一、崗位定位
作為病理AI算法總監(jiān)及公司博后，負(fù)責(zé)公司項(xiàng)目的技術(shù)攻關(guān)與科研產(chǎn)出：面向“WSI×Report”的圖-文多模態(tài)推理式病理輔助診斷與報(bào)告生成，負(fù)責(zé)技術(shù)路線制定、關(guān)鍵難題攻克、團(tuán)隊(duì)協(xié)同推進(jìn)與科研產(chǎn)出，并推動(dòng)在國(guó)產(chǎn)算力上的訓(xùn)練/推理工程化落地。
二、工作職責(zé)
1. 負(fù)責(zé)病理AI多模態(tài)大模型（WSI×Report）總體技術(shù)規(guī)劃與選型：VLM/LLM、MIL聚合、RAG/知識(shí)增強(qiáng)、檢索追溯閉環(huán)、評(píng)測(cè)體系與交付路徑；
2. 牽頭“推理式病理輔助診斷與報(bào)告生成”核心算法研發(fā)：結(jié)構(gòu)化診斷/結(jié)構(gòu)化報(bào)告生成、證據(jù)定位（grounding）、圖文一致性評(píng)估與不確定性/校準(zhǔn)；
3. 建設(shè)病理先驗(yàn)知識(shí)融入體系：標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)映射、字段約束、規(guī)則+模型融合、指南/規(guī)范知識(shí)庫(kù)與RAG；實(shí)現(xiàn)“圖像證據(jù)—文本結(jié)論”雙向可追溯；
4. 負(fù)責(zé)國(guó)產(chǎn)算力適配與性能工程：訓(xùn)練并行策略（DP/TP/PP）、混合精度、顯存/吞吐優(yōu)化、量化與推理加速、服務(wù)化部署與可觀測(cè)性；
5. 建立WSI數(shù)據(jù)與質(zhì)控體系：切片/金字塔格式處理、tiling/組織檢測(cè)、染色歸一/漂移處理、偽影與質(zhì)量控制（模糊/刀痕/折疊/空白等）；制定弱標(biāo)注/半監(jiān)督/self-labeling/主動(dòng)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)閉環(huán)策略；
6. 推動(dòng)臨床轉(zhuǎn)化與產(chǎn)品落地：與病理科深度協(xié)作，將需求拆解為可驗(yàn)收指標(biāo)；設(shè)計(jì)醫(yī)生可用的證據(jù)呈現(xiàn)（熱圖、證據(jù)列表、相似病例檢索、規(guī)則觸發(fā)點(diǎn)）；支持試用、驗(yàn)證與持續(xù)迭代；
7. 牽頭科研產(chǎn)出：高水平論文/專(zhuān)利/報(bào)告與開(kāi)源（視合規(guī)）；組織里程碑管理（數(shù)據(jù)→基線→可信增強(qiáng)→驗(yàn)證→試用）與跨團(tuán)隊(duì)協(xié)同（算法/工程/產(chǎn)品/臨床）。
三、任職要求
1. 學(xué)歷：博士（含即將畢業(yè)）優(yōu)先；人工智能、生物醫(yī)學(xué)工程、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)視覺(jué)/多模態(tài)學(xué)習(xí)/醫(yī)學(xué)NLP/醫(yī)療軟件工程等方向；具備博士后申請(qǐng)條件；
2. 技術(shù)：掌握多模態(tài)建模（CLIP類(lèi)對(duì)齊、Cross-Attn融合、VLM/指令微調(diào)）、MIL/slide&case聚合、RAG/檢索增強(qiáng)生成、評(píng)測(cè)與校準(zhǔn)；
3. 工程：熟悉分布式訓(xùn)練與推理服務(wù)化（容器化、灰度、可觀測(cè)性）；能在國(guó)產(chǎn)算力生態(tài)（昇騰/昆侖/海光等其一）完成適配與優(yōu)化者優(yōu)先；
4. 病理：熟悉WSI處理鏈路與質(zhì)量控制；理解病理報(bào)告結(jié)構(gòu)要素與術(shù)語(yǔ)標(biāo)準(zhǔn)化；
5. 科研：以第一作者/通訊作者發(fā)表病理AI/多模態(tài)/報(bào)告生成/臨床落地相關(guān)高水平論文者優(yōu)先；
6. 組織協(xié)同：具備項(xiàng)目推進(jìn)與團(tuán)隊(duì)技術(shù)帶領(lǐng)能力，能組織攻堅(jiān)與交付閉環(huán)。