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博士后工作站-深度学习算法研究员-医疗AI

北京安德医智科技有限公司

发布时间:2021-12-13浏览量:0

  • 工作地域:北京市
  • 职位类别:工程技术人员
  • 学历要求:博士
  • 招聘人数:1
专业要求:
职位要求:
1) 计算机,数学,物理,工程等相关专业;
2) 博士学位,应届博士或获得博士学位不超过3年;
3) 熟悉常用的深度学习工具(如Theano, Torch, TensorFlow等);
4) 熟悉Python语言;熟悉Numpy, Pandas, Sklearn, Scipy, Seaborn;
5) 在图像识别、理解、分割领域有研究等经验优先;
6) 发表过顶级机器学习期刊(icml, nips, cvpr)优先;
7) 优秀的编程实践能力,能够独立分析问题并解决;
8) 工作认真负责、耐心细致,逻辑清晰,具有团队合作精神,有较强的事业心和责任心。

我们能提供的:
1) 大牛满营:资深博导悉心培养,来自清北、中科院、剑桥、卡耐基梅隆、新加坡国立大学等一流院校的同伴;
2) 无限可能:投身到医疗与Al激情碰撞的最前线,参与蓝海市场中新产品、新功能的诞生和打磨;来自顶尖医学专家、开发团队的日常交流与辅导;
3) 超Nice的环境:专业、友好、开明的工作环境,Leader不设办公室,资深Mentor就在身边;
4) 顺利出站解决北京户口。

投递邮箱:hao.wang@biomind.ai
职位描述:

博士后工作站-深度学习算法研究员-医疗AI



安德医智是一家专注于人工智能在医疗领域应用的专业公司,致力于深度学习技术与临床需求的深度融合。拥有国际领先的深度学习研究团队,包括来自于新加坡国立大学、哈佛大学、麻省理工学院、剑桥大学、清华大学、北京大学、中国科学院等世界顶级学府的近百名深度学习专家和软件开发人才。产品广泛应用于医学影像、放疗、临床治疗辅助决策病理、基因、医学康复等各个方向。 

国家神经系统疾病临床医学研究中心是目前国内规模最大的神经系统疾病领域临床医学研究平台,拥有世界上最大的国际标准化的神经系统疾病临床与样本资源库,其神经外科是世界三大神经外科研究中心之一。国家中心内的人工智能研究中心,依托国家中心的高年资专家、高质量数据等丰富的资源,专注于人工智能医学影像辅助诊断、辅助决策系统的开发和应用。



导师介绍:

高培毅教授  博士研究生导师 北京天坛医院主任医师

首都医科大学附属北京天坛医院主任医师,教授,博士研究生导师。长期从事神经影像学的临床、科研和教学工作,是北京市有突出贡献的科学、技术、管理人才。 先后主持了“十五” 〞十一五”和“十二五〞国家科技支撑计划项目有关脑血管病影像研究的重要课题。获得教育部二等奖、北京市科技进步二等奖等省部级科技成果奖10余项,在国内外发表学术论文200余篇。荣获中央保健工作先进个人称号、2015年国家卫生计生委脑卒中防治工程突出贡献奖、吴阶平优秀教师奖等荣誉。


刘涛  博士生导师 

北京航空航天大学卓越百人 生物与医学工程学院副教授 国际交叉科学研究院特聘研究员 

2012年在悉尼科技大学工程与信息学院获得博士学位 (师从陶大程教授),先后在新南威尔士大学医学院脑健康研究中心和悉尼科技大学量子计算与人工智能中心任博士后与研究员。主要从事神经影像分析及应用,医疗人工智能,脑机接 口等方面的研究工作。近年作为项目负责人承担了国家重点研发计划课题、国家自然科学基金面上项目、以北京市自然科学基金重点研究专题课题、国防预研等各类科研项目十余项。以第一作者或通讯作者身份在国内外权威期刊发表相关研究论文30余篇,在神经影像领域著名的期刊Neuroimage和IEEE Transactions on Medical imaging上(均为中科院分区top期刊)发表论文8篇,申请国内外发明专利十余项,并已应用转化多项,开发的应用于神经退行性疾病人群早期影像标志物的脑白质高信号分割工具已先后被十多个国家四十多家机构使用。 目前兼任中国卒中学会脑血管病大数据与信息标准化委员会委员,中国医药信息学会远程医学专业委员会委员 Frontiers in Psychiatry (SCIJCR分区 Q2)客座副主编,多个SCI期刊学术编委等。刘涛老师与博士后联合培养单位北京天坛医院国家神经系统疾病临床医学研究中心具有坚实的合作基础,现已在国内外权威期刊合作发表论文十余篇。



职位信息:

工作内容:

1)负责计算机图像&机器学习(包括深度学习)算法的开发与性能提升;

2)负责下述研究课题中的一项或多项,包括但不限于:检测、跟踪、分类、图像处理、强化学习、机器人技术相关算法等;

3)针对项目执行中遇到的新问题,研究如何抽象建模,设计高效的机器学习、深度学习算法。对机器学习、深度学习领域内学术界、工业界最新的研究进展进行跟踪、实践,并逐渐应用到实际项目中;

4)推动机器学习算法在医疗实际应用和落地。


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