负医疗影像AI/机器学习的算法模型研发。

1. 计算机软件、图像处理、信号处理或者数学等相关专业毕业，具有扎实的图像处理基础理论知识，有医学图像AI处理经验；

2. 掌握医学影像CT、MR、B超图像后处理中的降噪、不均匀性校正、对比度增强、灰阶调整、分割和目标检测等一系列算法，对前沿的医学辅助诊断算法有持续的学习和研究；

3. 熟悉医学图像质量评价方法，对医学图像的数据标注、产品化有较深的理解、能针对临床意见进行算法调整和优化

4. 熟悉主流机器学习算法，有医学影像2D/3D自动分割训练经验。

5. 精通Python等语言。

1. 通常要求具有计算机软件、图像处理、信号处理或数学等相关专业的学历背景，具备扎实的图像处理基础理论知识，并有医学图像AI处理经验。

2. 具备医学影像CT、MR、B超图像后处理中的降噪、不均匀性校正、对比度增强、灰阶调整、分割和目标检测等一系列算法的经验，对前沿的医学辅助诊断算法有持续的学习和研究‌。

3. 熟悉医学图像质量评价方法，对医学图像的数据标注、产品化有较深的理解，能针对临床意见进行算法调整和优化。

1. 熟练掌握Python等编程语言，熟悉主流的机器学习算法，有医学影像2D/3D自动分割训练经验。

2. 具备深度学习算法和机器学习算法的知识，了解基于深度学习的经典视觉算法，包括经典的网络结构、检测分割框架等。

3. 至少在代码级别熟悉一种深度学习框架，如TensorFlow/Caffe‌。

1. 具备研究新技术和新问题的能力，能够推动现有问题的解决及优化改进。

2. 能够跟踪领域内最新研究动态，探索并引入新的技术方法。

具备良好的沟通能力，和良好的团队合作精神，能够与跨学科团队有效沟通。

1. 对医疗健康领域有高度热情，关注人工智能在医疗行业的最新进展‌。

2. 有较强的学习能力和良好的问题解决能力，能够独立进行算法设计和优化‌。