深耕醫(yī)療 AI 應(yīng)用場(chǎng)景,參與醫(yī)療 AI 模型(如輔助診斷、慢病管理 AI、醫(yī)療數(shù)據(jù)智能分析等)的落地開(kāi)發(fā)與迭代優(yōu)化,推動(dòng) AI 技術(shù)在臨床、醫(yī)院信息化場(chǎng)景的實(shí)際應(yīng)用;
負(fù)責(zé)醫(yī)療 AI 應(yīng)用系統(tǒng)的全棧開(kāi)發(fā),包括后端架構(gòu)搭建(基于 Java/Spring Boot)、前端交互實(shí)現(xiàn)(Vue),以及與公司自有 HIS 系統(tǒng)、慢病管理系統(tǒng)、公眾號(hào)等的集成對(duì)接;
參與醫(yī)療數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理、特征工程與模型適配,基于 MySQL/PostgreSQL 構(gòu)建醫(yī)療 AI 應(yīng)用所需的數(shù)據(jù)源支撐,保障數(shù)據(jù)安全與合規(guī);
協(xié)同醫(yī)療領(lǐng)域?qū)<遗c AI 算法團(tuán)隊(duì),將算法模型轉(zhuǎn)化為可落地的醫(yī)療軟件產(chǎn)品,解決臨床實(shí)際需求(如診療效率提升、慢病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等);
跟蹤醫(yī)療 AI 行業(yè)技術(shù)趨勢(shì)與臨床需求,參與醫(yī)療 AI 應(yīng)用創(chuàng)新方案的設(shè)計(jì)與驗(yàn)證,推動(dòng)產(chǎn)品技術(shù)升級(jí)。
任職要求
精通 Java 開(kāi)發(fā),熟悉 Spring Boot、Spring Cloud 等主流框架,具備扎實(shí)的代碼功底,能支撐醫(yī)療 AI 應(yīng)用后端架構(gòu)搭建與功能開(kāi)發(fā);
熟悉 Vue 等主流前端技術(shù),能獨(dú)立完成醫(yī)療 AI 應(yīng)用前端交互頁(yè)面開(kāi)發(fā),關(guān)注用戶體驗(yàn)與醫(yī)療場(chǎng)景適配性;
具備良好的抗壓能力與鉆研精神,愿意投入醫(yī)療信息化與 AI 應(yīng)用的深度研究;貧困生優(yōu)先考慮,不招聘短期實(shí)習(xí)生(需長(zhǎng)期穩(wěn)定任職)。
加分項(xiàng)
有醫(yī)療 AI 相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)(如醫(yī)療 AI 模型部署、醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注與訓(xùn)練、AI 輔助診斷系統(tǒng)、智能慢病管理平臺(tái)開(kāi)發(fā)等),或熟悉 HIS、EMR 系統(tǒng)架構(gòu)者優(yōu)先;
具備醫(yī)療數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)(如熟悉 TensorFlow/PyTorch 框架、數(shù)據(jù)挖掘算法),了解醫(yī)療 AI 行業(yè)合規(guī)要求(如數(shù)據(jù)安全、醫(yī)療軟件認(rèn)證)者優(yōu)先;
熟悉 Axure、Figma 等產(chǎn)品原型設(shè)計(jì)工具,能獨(dú)立完成醫(yī)療 AI 應(yīng)用原型設(shè)計(jì)與需求梳理者優(yōu)先;
發(fā)表過(guò)醫(yī)療 AI 相關(guān)學(xué)術(shù)論文、參與過(guò)省級(jí)及以上醫(yī)療信息化 / AI 科研項(xiàng)目者優(yōu)先。
公司亮點(diǎn)
行業(yè)優(yōu)勢(shì):聚焦醫(yī)療 AI 核心賽道,自有 HIS 系統(tǒng)與豐富的臨床落地場(chǎng)景,AI 應(yīng)用直接服務(wù)于醫(yī)院與患者,發(fā)展?jié)摿薮螅?/li>
技術(shù)氛圍:核心團(tuán)隊(duì)來(lái)自醫(yī)療信息化與 AI 領(lǐng)域資深專家,提供充足的研發(fā)資源與技術(shù)深耕空間,支持個(gè)人技術(shù)成長(zhǎng)與項(xiàng)目主導(dǎo)權(quán);
發(fā)展前景:醫(yī)療 AI 與醫(yī)院合作研發(fā),應(yīng)用場(chǎng)景明確,公司提供清晰的職業(yè)晉升通道(技術(shù)專家 / 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人雙路徑),鼓勵(lì)長(zhǎng)期發(fā)展與價(jià)值創(chuàng)造。