一、岗位职责 （一）研究与开发 深度参与医学影像分割算法研究，基于 PyTorch 等深度学习框架，开展医学影像分析与模型研发工作。 （二）算法实现 使用 Python、PyTorch 实现并优化医学影像分割算法，参与真实科研项目落地。 即使你是新手，也完全没关系：我们有资深算法导师手把手带项目，更看重你的学习能力和投入程度。 （三）学术跟进｜站在前沿 持续跟进 AI + 医学影像领域前沿论文与技术动态，参与模型设计与技术选型。 从 LLM、多模态模型到 AlphaFold3、医学大模型，均可系统性学习与实践。 （四）数据分析 参与影像组学与医学影像数据处理与分析，挖掘潜在医学信息，为科研项目提供支撑。 （五）团队协作 与算法导师、医学博士、医院导师联合协作，参与真实“医工交叉联合培养项目”。 二、任职要求 （一）教育背景｜能力优先 研究生在读，计算机、人工智能、医学影像、生物医学工程等相关专业优先。 不唯学历、不唯学校，更看重基础能力与学习态度。 （二）技术能力 1. 掌握深度学习基础理论，有 PyTorch 实践经验 2. 了解医学影像分割算法（如 U-Net、nnU-Net 等） 3. 熟悉 Python，具备良好编程能力 4. 了解影像组学者加分 （三）英语能力 具备英文论文阅读能力，可跟进国际前沿研究。 （四）优先条件与个人素养 1. 有论文发表经验者优先（非必须） 2. 自驱力强、责任心强、愿意长期投入科研项目 （五）工作方式与地点 本岗位为 公司 + 北京某事业单位研究所联合培养项目： • 表现优秀者需长期在研究所参与科研项目 • 可深度参与国家级科研环境，接触真实临床数据与课题体系 • 研究所提供食宿保障（包吃住），降低实习与科研成本 （六）资源支持 提供高性能服务器及 RTX4090 / A100 显卡，科研级算力保障。 三、我们能提供什么 （一）真实科研级项目训练 • 算法工程师一对一指导 • 医学博士临床科研带教 • 高校导师提供学术发展指导 • 可参与论文、课题、基金项目 （二）实验室交流机会 对接国家级医学中心（北京/上海）、医工交叉实验室，拓展学术视野。 （三）实习证明 提供正式实习证明，科研经历可写入简历、推荐信。 四、特别说明（很重要） 1. 我们是小而精的科研型团队，导师全部为 985 硕博背景，不画饼、不水项目，是真实科研路线。 2. 实习期间遇到任何问题，算法导师随时在线沟通，鼓励你问问题、试错、成长。 3. 对能力突出的同学： o 可长期留在北京合作研究所 o 可协助申请硕博、推荐导师、推荐科研单位