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医学图像分割算法实习生

岗位职责

1.协助项目组进行医学影像数据（如CT, MRI等）的预处理、清洗和标准化工作，为模型训练准备高质量数据集。

2.参与医学图像分割算法的参数优化和训练，包括但不限于U-Net, nnU-Net, Transformer等主流深度学习模型。

3.负责算法模型的训练、验证和测试，分析模型性能，并撰写相关技术文档。

4.跟踪并复现医学图像分析领域的前沿学术论文，探索新技术在项目中的应用。

5.配合团队完成其他相关的研发任务。

任职要求

1.专业：

计算机科学、生物医学工程、医学影像、应用数学或相关专业的本科及以上在读学生。

2.技能：

熟练掌握 Python 编程语言。

熟悉至少一种主流深度学习框架，如 PyTorch 或 TensorFlow。

对计算机视觉和深度学习基础理论有扎实理解。

有医学图像处理经验者优先，熟悉 SimpleITK, NiBabel, MONAI 等相关库者优先。

3.特质：

具备良好的学习能力和解决问题的能力，工作认真负责，有良好的沟通能力和团队合作精神。

4.加分项：

在医学图像分割、检测或配准等方向有实际项目经验。

在相关领域的顶级会议或期刊（如MICCAI, CVPR, IEEE TMI等）发表过论文。

熟悉常见的医学数据格式（如DICOM, NIfTI）。

港校在读，或持有有效工作签证。

申请方式

请将个人简历发送至hr02@cair-cas.org.hk。邮件主题请注明应聘[岗位名称]-[姓名]-[官网投递]。

Job Responsibilities

Key Responsibilities

1. Preprocess and standardize medical imaging data (CT/MRI) for model training.

2. Train and optimize segmentation models (e.g., U-Net, nnU-Net, Transformer) using PyTorch/TensorFlow.

3. Analyze model performance, reproduce research papers, and document technical findings.

Requirements

1. Education: Current student in Computer Science, Biomedical Engineering, or related fields.

2. Skills: Proficient in Python and Deep Learning frameworks; solid CV foundation.

3. Visa: Must be a current Hong Kong Bachelor’s/Master's student or hold a valid Hong Kong Work Visa.

4. Preferred: Experience with medical libraries (MONAI, SimpleITK) or publications (MICCAI, CVPR).

Medical Image Segmentation Algorithm Intern