医学影像AI技术在疾病筛查、诊断和治疗过程中发挥着重要作用，达摩院在医疗影像AI领域已有多年技术积累，近几年大模型的兴起，为医学影像分析带来了新的机遇。我们期望通过研究医疗影像AI相关的基础模型技术，解决有应用价值的临床问题。\n \n我们期望你在实习工作中，解决包括不限于如下算法问题：\n（1）研究医学影像分析大模型，利用自监督和VLP等范式的大规模预训练等训练方式，探索对多器官多病种的感知和理解统一模型。\n（2）研究医疗多模态大模型，通过融合不同模态的医学数据，构建一个全面、精准的患者健康状态表征。\n（3）研究医学影像生成大模型，解决医学影像AI的数据困境以及不同模态影响之间的对齐和转化等问题。\n（4）研究大模型训练推理加速技术，在保证模型性能的前提下提升生成模型的训练和推理效率。\n（5）研究医疗Agent智能体，让AI成为自主理解、规划、并执行复杂医疗任务的“虚拟专家助手”。\n（6）其他有价值的医学和基础模型技术交叉课题。\n \n职位要求\n1、国内外知名高校在读硕士或者博士研究生，AI或者医学相关研究方向。精通深度学习、机器学习、计算机视觉、自然语言处理及医学影像处理，熟悉熟悉医疗影像AI模型、大模型预训练、多模态大模型、图像生成、医疗影像AI、训练推理优化等相关课题原理及其应用，能够根据具体问题选择并设计合适的模型和技术方案。\n2、发表过CV&AI顶会顶刊或者医疗领域顶会顶刊论文优先，ACM编程竞赛、人工智能竞赛、计算机视觉竞赛等竞赛获奖优先。\n3、动手实现能力强，代码基本功扎实，精通基于C++或者Python的算法开发；熟练掌握pytorch/tensorflow/mxnet等至少一项深度学习框架。\n4、责任心强、敢于承担、有激情、团队合作、沟通能力佳。
