主分类：AI训练数据标注与评测运营
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "乌鸫科技-AI数据开发工程师-医疗",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "乌鸫科技",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-数据"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机科学、人工智能、电子工程、生物医学工程或相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 在算法同学的指导下，按既定流程完成大规模医学影像（CT/MRI/超声等）及配套多模态数据（影像报告、EMR、病理、随访等）的采集、清洗、脱敏、标准化与结构化，产出可用于模型训练的数据集。\n2. 按照团队已有的数据处理规范和标注/质检（QC）标准，执行数据标注、格式转换、批量处理等日常操作，配合排查并修正数据质量问题。\n3. 在算法同学指导下撰写和维护数据处理脚本（如批量清洗、格式转换、数据校验等），完成数据的整理、归档与版本记录。\n4.配合完成数据合规相关的执行工作（如按 DICOM/HL7/FHIR 等标准要求进行数据整理与脱敏检查），确保数据处理过程符合团队规范。\n5. 配合算法同学完成模型评测所需的数据准备与标注，在指导下运行评测脚本、汇总评测结果，协助整理结构化的评测记录与 badcase 清单。",
"requirements_text": "1. 计算机科学、人工智能、电子工程、生物医学工程或相关专业本科及以上学历，有相关工作经验。\n2. 熟练掌握 Python，熟悉 Linux 开发调试环境；具备扎实的工程能力与良好的数据、逻辑分析能力。\n3. 能够根据说明文档运行 PyTorch 模型训练/微调/推理的脚本。\n4. 能熟练使用 AI 工具（如大模型/Copilot 类编程助手、Agent 工具等）提升数据处理与评测工作的自动化程度和效率。\n5. 具备良好的团队协作与沟通能力，自我驱动、抗压能力强，对技术和医疗AI有热情。\n加分项：\n1. 熟悉医疗数据标准（DICOM、HL7、FHIR）及数据合规、脱敏相关要求。\n2. 有医疗影像（尤其 CT）自动化标注、报告生成、影像-文本多模态数据制备经验。\n3. 熟悉多模态大模型 / 医疗垂域大模型（医疗分割、报告生成、医疗多模态等）的数据构建或评测经验。\n4. 具备 A/B 实验、统计显著性检验、多中心验证等严谨评测方法论基础。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Linux",
"PyTorch",
"模型训练",
"团队协作",
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"分析能力",
"大语言模型"
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"fulltext": "乌鸫科技-AI数据开发工程师-医疗\n乌鸫科技-AI数据开发工程师-医疗\n\n基础信息\n职位类别：技术类-数据\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 在算法同学的指导下，按既定流程完成大规模医学影像（CT/MRI/超声等）及配套多模态数据（影像报告、EMR、病理、随访等）的采集、清洗、脱敏、标准化与结构化，产出可用于模型训练的数据集。\n2. 按照团队已有的数据处理规范和标注/质检（QC）标准，执行数据标注、格式转换、批量处理等日常操作，配合排查并修正数据质量问题。\n3. 在算法同学指导下撰写和维护数据处理脚本（如批量清洗、格式转换、数据校验等），完成数据的整理、归档与版本记录。\n4.配合完成数据合规相关的执行工作（如按 DICOM/HL7/FHIR 等标准要求进行数据整理与脱敏检查），确保数据处理过程符合团队规范。\n5. 配合算法同学完成模型评测所需的数据准备与标注，在指导下运行评测脚本、汇总评测结果，协助整理结构化的评测记录与 badcase 清单。\n\n职位要求\n1. 计算机科学、人工智能、电子工程、生物医学工程或相关专业本科及以上学历，有相关工作经验。\n2. 熟练掌握 Python，熟悉 Linux 开发调试环境；具备扎实的工程能力与良好的数据、逻辑分析能力。\n3. 能够根据说明文档运行 PyTorch 模型训练/微调/推理的脚本。\n4. 能熟练使用 AI 工具（如大模型/Copilot 类编程助手、Agent 工具等）提升数据处理与评测工作的自动化程度和效率。\n5. 具备良好的团队协作与沟通能力，自我驱动、抗压能力强，对技术和医疗AI有热情。\n加分项：\n1. 熟悉医疗数据标准（DICOM、HL7、FHIR）及数据合规、脱敏相关要求。\n2. 有医疗影像（尤其 CT）自动化标注、报告生成、影像-文本多模态数据制备经验。\n3. 熟悉多模态大模型 / 医疗垂域大模型（医疗分割、报告生成、医疗多模态等）的数据构建或评测经验。\n4. 具备 A/B 实验、统计显著性检验、多中心验证等严谨评测方法论基础。\n1. 在算法同学的指导下，按既定流程完成大规模医学影像（CT/MRI/超声等）及配套多模态数据（影像报告、EMR、病理、随访等）的采集、清洗、脱敏、标准化与结构化，产出可用于模型训练的数据集。\n2. 按照团队已有的数据处理规范和标注/质检（QC）标准，执行数据标注、格式转换、批量处理等日常操作，配合排查并修正数据质量问题。\n3. 在算法同学指导下撰写和维护数据处理脚本（如批量清洗、格式转换、数据校验等），完成数据的整理、归档与版本记录。\n4.配合完成数据合规相关的执行工作（如按 DICOM/HL7/FHIR 等标准要求进行数据整理与脱敏检查），确保数据处理过程符合团队规范。\n5. 配合算法同学完成模型评测所需的数据准备与标注，在指导下运行评测脚本、汇总评测结果，协助整理结构化的评测记录与 badcase 清单。\n1. 计算机科学、人工智能、电子工程、生物医学工程或相关专业本科及以上学历，有相关工作经验。\n2. 熟练掌握 Python，熟悉 Linux 开发调试环境；具备扎实的工程能力与良好的数据、逻辑分析能力。\n3. 能够根据说明文档运行 PyTorch 模型训练/微调/推理的脚本。\n4. 能熟练使用 AI 工具（如大模型/Copilot 类编程助手、Agent 工具等）提升数据处理与评测工作的自动化程度和效率。\n5. 具备良好的团队协作与沟通能力，自我驱动、抗压能力强，对技术和医疗AI有热情。\n加分项：\n1. 熟悉医疗数据标准（DICOM、HL7、FHIR）及数据合规、脱敏相关要求。\n2. 有医疗影像（尤其 CT）自动化标注、报告生成、影像-文本多模态数据制备经验。\n3. 熟悉多模态大模型 / 医疗垂域大模型（医疗分割、报告生成、医疗多模态等）的数据构建或评测经验。\n4. 具备 A/B 实验、统计显著性检验、多中心验证等严谨评测方法论基础。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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