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人工智能研發(fā)項(xiàng)目支持（AI-PRO）小組旨在彌合可擴(kuò)展的數(shù)字研發(fā)人工智能產(chǎn)品與每個(gè)研發(fā)項(xiàng)目的特定人工智能需求之間的差距。我們努力實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的速贏，加快藥物開(kāi)發(fā)進(jìn)程，提高成功概率。AIPRO正在圖像/視覺(jué)領(lǐng)域?qū)ふ乙晃环e極進(jìn)取AI助理/ML科學(xué)家，以推進(jìn)中國(guó)的轉(zhuǎn)化和臨床研究。該候選人將開(kāi)發(fā)和實(shí)施人工智能算法，用于分析生物醫(yī)學(xué)圖像，識(shí)別具有臨床意義的生物標(biāo)志物，并與工程師合作創(chuàng)建和部署圖像應(yīng)用程序，以加速臨床研究

?開(kāi)發(fā)和實(shí)施人工智能算法，用于圖像處理、分割、對(duì)象識(shí)別和解釋?zhuān)攸c(diǎn)關(guān)注CT、MRI、IHC、H&E、實(shí)驗(yàn)動(dòng)物視頻數(shù)據(jù)或生物研究中使用的其他圖像模態(tài)。
?開(kāi)發(fā)和嵌入用于預(yù)測(cè)模型構(gòu)建、測(cè)試和驗(yàn)證的自動(dòng)化流程。
?通過(guò)與轉(zhuǎn)化科學(xué)家、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、軟件工程師、業(yè)務(wù)分析師和用戶(hù)界面設(shè)計(jì)師合作，開(kāi)發(fā)和部署E2E圖像分析解決方案，以支持轉(zhuǎn)化或臨床研究。
?提供詳細(xì)的技術(shù)文件，以確?？芍貜?fù)性和知識(shí)轉(zhuǎn)移。
?與一個(gè)由成就卓著的科學(xué)家組成的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)合作，推動(dòng)人工智能在疾病理解、患者分層、生物標(biāo)志物識(shí)別以及藥物發(fā)現(xiàn)和開(kāi)發(fā)方面的前沿。

工作要求：

計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)或相關(guān)領(lǐng)域的碩士或博士學(xué)位。
?將機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。有IHC、H&E和CT圖像分析經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
?精通圖像分割、目標(biāo)識(shí)別、3D構(gòu)建、特征提取、定量分析技術(shù)等。
?生物研究或臨床環(huán)境中使用的圖像/視覺(jué)數(shù)據(jù)模式的應(yīng)用知識(shí)。
?機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用和AI/ML方法的相關(guān)出版記錄
?對(duì)先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和人工智能系統(tǒng)有很強(qiáng)的理解。
?精通TensorFlow、PyTorch或Keras等人工智能平臺(tái)的編程，并在GitHub等協(xié)作開(kāi)發(fā)平臺(tái)上擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)。需要個(gè)人GitHub鏈接來(lái)評(píng)估編碼技能。有使用SAM分析醫(yī)學(xué)圖像的經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
?較強(qiáng)的問(wèn)題解決能力和創(chuàng)造性思維能力。