蚂蚁健康-医学专项-健康预测模型工程师

岗位职责

团队介绍： 蚂蚁阿福是蚂蚁集团旗下的 AI 健康应用，依托蚂蚁医疗大模型，面向患者和医生提供智能医疗解决方案。我们期待对医学人工智能有研究热情的同学加入，围绕患者健康状态、疾病演化与诊疗干预开展研究，推动健康预测模型的构建与应用。

工作职责

1. 负责医学大语言模型、多模态大模型及医学基础模型的架构设计与能力评估，探索适合医疗场景的训练目标与数据组织方式；
2. 研发健康预测模型，研究多模态患者状态表示与疾病进展建模，预测健康状态的动态变化与长期趋势；
3. 研究治疗响应与诊疗路径建模，结合因果推理、反事实推演和不确定性估计，模拟不同诊疗干预下的状态变化与潜在结局，评估推演的可靠性与适用边界；
4. 跟踪大模型、世界模型、状态空间模型、强化学习及神经符号等方向的前沿进展，围绕健康预测中的关键问题，快速完成新方法的算法验证与原型实现。

任职要求

1. 计算机、人工智能、数学、生物信息学、医学等相关专业，硕士或博士优先；
2. 具备扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉大语言模型、多模态模型或生成模型的基本原理；
3. 熟练使用 PyTorch 等框架，具备模型实现、训练调试、实验分析与工程优化能力；
4. 在大模型预训练、多模态表征、世界模型、状态空间模型、model-based RL、动态系统建模、医学知识建模或因果推理等至少一个方向有深入研究或项目经验；
5. 具备良好的论文阅读与问题抽象能力，能够独立提出研究假设、设计实验并完成算法验证。

投递说明：欢迎有应届毕业生投递本岗位、找日常实习/在校实习的同学可以投递日常批次实习岗位。

特色标签

Python、RL、世界模拟器、世界状态模型、人工智能、保险、假设情景模拟、健康状态预测、健康风险预测、分布式训练、动态状态模型、医学LLM、医疗、医疗大模型、医疗语言模型、反事实分析、发表算法相关优秀论文、因果关系分析、因果推断、因果模型、基于模型的强化学习、增强学习、多模态AI、多模态医疗模型、多模态算法、大数据、大模型算法、强化学习、时序状态建模、机器学习、模型加速/性能优化、深度学习、状态转移模型、环境动态模型、疾病演化建模、疾病预测模型、病情发展预测、病程建模、神经符号推理、神经符号系统、符号神经网络、算法工程化经验、自然语言处理算法、虚拟干预实验、跨模态大模型