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工作內(nèi)容： 1.戰(zhàn)略規(guī)劃與落地 - 制定公司AI醫(yī)療工程化戰(zhàn)略，推動(dòng)人工智能技術(shù)在病理分析、療效預(yù)測(cè)、醫(yī)療大模型等場(chǎng)景的規(guī)?；涞? - 主導(dǎo)醫(yī)療AI系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)，協(xié)調(diào)算法、數(shù)據(jù)、臨床團(tuán)隊(duì)完成從原型開(kāi)發(fā)到臨床部署的全鏈路工程實(shí)現(xiàn) 2. 技術(shù)與資源整合 - 基于醫(yī)院多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)（影像/文本/結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），構(gòu)建符合醫(yī)療倫理的AI工程解決方案 - 建立與醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研院所的技術(shù)合作生態(tài)，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新 3. 團(tuán)隊(duì)與項(xiàng)目管理 - 領(lǐng)導(dǎo)跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)（含算法工程師、醫(yī)學(xué)專家、產(chǎn)品經(jīng)理）完成醫(yī)療AI產(chǎn)品的工程化交付，把控項(xiàng)目進(jìn)度與質(zhì)量 - 建立AI工程化標(biāo)準(zhǔn)體系，包括開(kāi)發(fā)規(guī)范、測(cè)試流程及醫(yī)療合規(guī)性審查機(jī)制（符合FDA/NMPA等法規(guī)要求） 4. 技術(shù)創(chuàng)新與行業(yè)突破 - 探索生成式AI、數(shù)字孿生等前沿技術(shù)在醫(yī)療場(chǎng)景的應(yīng)用，主導(dǎo)技術(shù)可行性驗(yàn)證及商業(yè)化路徑設(shè)計(jì) - 每年推動(dòng)2-3項(xiàng)醫(yī)療AI專利申報(bào)，參與國(guó)際頂級(jí)醫(yī)療AI學(xué)術(shù)會(huì)議 任職要求： 碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)/生物醫(yī)學(xué)工程/人工智能相關(guān)專業(yè)，博士?jī)?yōu)先 8年以上AI工程經(jīng)驗(yàn)，其中至少3年醫(yī)療AI領(lǐng)域團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)，有成功落地的三甲醫(yī)院合作案例 - 精通TensorFlow/PyTorch等框架，熟悉醫(yī)療數(shù)據(jù)處理技術(shù)（DICOM/HL7等標(biāo)準(zhǔn)） - 具備醫(yī)療行業(yè)法規(guī)知識(shí)（HIPAA/GDPR/CFDA），主導(dǎo)過(guò)醫(yī)療AI產(chǎn)品注冊(cè)申報(bào)者優(yōu)先 軟性能力： - 具備阿里P8級(jí)技術(shù)視野，能快速識(shí)別技術(shù)方案與業(yè)務(wù)目標(biāo)的匹配度 - 優(yōu)秀的資源協(xié)調(diào)能力，曾在3個(gè)月周期內(nèi)完成10人以上跨部門(mén)協(xié)作項(xiàng)目 - 英語(yǔ)流利（CET-6以上），能獨(dú)立完成國(guó)際技術(shù)文檔撰寫(xiě)與學(xué)術(shù)交流 優(yōu)先考慮條件 - 有醫(yī)療大模型訓(xùn)練優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)（如LoRA微調(diào)、RLHF強(qiáng)化學(xué)習(xí)） - 主導(dǎo)過(guò)醫(yī)療AI三類醫(yī)療器械認(rèn)證申報(bào) - 發(fā)表過(guò)醫(yī)療AI領(lǐng)域頂會(huì)論文（如MICCAI/AAAI-MLHC） 薪資：5萬(wàn)起，具體面議 特別優(yōu)秀者，年薪加股權(quán)激勵(lì) 工作地點(diǎn)：南京