【蚂蚁星】AI for Science基础研究员-蚂蚁健康（实习）

岗位职责

部门介绍： 这里是一个跨学科的AI for Science创新引擎。团队成员来自顶尖高校，包括AI算法科学家、计算生物学专家、临床医学博士以及资深硬件工程师。我们不仅满足于在顶级会议发表论文，更致力于通过“大模型 + 生命科学”的范式迁移，解决人类健康领域的未解难题。我们的优势：1.海量多模态数据：拥有超大规模的长时序生理信号数据库，以及临床真实世界研究数据；2.顶配算力支持：提供充足的GPU资源，支持千亿级参数规模基础模型的预训练与微调；3.产学研一体化：与国内多家三甲医院建立深度合作，研究成果可进入临床验证通道。

职位描述：

1. 加入背景多元的研究团队，和大模型、计算生物、临床医学等领域的团队成员密切配合，产出可发表、可转化的突破性成果。
2. 探索针对大规模、多模态生理信号的基础模型。利用前沿技术，解决信号异构、噪声干扰与个体差异等问题，建立通用的生理表征能力；
3. 面向跨尺度、跨模态的生物医学数据，探索统一表征与关联建模方法，支持复杂指标的联合建模与预测；
4. 设计并建设面向医疗健康大模型评测框架与基准集，推动评测结果持续反哺模型与产品迭代；
5. 面向精准医疗诊断等真实场景，推动前沿AI研究成果的落地应用，实现从顶尖算法突破到重大产业价值的闭环。

任职要求

1. 硕士及以上学位在读，计算机、人工智能、生物工程、临床医学等相关专业优先；
2. 熟练掌握至少一种编程语言（Python/C/C++），有扎实的编程基础、良好的编程风格与工作习惯；
3. 有很强的学习能力和英文阅读能力，能追踪最新的技术进展；
4. 在相关顶会或高影响力期刊发表过高质量研究成果优先；
5. 对解决真实世界生命科学问题充满热情，具备优秀的跨学科沟通能力，能与临床医生、病理学家及业务产品团队顺畅协作。

特色标签

C/C++、Python、个体化医疗、个性化医疗、临床实践、临床研究、人工智能驱动科学发现、医学临床、医疗、发表算法相关优秀论文、基础模型、多尺度、多层级、多模态算法、多源异构数据、多类型数据、多粒度、大模型算法、大语言模型、机器学习、模型评测体系、深度学习、特征表示、生命体征信号、生物信号、生物信息学、生物计算、生理数据、科学智能、算法工程化经验、精准医学、自然语言处理算法、表征学习、表达学习、计算生物、评价框架、评估体系、跨模态、通用大模型