主分类：大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "研究型实习生-多模态医疗大模型算法工程师",
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"department": "阿里巴巴控股集团",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
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"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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"responsibilities": "阿里巴巴达摩院医疗AI团队，面向多模态医疗大模型的前沿研究与应用落地，旨在构建筛查-诊断-治疗全流程大模型和Agent系统。\n研究方向包括但不限于：\n● 多模态医疗大模型的架构设计、训练与优化\nAgent系统设计、训练和优化\n● 医学影像（CT/MRI/超声）与医学文本（病历、检验报告等）的跨模态表示学习，多模态对齐，知识图谱增强\n● 医疗领域的视觉‑语言模型（VLM）、医学版GPT及多模态融合方法\n● 少样本/零样本医疗任务泛化、可解释性与可信AI\n我们拥有：\n● 海量高质量、多模态临床数据（多模态影像+文本+结构化信息）\n● 与国内外顶级医院、知名医学专家的长期科研合作\n● 在顶级会议与期刊（Nature子刊、TMI、MICCAI、CVPR、NeurIPS等）的高影响力成果\n这是一个将AI大模型与医疗健康结合、面向未来的研究机会。",
"requirements_text": "1、硕士研究生及以上在读，计算机、人工智能、软件工程、信息安全、统计、数学等相关专业；\n2、具备良好的编程基础和计算机视觉、机器学习等算法方向的研究和实践经验，能熟练运用pytorch等深度学习框架解决算法问题，熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言。\n3、有大模型研发经历者优先。\n4、良好的逻辑思维能力，有好奇心，追求卓越和有自我驱动力。\n5、在计算机视觉、医学图像的顶级会议和期刊发表过高水平论文者优先。有医学图像分析经验的优先。\n6、热爱解决问题，喜欢学习新知识。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"PyTorch",
"机器学习",
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"计算机视觉",
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"逻辑思维",
"大语言模型"
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"fulltext": "研究型实习生-多模态医疗大模型算法工程师\n研究型实习生-多模态医疗大模型算法工程师\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-11-01 - 2030-01-01\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴研究型实习生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n阿里巴巴达摩院医疗AI团队，面向多模态医疗大模型的前沿研究与应用落地，旨在构建筛查-诊断-治疗全流程大模型和Agent系统。\n研究方向包括但不限于：\n● 多模态医疗大模型的架构设计、训练与优化\nAgent系统设计、训练和优化\n● 医学影像（CT/MRI/超声）与医学文本（病历、检验报告等）的跨模态表示学习，多模态对齐，知识图谱增强\n● 医疗领域的视觉‑语言模型（VLM）、医学版GPT及多模态融合方法\n● 少样本/零样本医疗任务泛化、可解释性与可信AI\n我们拥有：\n● 海量高质量、多模态临床数据（多模态影像+文本+结构化信息）\n● 与国内外顶级医院、知名医学专家的长期科研合作\n● 在顶级会议与期刊（Nature子刊、TMI、MICCAI、CVPR、NeurIPS等）的高影响力成果\n这是一个将AI大模型与医疗健康结合、面向未来的研究机会。\n\n职位要求\n1、硕士研究生及以上在读，计算机、人工智能、软件工程、信息安全、统计、数学等相关专业；\n2、具备良好的编程基础和计算机视觉、机器学习等算法方向的研究和实践经验，能熟练运用pytorch等深度学习框架解决算法问题，熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言。\n3、有大模型研发经历者优先。\n4、良好的逻辑思维能力，有好奇心，追求卓越和有自我驱动力。\n5、在计算机视觉、医学图像的顶级会议和期刊发表过高水平论文者优先。有医学图像分析经验的优先。\n6、热爱解决问题，喜欢学习新知识。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团\n阿里巴巴达摩院医疗AI团队，面向多模态医疗大模型的前沿研究与应用落地，旨在构建筛查-诊断-治疗全流程大模型和Agent系统。\n研究方向包括但不限于：\n● 多模态医疗大模型的架构设计、训练与优化\nAgent系统设计、训练和优化\n● 医学影像（CT/MRI/超声）与医学文本（病历、检验报告等）的跨模态表示学习，多模态对齐，知识图谱增强\n● 医疗领域的视觉‑语言模型（VLM）、医学版GPT及多模态融合方法\n● 少样本/零样本医疗任务泛化、可解释性与可信AI\n我们拥有：\n● 海量高质量、多模态临床数据（多模态影像+文本+结构化信息）\n● 与国内外顶级医院、知名医学专家的长期科研合作\n● 在顶级会议与期刊（Nature子刊、TMI、MICCAI、CVPR、NeurIPS等）的高影响力成果\n这是一个将AI大模型与医疗健康结合、面向未来的研究机会。\n1、硕士研究生及以上在读，计算机、人工智能、软件工程、信息安全、统计、数学等相关专业；\n2、具备良好的编程基础和计算机视觉、机器学习等算法方向的研究和实践经验，能熟练运用pytorch等深度学习框架解决算法问题，熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言。\n3、有大模型研发经历者优先。\n4、良好的逻辑思维能力，有好奇心，追求卓越和有自我驱动力。\n5、在计算机视觉、医学图像的顶级会议和期刊发表过高水平论文者优先。有医学图像分析经验的优先。\n6、热爱解决问题，喜欢学习新知识。",
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