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職責(zé)介紹：
· 設(shè)計并開發(fā)基于小模型的醫(yī)學(xué)圖像處理算法，實現(xiàn)基于CNN、FCN和ViT的醫(yī)學(xué)圖像語義分割、目標檢測、多模態(tài)圖像生成、配準和模板構(gòu)建等任務(wù)。
· 參與多模態(tài)大模型（MMLM）在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的預(yù)研和開發(fā)，研究醫(yī)學(xué)影像與電子病歷、放射報告等文本數(shù)據(jù)的聯(lián)合空間對齊，實現(xiàn)檢測和分割、自動報告生成、智能問答等應(yīng)用。
· 利用統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)方法，解決醫(yī)學(xué)影像后處理分析和數(shù)據(jù)挖掘問題，包括但不限于特征提取、量化指標設(shè)計、數(shù)據(jù)擬合和語義理解等。
· 參與醫(yī)學(xué)影像人工智能相關(guān)科研課題的設(shè)計、申請和具體實施，并協(xié)助撰寫技術(shù)文檔、專利或?qū)W術(shù)論文。
任職要求：
· 計算機科學(xué)、軟件工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、物理學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、電子工程、模式識別、自動化、通信等相關(guān)專業(yè)的碩士或博士。
· 具備醫(yī)學(xué)圖像處理（MIA）和計算機視覺（CV）的研究背景，在以下領(lǐng)域之一具有扎實的算法基礎(chǔ)：醫(yī)學(xué)影像分析、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、多模態(tài)學(xué)習(xí)。
· 熟悉 Python 或 C++，熟練掌握 PyTorch、TensorFlow、Hugging Face、Transformers 等相關(guān)工具，具備良好的編程能力以及模型訓(xùn)練和優(yōu)化經(jīng)驗。
· 具備良好的溝通能力、組織協(xié)調(diào)能力，工作認真負責(zé)，邏輯清晰，思維創(chuàng)新。