职位描述 我们正在寻找对医学人工智能充满热情的高水平实习生，加入我们的医学影像智能辅助诊断研究团队。你将参与开发创新的深度学习算法，解决医学影像图像分析中的核心难题，为心血管疾病的精准诊疗贡献力量。 核心职责 1. 参与造影图像预处理、增强及数据标注流程的设计与优化。 2. 调研、复现并改进前沿的医学图像分割相关算法。 3. 设计、实现、训练和验证针对造影血管分割、病灶识别等特定任务的深度学习模型。 4. 参与探索图像特征到结构化手术策略的生成式模型 5. 进行详尽的模型性能评估与分析，包括定量指标计算和可视化结果展示。 6. 撰写技术文档、实验报告，并在团队内进行技术分享。 7. 与临床专家和资深算法工程师紧密沟通，理解临床需求并将其转化为技术方案。 任职要求 1. 学历专业： 计算机科学、人工智能、生物医学工程、医学影像处理等相关专业在读硕士或博士研究生。 2. 深度学习框架： 熟练掌握PyTorch或TensorFlow/Keras等至少一种主流深度学习框架。 3. 计算机视觉基础： 扎实的计算机视觉和图像处理基础知识，熟悉常见的网络架构（CNN, Transformer）和任务（分割、检测）。 4. 学习与解决问题能力： 具备极强的自主学习能力、独立解决问题能力和钻研精神。 5. 沟通协作： 良好的沟通表达能力和团队协作精神。 6. 英语能力： 具备良好的英文文献阅读能力。 你将获得 1. 参与具有重大临床价值和前沿性的研究项目的机会。 2. 接触真实的临床影像数据和场景。 3. 与经验丰富的算法团队和医学专家并肩工作的宝贵经历。 4. 快速提升在医学人工智能领域的专业技能和研究能力。 5. 有竞争力的实习津贴和良好的工作环境。 6. 表现优异者将有机会获得转正留用机会或获得强推荐信。 7. 参与高水平学术论文发表的机会。 实习要求 1. 实习期限： 至少连续 3个月（6个月及以上优先），每周至少工作 4天（全职优先）。 2. 工作地点： 上海、西安 3. 到岗时间： 2025年7月