复星云济信息 复星医疗AI-计算机视觉研究员
公司简介：
复星集团植根中国，深耕健康、快乐、富足领域，通过科技引领、持续创新，智造C2M幸福生态系统，为全球家庭客户提供高品质的产品和服务。复星集团于1992年成立，2007年复星国际在香港联交所主板上市。截至2017年6月30日，复星集团总资产达到人民币5010.8亿元。
主要职责：
1． 从事医学图像分析与机器学习领域前沿算法的研发，探索智能技术在大健康领域的创新应用
2． 了解医疗行业，思考痛点，结果导向，致力于产出工业级别的解决方案
任职资格：至少精通以下（1~4）一种技能
1. 交互式图像分割：熟练掌握active contour, graph cut, live wire等分割算法的原理；熟练使用常用图像分析开源平台如opencv, itk等；有c/c++算法实现与优化经验者
2. 医学图像配准：熟练掌握常用的线性以及非线性配准方法；掌握非线性变换如FFD，local affine等；掌握相似性测度的构造方式及优化方法；熟练使用常用的配准框架如itk，elastix等。
3. 特征工程和机器学习：熟练掌握常用的特征工程算法，如SIFT, Haar, LBP, HOG, wavelet等；熟练掌握常用的传统机器学习如random forest, boost tree等的原理以及调优；熟练使用常用的图像处理和机器学习的开源工具如opencv, dlib, scikit learn等
4. 深度学习：熟练掌握常用的深度学习网络以及框架tensorflow，keras等，追踪最新的学术动态和科研成果
5. 优秀的沟通和表达能力，善于向不同领域的人表达并展示成果，具备团队合作意识
6. 在*学术会议期刊上发表过论文者优先考虑
面试过程：
第1次面试： 请假16：00从公司出发，大概17：20到复星，公司规模挺大，不过还是临时办公地点，六月份搬回附近的另一栋楼。杏脉是去年年度注册的公司，目前20人，10个软件开发，10个算法，所有的人事和行政在复星云经科技，除此之外，医疗这一块的病例是另一个团队LAB-AI在做，杏脉只专注于医学影像。面试我的是一个之前学化学的博士，面试过程主要也是谈自己的项目经验，从本科开始说起，介绍完本科、博士、工作后的所有阶段，重点讨论了我参加天池和Kaggle的两个比赛的项目。天池的比赛提了一个L1、L2正则化选择的问题，Kaggle说的比较多，问了Unet模型的设计的原因，还是它的代价函数，另外还问了mask-RCNN的发展历程，batch-normalization的原理及作用，遇到梯度消失如何处理。最后又回到我们公司现在做的DPCR图像处理的项目中，分享了一些自己的思考。整体下来，除了unet这一块的代价函数弄错了（我说是iou，其实这个只是模型的评估标准），不过后来他问了一般分类问题的代价函数，我也回答正确了，是nlogn+(1-n)log(1-n)，所以也推导出来unet的计算代价公式应该是相似的。总体来说，我个人还是比较满意这次面试的，我也想他表达自己希望过来工作的强烈意愿，并表示自己可以1~2月完全消化公司目前在这一块的算法核心内容，6月左右可以独自承担项目。希望可以有好的结果吧（从面试的过程来看，这个岗位的JD写的很差，传统的图像分割、特征提取并不是这个岗位重点关注的，配准这个要求最后提了下，感觉也不是很重要）
第2次面试： 请假11：30到复星科技总部参加杏脉部门CTO面试，是一个85年的百度出来的计算机专业大神吧，感觉被完虐，先是问我项目中的牛顿迭代法，说具体过程（自己没有完整实现过，一知半解），然后又问神经网络网络中用梯度下降法，为什么不用牛顿迭代（我当时说是因为便于计算反向传播，回头百度了下，神经网络中也有用牛顿迭代的，太打脸了），重点还是问了下细胞核识别的Kaggle比赛，介绍了下自己的比赛思路和状态，这里沟通还是比较友善的。后面还是介绍了下自己从去年下半年开始系统学习图像相关知识，由于时间太短，他对我前面较差的表现也给予了理解。并问了下我对薪资的期望、读论文的速度、何凯明近况、为什么不做微电子换方向等等。最后我问了下团队下面1~3年的计划，他大概跟我描述了几个项目，比较有印象的是细胞核项目，是一个非洲地区某疾病的研究。此时心中只能默默期待大神给次机会了。。。（中间过程和HR也聊了聊，主要也是自己的项目经验，整体感觉办公环境挺好的，三个人一个岛）
第3次面试： 和杏脉CEO何川（86年的妹纸，好腻害）谈了谈过去的工作经历，完全没有聊技术，可能就是看看我的表达能力。不到15min应该就聊完了，然后HR跟我说我过了，顺利拿到OFFER
个人联系邮箱：517996069@qq.com