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个人总结

资深AI医疗数据工程师,拥有<strong>5年</strong>以上医疗数据处理与AI模型部署经验。精通数据清洗、特征工程、模型训练与优化,致力于构建高效、安全的医疗AI数据管道。在自然语言处理、计算机视觉及深度学习领域具备深厚理论基础和实践能力,成功将AI技术应用于<strong>辅助诊断</strong>、<strong>疾病预测</strong>等场景,有效提升医疗服务效率与准确性。

工作经历

高级AI医疗数据工程师

平安健康医疗科技有限公司

2021-07 - 2024-06
  • 主导构建和优化医疗AI数据管道,从多源异构医疗数据(电子病历、医学影像、基因组数据)中提取、清洗并整合数据,将数据处理效率提升25%
  • 负责医疗大模型训练数据预处理与特征工程,支持5+个AI辅助诊断模型的研发与迭代,包括肺结节检测眼底疾病筛查等,模型准确率平均提升3.5%
  • 开发并维护数据标注平台,管理10万+份医疗数据标注任务,确保高质量训练数据供应,将数据标注成本降低15%
  • 与临床专家紧密合作,将NLP技术应用于电子病历的结构化提取,成功构建了疾病风险预测模型,对高风险患者的识别准确率达88%
  • 利用容器化技术(Docker、Kubernetes)部署和管理AI模型,实现模型快速迭代与弹性伸缩,服务稳定性达到99.9%

AI数据工程师

医渡云(北京)技术有限公司

2019-07 - 2021-06
  • 参与医疗数据中心的建设,负责ETL流程设计与实现,处理TB级医疗数据集,确保数据质量与一致性,支撑3个省级医院数据平台。
  • 运用深度学习框架(TensorFlow、PyTorch)对医学影像进行图像分割与分类,协助开发AI辅助诊断系统,提升诊断效率20%
  • 负责医疗数据脱敏与隐私保护方案的落地实施,确保数据合规性,通过国家信息安全等级保护二级认证
  • 撰写并维护数据处理相关文档,包括数据字典ETL规范等,提升团队协作效率10%

教育背景

上海交通大学

硕士 · 计算机科学与技术

2016-09 - 2019-06

复旦大学

本科 · 软件工程

2012-09 - 2016-06

技能专长

AI/ML技术

深度学习 · 机器学习 · 自然语言处理 (NLP) · 计算机视觉 · 模型部署

编程语言/框架

Python · SQL · TensorFlow · PyTorch · Scikit-learn

数据处理/工具

ETL · 数据清洗 · 特征工程 · Pandas · Spark · Hadoop

云平台/部署

AWS · Docker · Kubernetes · Git · CI/CD

领域知识

医疗数据 · 电子病历 · 医学影像 · 数据隐私合规 · 生物统计

热门进阶2025/12/4

AI医疗数据工程师简历范文

AI医疗数据工程师 医疗行业 1-3年经验

本范文专为AI医疗数据工程师设计,重点突出构建医疗AI数据管道的能力,展示数据处理、模型集成与优化技能,助力求职者在医疗AI领域脱颖而出。

核心亮点

专注于医疗AI数据管道构建,符合行业前沿需求
强调数据处理、清洗、特征工程等核心技能
突出AI模型在医疗数据中的应用与优化经验
适合有志于在医疗AI领域深耕的工程师

适用人群

本范文特别适合AI医疗数据工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出医疗行业 行业的核心竞争力。

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