一、岗位职责 1. 负责将已有的基于多模态影像的辅助诊断算法、模型和技术成果，封装为稳定、易用、可推广的软件工具或平台系统； 2. 负责影像数据处理、特征提取、模型推理、结果可视化、报告生成等核心功能模块的软件设计、开发、测试与优化； 3. 负责医学影像数据处理流程的工程化实现，包括但不限于 sMRI/fMRI等影像数据读取、预处理、配准、分割、特征计算、模型调用及结果输出； 4. 负责将机器学习、深度学习、统计分析等算法模型进行工程化部署，提升模型在不同运行环境下的稳定性、可复现性和计算效率； 5. 负责软件工具的用户界面、交互流程、数据管理、结果展示等功能开发，提升工具的易用性和临床/科研应用体验； 6. 负责软件系统的部署、版本管理、说明文档编写、用户培训及后续维护升级工作； 7. 配合团队开展算法验证、软件测试、成果转化、项目申报、临床合作和推广应用等相关工作； 8. 完成团队安排的其他任务。 二、教育背景： 1. 计算机科学与技术、软件工程、人工智能、生物医学工程、电子信息、自动化、数学、统计学、医学影像、神经科学等相关专业，硕士及以上学历优先； 2. 具有医学影像处理、人工智能算法工程化、科研软件开发或医疗软件开发相关背景者优先； 3. 具有神经影像、医学人工智能等相关研究或项目经验者优先。 三、工作经验及知识/技能要求： 1. 熟练掌握 Python、Matlab等编程语言，具备良好的软件工程能力，能够独立完成算法模块封装、软件功能开发、接口设计、代码调试和性能优化； 2. 熟悉常用机器学习/深度学习框架，如 PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn等，能够完成模型训练、推理部署、模型封装及结果评估； 3. 熟悉医学影像或脑影像数据处理流程，了解 NIfTI、DICOM等常见数据格式，熟悉 NiBabel、ANTs、FSL、SPM、FreeSurfer等工具或库者优先； 4. 具备图像处理、医学影像分析、模式识别、统计建模或深度学习算法开发经验，能够理解并实现科研算法向软件工具的转化； 5. 熟悉软件系统开发流程，具备模块化设计、接口开发、异常处理、日志管理、版本控制、单元测试等工程化开发能力； 6. 熟悉 Linux 操作系统，能够进行环境配置、脚本编写、批处理任务管理和服务器端部署； 7. 具备前端或桌面端软件开发经验者优先，如 PyQt/PySide、Electron、Vue、React、Streamlit、Dash 等； 8. 具有 Docker、Conda、CUDA、GPU 加速、模型服务化部署、跨平台打包发布经验者优先； 9. 具有医疗软件、科研软件、临床辅助诊断系统、影像分析平台或算法产品化经验者优先。 四、能力素质要求： 1. 具备较强的算法理解能力和工程实现能力，能够快速理解实验室已有科研算法，并将其转化为稳定可用的软件工具； 2. 具备良好的问题分析和解决能力，能够独立完成软件开发过程中的需求拆解、技术选型、功能实现、调试测试和性能优化； 3. 具备良好的沟通协作能力，能够与算法研究人员、临床医生、研究生及合作单位进行有效沟通； 4. 具备较强的文档撰写能力，能够独立完成软件设计文档、接口文档、用户手册、测试报告、部署说明等材料； 5. 具备成果转化意识，能够从应用落地角度优化软件功能、交互流程和产品形态。 （三）其他要求： 1. 爱岗敬业、思维清晰、工作严谨，具有较强的责任心和抗压能力； 2. 学习主动，乐于探索新技术，能够适应科研成果转化过程中的快速迭代需求； 3. 具有良好的团队合作精神和服务意识，能够积极配合实验室完成项目研发、成果推广和临床合作任务； 4. 有医学影像、脑科学、医疗人工智能产品开发相关经验者优先； 5. 年龄一般不超过35岁，特别优秀者可适当放宽。