岗位职责：
1、主导AI智能医疗相关需求的整理与分解，关注国内外行业动态，深入了解AI技术、图文音相关行业发展趋势，研究和分析智能检测行业痛点，分阶段规划AI智能医疗产品研发方向、阶段目标与迭代周期，制定产品市场的策略。
2、寻找智能检测或注射等应用场景的制定，分析潜在类似产品的市场容量，并有效规划应用落地，保持产品竞争力。
3、根据有效的规划，设计系列产品的结构和原型、实现路径、迭代周期、产品技术分割要求。
4、负责预训练平台设计、核心模块代码开发与优化、研发指导等，包括训练管理平台、训练框架等；
5、负责面向多模态算法的前端评估、公司大健康领域模型网络架构设计、AI算法研发、数据处理、模型训练、模型调优和训练流程自动化，以及产品研发推进与进度管理。
6、能够根据产品应用，及时开展生物医学信号处理核心算法的研究，编写和优化，人体监测多传感器信号（脑电、心电等）建模、分析，生理信号数据的统计学分析及数据挖掘。
7、沉淀产品解决方案，协助产品及技术团队完善产品定义和产品功能迭代，撰写产品及解决方案等文档。
任职要求：
1、生物医学工程、生物信息学，计算机科学，应用数学和统计学等相关专业硕士及以上学位。
2.有医疗、生物及相关领域八年以上产品市场或研发相关经验。
2、具有优秀的学习能力，并具备良好的系统化思维能力，有较强的执行力和抗压力，主观能动性强，有交付意识。
3、熟悉常用的位置编码策略，熟悉面向生物长序列数据的处理策略。熟悉融合领域知识库的模型增强技术，熟悉RAG、Agent等技术，熟悉向量数据库。
4、熟悉Pytorch、Transformers等框架，精通常见Attention架构及优缺点。
5、熟悉深度学习框架如caffe，tensorflow，keras，pytorch等，以及YOLO模型、opencv库等。
6、熟悉数据挖掘相关算法（包含但不限于LightGBM、KNN、Kmeans、评分卡、SVM、梯度下降GBDT、朴素贝叶斯NB、逻辑回归、普通最小二乘回归OLS、时间序列中自回归模型及滑动平均模型、DNN与CNN、LSTM）及相关技术并具备数据挖掘实施经验。
7、熟悉GPU硬件架构，熟悉tensorRT，在深度学习计算框架等领域有丰富优化经验者优先考虑。
8、有大型业务系统的数据挖掘、机器学习、深度学习实际案例经验者优先考虑。