岗位职责：
1.研究和开发自监督、半监督学习算法，处理大量无标签或少量标签的医学影像数据；
2.优化模型基座架构，提高模型在少量数据下的性能；
3.设计并实现面向医学影像的自监督预训练模型，提升模型的泛化能力；
4.应用模型压缩、剪枝、量化、蒸馏等技术，提升模型效率和性能；
5.结合医学影像数据特点，探索创新的数据利用方法，实现模型性能的显著提升；
6.与团队合作，提高模型在各应用领域的适应性和稳定性。
任职要求：
1.硕士及以上学历，机器学习、计算机视觉、统计学等相关专业；
2.熟悉自监督学习、半监督学习算法，有相关研究或项目经验；
3.掌握模型优化技术，具备模型压缩、剪枝、量化等实践经验；
4.良好的数学基础和编程能力，熟练使用Python等编程语言；
5.具备独立思考和解决问题的能力，良好的团队协作精神。
加分项：
1.有医学影像数据处理经验；
2.熟悉GAN、对比学习等先进技术；
3.在模型架构创新方面有突出贡献。