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医疗健康 医学AI 收录 2026.08.25

清璟AI日常实习

清璟AI日常实习

清璟医学由国内TOP2高校医工交叉博士团队联合创立,本次2026年线上技术实习生招募开放大模型组、传统DL组、组学分析组、机器学习统计组四个纯远程实习方向。实习生将获得1对1学术/技术指导并参与核心科研项目,项目按成果支付具有市场竞争力的薪资。

所属企业 清璟医学
工作地点 线上远程
截止时间 2026-10-24
学历要求 硕士
AI+医疗 远程实习 大模型 深度学习 组学分析 机器学习统计 线上远程 医学AI

招聘公告与岗位信息

项目背景

清璟AI由国内TOP2高校医工交叉博士团队联合创立,专注打造一站式AI+医学科研生态圈,提供专业AI智能体工具。

招募岗位

本次线上技术实习生招募共开放4个岗位方向,均为纯线上远程实习:

岗位方向 工作内容
大模型组实习生 智能体研发、多模态大模型训练类科研项目
传统DL组实习生 深度学习(CNN、Transformer)模型优化类科研项目
组学分析组实习生 多组学(基因、转录、蛋白、代谢等)分析、分子筛选类科研项目
机器学习统计组实习生 传统ML建模、医学统计分析类科研项目

工作方式与亮点

  • 纯线上远程办公:打破地域限制,灵活安排时间,兼顾学业与科研。

  • 1对1学术/技术指导:直连资深博士导师,深度参与核心科研项目,拒绝打杂。

  • 有竞争力的项目薪资:按项目成果支付,付出与回报成正比。

  • 高含金量实习背书:颁发正式实习证明,可支持多家单位盖章。

申请要求

  • 专业背景:计算机、数学、临床医学、生物信息、医学工程等相关专业;硕士及以上学历(含在读)优先。

  • 时间保障:实习期间每周可保证充足且稳定的时间投入。

投递说明

点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。

工作方式:纯线上远程办公,灵活安排时间

关联岗位

大模型组实习生

智能体研发、多模态大模型训练类科研项目

传统DL组实习生

深度学习(CNN、Transformer)模型优化类科研项目

组学分析组实习生

多组学(基因、转录、蛋白、代谢等)分析、分子筛选类科研项目

机器学习统计组实习生

传统ML建模、医学统计分析类科研项目

招聘流程

48小时内
简历初筛

收到简历后48小时内完成初筛,并尽快安排进一步沟通。

投递建议

确认可远程时间投入

该实习为纯线上远程办公,请确保每周有充足且稳定的时间投入,并具备自律和异步协作能力,避免因时间不足影响项目节奏。

技术基础与项目材料准备

需熟练掌握 Python / C++ / Java / Vue 等至少一门技术栈,并具备AI相关学术研究基础(如课程设计、竞赛、论文、开源项目等),建议在简历中突出相关经历。

岗位方向要匹配

本次招募覆盖大模型、传统DL、组学分析和机器学习统计四个岗位,简历命名务必遵守“姓名-学校-岗位-技术实习生招聘”格式,便于确认意向方向。

常见问题 FAQ

清璟医学的机器学习统计组实习生:这个实习项目的工作方式是怎样的?

该实习为纯线上远程办公,不限地点,可以灵活安排时间,同时需要兼顾学业与科研。如果你更习惯线下坐班,这与本项目不匹配。远程模式下对自律性和异步协作能力要求较高,建议先评估自己能否保证稳定时间投入。

清璟医学的机器学习统计组实习生:投递这些岗位需要满足什么条件?

岗位面向计算机、数学、临床医学、生物信息、医学工程等相关专业,硕士及以上学历(含在读)优先。技术上需要熟练掌握 Python / C++ / Java / Vue 等至少一门编程语言,并具备AI相关学术研究基础,例如课程设计、竞赛、论文或开源项目。简历中应重点突出你的技术栈和AI项目经历。

清璟医学的机器学习统计组实习生:实习有哪些方向和收获?

本次招募包括大模型组、传统DL组、组学分析组和机器学习统计组四个方向。实习生可获得1对1学术/技术指导,深度参与核心科研项目;项目按成果支付具有市场竞争力的薪资;结束后颁发正式实习证明,表现优异者还可获得清北/海外顶尖高校硕博导师引荐机会。

清璟医学的机器学习统计组实习生:简历投递后多久会有反馈?

公告说明收到简历后48小时内完成初筛,并尽快安排进一步沟通。请按“姓名-学校-岗位-技术实习生招聘”格式命名简历,以免影响筛选。投递前可先根据岗位方向调整简历侧重点。

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