3 个岗位· 2026-07-23

探索面向真实医疗场景的医疗多模态和智能体系统

1. 负责医疗多模态大模型的研究与构建，面向 CT、病理图像、医学报告等多源异构医疗数据，研发具备视觉语言理解、医学问答、报告生成、病灶定位与临床推理能力的多模态基础模型。 2. 负责跨模态表征对齐与统一表示空间构建，围绕表征学习、对比学习、生成式建模等方向，利用大规模医疗多模态数据开展医学基础模型训练与优化。 3. 开展数字病理相关研究，围绕病理图像理解、病灶检测与分型、弱监督/自监督学习、病理-临床多模态融合等方向，推动病理基础模型与下游任务落地。 4. 参与多智能体系统研究，探索 Agentic Planning、Tool-Augmented Reasoning、Memory & Context Management 以及多轮协作决策等关键技术在医疗场景中的应用。 5. 跟踪医疗人工智能与大模型领域前沿进展，推动高水平科研成果产出，包括顶级学术会议、期刊论文。 简历投递邮件主题：实习简历_姓名_学历_学校

1. 计算机科学、人工智能、自然语言处理、生物医学工程、医学影像等相关专业硕士或博士在读；学术背景与科研能力特别优秀的本科生亦可申请。 2. 具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟练掌握 PyTorch、DeepSpeed、vLLM、VeRL 等相关框架；具有大模型训练与优化经验者优先。 3. 在多模态大模型、大规模预训练、表征学习、数字病理、Agent System 等至少一个方向具备研究基础或实践经验。 4. 具备良好的英文学术读写能力，能够独立阅读、理解并复现高水平学术论文。 5. 在医学人工智能领域高水平期刊，或 NeurIPS、AAAI、ICML、CVPR、ICLR 等顶级学术会议发表论文者优先。 6. 能够保证全职实习，实习周期不少于 6 个月。