游影像合成应用算法研发，包括但不限于基础模型训练、生成模型post-training算法、病灶合成算法、影像增强算法、罕见病影响合成算法、生成算法训练推理优化、生成理解一体化等。 2. 负责医疗影像数据的分析和处理，通过分析影像本身和对应的影像报告挖掘其中高质量的信息，为生成算法提供数据基础。 3. 推动算法落地，与医院和医生保持沟通合作，分析应用场景中的算法问题，能够根据具体问题选择并设计合适的模型和技术方案。 4. 持续视觉和医疗影像AI前沿技术与发展热点，产出高水平论文，建立行业影响力。
达摩院医疗AI实验室基础技术团队通过研究计算机视觉技术来解决医疗影像AI中的科学和应用难题，团队成员主要来自国内外知名视觉实验室或者医疗影像AI实验室，且曾获得过斯坦福大学全球top2%顶尖科学家，清华大学AMiner AI Top2000等荣誉。近五年团队在CVPR/ICCV/NeurIPS/ICLR/ICML/TPAMI/IJCV等顶会顶刊发表论文超百篇，并曾获CVPR 2022 Best Student Paper奖项。目前，达摩院医疗AI实验室“一扫多筛”产品已经在多家医疗成功落地，多篇相关成果在nature medicine发表。但是，医疗数据相比通用数据获取和标注难度大得多，医疗数据稀缺问题依然是行业未解的难题。为了解决该难题，我们正在研发医疗领域的“SORA”模型，构建医疗影像数据生成的基础生成模型。我们期待该模型能够高度可控合成高质量医学影像数据，从而解决数据稀缺、数据质量良莠不齐、数据标注成本高昂、多中心分布差异、罕见病例难获取、预测病灶演变、影像质量增强等一系列医疗影像数据难题。我们欢迎视觉背景和医疗影像AI背景的英才加入团队，与我们一起将医疗AI推入基础大模型时代。 1. 负责医疗影像生成基础模型及其下游影像合成应用算法研发，包括但不限于基础模型训练、生成模型post-training算法、病灶合成算法、影像增强算法、罕见病影响合成算法、生成算法训练推理优化、生成理解一体化等。 2. 负责医疗影像数据的分析和处理，通过分析影像本身和对应的影像报告挖掘其中高质量的信息，为生成算法提供数据基础。 3. 推动算法落地，与医院和医生保持沟通合作，分析应用场景中的算法问题，能够根据具体问题选择并设计合适的模型和技术方案。 4. 持续视觉和医疗影像AI前沿技术与发展热点，产出高水平论文，建立行业影响力。
达摩院医疗AI实验室基础技术团队通过研究计算机视觉技术来解决医疗影像AI中的科学和应用难题，团队成员主要来自国内外知名视觉实验室或者医疗影像AI实验室，且曾获得过斯坦福大学全球top2%顶尖科学家，清华大学AMiner AI Top2000等荣誉。近五年团队在CVPR/ICCV/NeurIPS/ICLR/ICML/TPAMI/IJCV等顶会顶刊发表论文超百篇，并曾获CVPR 2022 Best Student Paper奖项。目前，达摩院医疗AI实验室“一扫多筛”产品已经在多家医疗成功落地，多篇相关成果在nature medicine发表。但是，传统的影像感知理解模型主要依赖在专门标注的数据上训练专有小模型，且每个专病都需要一个专模，存在数据标注成本高、专模泛化困难等挑战。为了解决该难题，我们正在研发医疗影像界的基础模型，包括不限于大规模自监督/弱监督预训练、分割/分类基础模型等。我们期待医疗影像领域的基础模型能够提供更通用泛化的领域先验，从而解决严重医疗标注数据、多中心泛化困难、新病/罕见病迁移困难等一系列难题。我们欢迎视觉背景和医疗影像AI背景的英才加入团队，与我们一起将医疗AI推入基础大模型时代。 1. 负责医疗影像大规模预训练算法的研发，包括但不限于自监督预训练SSL、弱监督预训练VLP、Unified预训练等。 2. 负责医疗影像感知理解基础模型的研发及应用，包括但不限于多器官多病灶分割基础模型、多病灶分类基础模型、影像报告生成等。 3. 推动算法落地，与医院和医生保持沟通合作，分析应用场景中的算法问题，能够根据具体问题选择并设计合适的模型和技术方案。 4. 持续视觉和医疗影像AI前沿技术与发展热点，产出高水平论文，建立行业影响力。