细胞算法工程师（AIVC）

1. 01

   负责AIVC核心算法研发：围绕生物医学影像（如病理切片、细胞图像、医学影像等）的分析与生成需求，设计并实现目标检测、图像分割、图像生成、视频理解等核心算法，结合扩散模型、Transformer等前沿技术提升算法性能。

2. 02

   多模态技术融合创新：探索视觉与生物多组学数据、文本信息的跨模态融合算法，构建端到端多模态智能系统，支撑药物研发、疾病诊断等核心业务场景的技术突破。

3. 03

   算法工程化落地：负责将算法原型转化为可规模化应用的技术方案，优化模型在精度、速度、资源消耗上的平衡，完成模型量化、剪枝、TensorRT加速等优化工作，适配云端或边缘端部署需求。

4. 04

   技术前沿跟踪与迭代：持续关注AIVC、生物计算领域的前沿技术与研究成果，主导技术预研与验证，推动算法架构升级，解决业务场景中的关键技术瓶颈。

5. 05

   跨团队协作：与生物研发、产品、工程团队紧密协作，明确业务需求与技术指标，推动算法方案的落地应用与效果迭代，输出技术文档与算法评估报告。

1. 01

   计算机科学、电子工程、自动化、数学、生物信息学等相关专业硕士及以上学历；优秀本科生需具备3年以上相关算法研发经验。

2. 02

   扎实的计算机视觉与深度学习理论基础，熟悉目标检测、图像分割、图像生成、视频理解等核心任务的经典算法（如YOLO、Mask R-CNN、Transformer、扩散模型等）。

3. 03

   精通Python编程，熟悉C/C++优先；熟练使用PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，掌握OpenCV、TorchVision、FFmpeg等常用工具链。

4. 04

   具备完整的算法研发与落地经验，熟悉数据标注、数据增强、模型训练、调优、部署全流程，有大规模视觉数据处理或端侧部署经验者优先。

5. 05

   具备良好的数学基础，掌握概率论、线性代数、最优化理论等知识，能够独立阅读英文前沿论文并快速复现核心算法。

【加分项】

1. 01

   有生物医学影像分析、AIGC生成式模型（如图像/视频生成）、多模态大模型（如CLIP、LLaVA）相关项目经验者优先。

2. 02

   在CVPR/ICCV/ECCV等顶会或相关权威期刊发表过论文，或在Kaggle、COCO等竞赛中获得Top排名者优先。

3. 03

   熟悉CUDA编程、分布式训练、MLOps流程或云平台（AWS/GCP/阿里云）部署经验者优先。

4. 04

   具备生物计算、药物研发或精准医疗相关领域知识背景，了解多组学数据处理者优先。