岗位职责
- 负责超声影像核心算法研发，包括但不限于标准切面识别、器官识别、病灶检测与分割、图像质量评估、超声视频理解等方向，持续提升模型在真实临床场景中的性能与泛化能力。
- 参与超声多模态基础模型研发，探索超声图像、视频、文本报告、扫查轨迹等多模态数据的统一建模方法，构建面向超声场景的视觉语言模型（VLM）及医疗基础模型能力。
- 参与超声诊断大模型研发，探索超声影像理解、病灶分析、诊断推理及报告生成等关键能力，推动大模型在真实医疗场景中的应用落地。
- 参与大规模超声数据体系建设，包括数据清洗、自动标注、主动学习、评测体系构建以及训练数据闭环优化，推动超声基础模型持续迭代升级。
- 跟踪医疗AI、多模态大模型、视频基础模型等前沿技术方向，推动创新算法在超声医疗 AI中的研究与落地。
职位要求
基础要求 ● 计算机、人工智能、生物医学工程、自动化等相关专业硕士及以上学历 ● 具备扎实的深度学习基础与工程能力 ● 熟练使用 PyTorch 等深度学习框架 ● 具备较强的问题分析与科研落地能力 ● 有超声影像 AI 相关研究或产业经验 ● 有超声视频理解 / 时序建模经验优先 ● 有医疗影像基础模型 / 医疗多模态模型经验优先 ● 熟悉超声数据特点与临床场景优先 ● 有 LLM / VLM / 多模态大模型研发经验 ● 熟悉 Transformer、Diffusion、CLIP、SAM 等主流架构 ● 有预训练、SFT、RLHF 等相关经验 ● 有视频理解、多模态对齐、Agent 或 VLA 经验优先 ● 有大规模训练与分布式训练经验优先 加分项 ● 在 CVPR / ICCV / ECCV / MICCAI / NeurIPS / ICLR / ICML 等顶会发表论文 ● 有 embodied AI / robotics / VLA 相关经验 ● 有医疗 AI 产品化或临床合作经验 ● 对医疗机器人、智能诊断、基础模型方向有长期兴趣
