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北京譯寶國際醫(yī)學信息科技有限公司聚焦醫(yī)學醫(yī)藥全生命周期，以 “數(shù)據(jù) + AI” 服務體系，為行業(yè)提供 AI 驅(qū)動的一體化解決方案，賦能醫(yī)療健康領(lǐng)域的研究創(chuàng)新與全球布局?；谡鎸嵤澜鐢?shù)據(jù)與科研數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)清洗、特征提取、模型構(gòu)建與驗證全流程服務，為臨床決策、新藥研發(fā)與科研突破提供數(shù)據(jù)支撐。
本公司課題組聚焦公共衛(wèi)生學、公共數(shù)據(jù)庫挖掘、多組學大數(shù)據(jù)、生物信息學、醫(yī)學統(tǒng)計、人工智能、知識圖譜、臨床輔助決策系統(tǒng)、醫(yī)學大模型研發(fā)與科研轉(zhuǎn)化等方向。重點開展對阿爾茨海默?。ˋlzheimer’s Disease, AD）患者相關(guān)的臨床及科研數(shù)據(jù)進行端到端、監(jiān)管級標準的高階智能分析。服務融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)治理、高級統(tǒng)計建模、疾病特異性多模態(tài)基礎模型推理與可解釋性結(jié)果交付，旨在為生物標志物發(fā)現(xiàn)、臨床試驗富集策略優(yōu)化及精準分型診療提供科學支撐。
現(xiàn)因業(yè)務發(fā)展需要，面向全國高校/科研機構(gòu)/醫(yī)院等招募全職醫(yī)學數(shù)據(jù)分析建模科研助理（醫(yī)學或人工智能背景），具體信息如下：
一、崗位職責
多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)分析負責整合來自不同模態(tài)（如醫(yī)學影像、臨床文本、生物標志物數(shù)據(jù)等）的醫(yī)學數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清洗、預處理和標準化，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量符合分析要求。
運用統(tǒng)計學方法和機器學習算法，對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行深入挖掘和分析，探索數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)聯(lián)和模式，為疾病診斷、治療和預后評估提供數(shù)據(jù)支持。
構(gòu)建和優(yōu)化多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)分析模型，如深度學習模型、集成學習模型等，提高模型的準確性、穩(wěn)定性和泛化能力，并對模型進行評估和驗證。
公共衛(wèi)生學、臨床大數(shù)據(jù)研究利用醫(yī)療臨床大數(shù)據(jù)或公共數(shù)據(jù)庫（如 CHARLS 數(shù)據(jù)庫），進行數(shù)據(jù)分析和初稿撰寫。
基因組與生物信息學分析開展基因組、轉(zhuǎn)錄組、表觀組數(shù)據(jù)清洗、差異分析、功能富集、PPI 網(wǎng)絡構(gòu)建等工作，熟練掌握 R/Python、Linux 等工具，熟悉生物信息流程和基因組學知識。
醫(yī)學 AI 大模型研發(fā)參與多模態(tài)醫(yī)學大模型微調(diào)、提示詞工程、知識圖譜構(gòu)建、RAG 架構(gòu)設計等工作，熟悉 PyTorch、Transformers 等框架，具備 LLM 調(diào)優(yōu)、Prompt Engineering 等能力。
?？茖２?shù)據(jù)庫、科研平臺構(gòu)建與醫(yī)療器械轉(zhuǎn)化主導?？茖２?shù)據(jù)庫標準化建設，搭建科研數(shù)據(jù)中臺，開發(fā)可視化分析工具支持臨床科研協(xié)作。結(jié)合 AI 算法優(yōu)化健康監(jiān)測模型，推動科研成果向醫(yī)療器械產(chǎn)品（如智能手環(huán)、遠程監(jiān)護系統(tǒng)）產(chǎn)業(yè)化落地。
科研轉(zhuǎn)化與項目申報協(xié)助撰寫國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金、省市和國際間課題等的申報書；繪制技術(shù)路線圖、預算表等。
論文/專利/軟著撰寫參與 SCI 論文數(shù)據(jù)整理、圖表繪制、初稿撰寫、投稿系統(tǒng)操作；協(xié)助撰寫發(fā)明專利、軟件著作權(quán)材料等。
二、任職要求
專業(yè)背景：醫(yī)學、人工智能、生物信息學、統(tǒng)計學等相關(guān)專業(yè)本科及以上學歷。
技能要求多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力：熟悉至少一種編程語言（如 Python、R），能夠使用相關(guān)庫和工具進行多模態(tài)數(shù)據(jù)的處理和分析，如 Pandas、Numpy、Scikit - learn、TensorFlow、PyTorch 等。
醫(yī)學知識：具備基本的醫(yī)學知識，了解常見疾病的診斷、治療和臨床研究流程，能夠理解醫(yī)學數(shù)據(jù)的含義和臨床意義。
機器學習與深度學習：掌握機器學習和深度學習的基本原理和算法，如分類、回歸、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡等，有實際項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
數(shù)據(jù)可視化：能夠使用數(shù)據(jù)可視化工具（如 Matplotlib、Seaborn、Tableau 等）將分析結(jié)果以直觀的圖表形式展示，便于理解和交流。
其他要求有較強的學習能力和問題解決能力，能夠快速掌握新知識和技能，獨立解決分析過程中遇到的問題。
具備良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神，能夠與不同專業(yè)背景的人員有效溝通和協(xié)作，共同完成項目任務。
工作認真負責，注重細節(jié)，有較強的數(shù)據(jù)敏感性和保密意識，能夠確保數(shù)據(jù)的安全和準確。
三、我們能提供
工作地點：
培訓提升：定期組會培訓，內(nèi)容涵蓋生信和 AI 算法代碼復現(xiàn)、AI 大模型微調(diào)、項目申報書拆解、SCI 寫作技巧等。
四、申請方式
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