1、技术领域：专注深度学习算法、视觉大模型、多模态大模型前沿技术； 2、科研：参与/主导超声、内镜、外科等相关产学研科研、横向课题； 3、2D影像：基于超声、内镜、外科等影像数据进行病灶分割与检测、分型分析、多任务； 4、医疗图像质量提升及重建：增强、去噪、超分、配准、3D场景重建、3D定位/检测/分割； 5、设备赋能：实现人机智能化协作、agent、sam。 1、博士学历，生物医学工程，计算机，信号/图像处理，电子/通信工程、自动化、数学类、光学类，机械电子（机器人控制）等相关专业； 2、有深度学习，机器学习方面扎实理论基础和实际课题或者项目经验； 3、有图像处理，信号处理方面，数据分析方面的专业技能； 4、至少一种深度学习软件库keras, tensorflow, pytorch。