随着人工智能、大数据和精准医学的发展，医学研究正进入以数据驱动和智能决策为核心的新阶段。全球顶级医学中心正加速建设医学人工智能研究平台，以实现从"经验医学"向"数据与智能驱动医学（AI-nativemedicine）"的范式转变。

浙大一院依托医院丰富的临床资源和学科优势，拟建设具有国际影响力的医学人工智能研究与转化平台，整合医院多模态医疗数据资源，发展面向临床决策的医疗基础模型与智能诊疗系统，推动人工智能在疾病发现、精准诊疗和医疗体系优化中的应用。

现诚招数据工程师和应用工程师各1人，欢迎加入！

1.岗位名称及招聘人数：数据工程师1人

（一）岗位职责

1）负责医疗数据规划与数据资产建设，参与医院医疗数据资源的整体规划，梳理临床、科研和产品研发所需的数据类型及数据来源；

2）负责医疗数据治理与标准化，制定和维护医疗数据标准、字段定义、指标口径和数据使用规范；

3）负责不同医院、科室和信息系统之间的数据字段映射及语义统一；

4）负责医疗数据抽取、清洗与结构化，处理电子病历、医学影像、检验数据、生命体征、病理数据、手术记录、用药记录及随访数据；

5）负责数据集构建与队列管理，根据临床问题和算法任务，协助制定研究队列的纳入和排除标准；

6）负责数据分析与临床研究支持，根据临床和科研需求开展数据探索和描述性统计分析等；

7）负责数据安全、隐私与合规管理，配合医院相关部门落实医疗数据安全、隐私保护和伦理管理要求。

（二）岗位条件

基本要求：

1）计算机科学、软件工程、数据科学、人工智能、生物医学工程、医学信息学、生物信息学、统计学或相关专业本科及以上学历；

2）具备扎实的数据处理、数据库和软件开发基础；

3）熟练掌握Python和SQL；

4）熟悉Linux操作系统及常用数据处理工具；

5）熟悉至少一种关系型数据库，如MySQL、PostgreSQL、Oracle或SQLServer；

6）了解数据仓库、ETL/ELT、任务调度和数据建模的基本方法；

7）具备良好的代码规范、版本管理、测试和文档意识；

8）具备良好的沟通能力，能够与临床、工程和算法团队协作；

9）责任心强，对医疗数据准确性、隐私安全和使用规范保持高度敏感。

专业能力要求：

候选人应在以下至少一个方向具备较扎实的实践经验，并对其他方向有基本理解。

2.1医疗数据治理与标准化：熟悉数据字典、元数据、主数据、数据标准和数据质量管理；具备复杂业务数据口径梳理和跨系统字段映射经验；了解医疗术语、临床编码和医院业务数据者优先；熟悉ICD、LOINC、SNOMEDCT等标准者优先；具有医院数据治理、临床数据库或真实世界数据项目经验者优先。

2.2数据工程与数据平台：熟悉ETL/ELT、数据流水线、任务调度和数据仓库建设；熟悉至少一种任务调度或数据处理框架；具备大规模数据清洗、转换、关联和性能优化经验；了解分布式计算、对象存储、消息队列或数据湖技术；具备医学影像、临床文本、时序数据或多模态数据处理经验者优先；

2.3数据集、标注与模型评测：具备医学影像、临床自然语言处理或多模态数据集建设经验者优先；具备模型评测、错误分析、困难样本挖掘或数据闭环建设经验者优先。

2.岗位名称及招聘人数：数据工程师1人

（一）岗位职责

1）负责医院系统集成与数据平台，负责HIS、RIS、PACS、LIS等系统对接、数据管道、接口服务、结果回写和数据流转等工程实现；

2）负责医疗应用软件研发，包括临床应用的前端、后端、数据库、权限、工作流、可视化和人机协同功能；

3）负责模型工程化与部署，包括模型封装、服务化、推理优化、部署、版本发布和产品接入；

4）负责GPU、计算集群、存储、网络、调度、资源隔离、容量规划和成本管理；

5）负责私有化部署、现场实施、多医院适配、升级维护，以及团队共性技术组件和开发平台建设等。

（二）岗位条件

基本要求：

1）计算机科学、软件工程、人工智能、自动化、信息工程、生物医学工程或相关专业本科及以上学历；

2）具备良好的软件工程基础和系统设计能力；

3）熟悉Linux操作系统及常用开发、部署和问题排查工具；

4）具备良好的代码规范、版本管理、测试和技术文档意识；

5）具备良好的跨团队沟通能力，能够与临床、数据、算法及医院信息部门协作；

6）责任心强，对医疗数据安全、系统稳定性和临床风险保持高度敏感。

专业能力要求：

候选人应在以下至少一个方向具备较扎实的实践经验，并对其他方向有基本理解。

2.1医院系统集成与应用开发：熟悉后端服务、数据库、API及分布式系统开发；具备前后端应用或复杂业务系统开发经验；具备医院信息系统、医疗软件或临床业务系统对接经验者优先；了解HIS、RIS、PACS、LIS等系统者优先；

2.2模型工程与AI平台：熟悉PyTorch、TensorFlow等至少一种深度学习框架；能够理解模型输入输出、推理流程及基本性能指标；具备模型容器化、服务化或生产部署经验；具备大模型、多模态模型或医学影像模型部署经验者优先；熟悉RAG、Agent、模型网关或工具调用框架者优先；

2.3GPU基础设施与可靠性工程：熟悉Docker、Kubernetes及容器化部署；熟悉GPU服务器、CUDA及深度学习计算环境；具备计算集群、任务调度、存储或网络管理经验；了解多机多卡训练、分布式通信和推理服务运行机制；具备GPU性能分析、资源调度或故障排查经验者优先；具备私有云、院内集群或高可用生产系统建设经验者优先。

派遣制

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2026年9月20日24时