生命世界模型算法实习生

【职位职责】 1. 参与下一代生命基础模型的算法设计、预训练、后训练与持续评测，面向刻画生命状态建模目标构建基础模型 2. 面向长时序、多模态医疗健康数据（电子病历、医学影像、基因组学、可穿戴设备等），研究表征学习、状态预测、动作条件建模与规划等关键技术问题 3. 探索长期健康预测、不良事件预警、风险建模、因果推断及不确定性量化，提升模型对复杂健康过程的理解、预测与反事实推理能力 4. 建设医疗高质量数据与临床评测体系，围绕真实临床问题验证算法效果，与医学专家协作推动持续迭代 5. 跟踪 AI4Science、基础模型等前沿方向，研究探索医疗领域的能力建设 【任职要求】 2027 及以后毕业的在校生，计算机、人工智能、数学、统计、生物医学工程、生物信息学等相关专业，硕士及以上学历 2. 扎实的机器学习与深度学习基础，在生成模型、强化学习、多模态学习、时序建模或图神经网络中至少一个方向有深入研究过 3. 熟练使用 Python 和 PyTorch，具备良好的算法实现、实验设计和数据分析能力 4. 对 Scaling Law、Representation Learning、World Model、因果推断等基础问题有独立思考和研究热情 5. 具备跨学科协作能力，能够与医学临床专家有效沟通，将其需求转化并指导研究工作 6. 加分项：1. 在 NeurIPS/ICML/ICCV/ACL/MLHC 等国际顶级会议或 DL 会议/期刊发表过论文；2. 有 AI4Science、医疗信息处理、临床预测建模、时间序列或因果预测相关的研究或项目经历；3. 有处理大规模医疗数据实战经验的优先（代码封装与部署）；4. 在重大医学AI竞赛中取得优异成绩者经测试后优先 【学历要求】 硕士及以上 【硬性专业要求】 计算机相关专业、人工智能相关专业、数学相关专业、统计相关专业、生物医学工程相关专业、生物信息学相关专业