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本节导读：这套课面向医学相关硕士、博士、规培生与年轻医生。建议按"岗位地图 → 能力翻译 → 分层补课 → 真实用户 MVP → 作品集"顺序学习，并同步填写自己的岗位优先级与 30 天计划。
01医学研究生，不当医生还能去哪？
页面主张：一套从岗位选择、能力补齐，到做出真实用户 MVP 的 30 天行动课程。
- 不是鼓励逃离医学，而是重新配置医学训练
- 不是岗位罗列，而是选择方法 + 作品教程
- 基于真实招聘调研、字节面试和个人产品实践
开场先把焦虑从"我要不要离开临床"改写成一个更可操作的问题：哪些工作愿意为我的医学判断、研究能力、数据能力和产品能力付费？这套课不承诺轻松转行，而是提供一条可验证的证据链。
本页结论：把医学背景从身份，变成可交付的能力。
02别先学 Transformer
页面主张：很多医学同学一想到医疗 AI，就从深度学习课程开始；但招聘方购买的通常不是"听过多少模型名"。
产品岗
先看需求、流程、协作和结果
解决方案岗
先看系统理解与交付
评测岗
先看标准、红线和数据集
算法岗
才要求训练、微调与工程深度
这一页的目的不是反对技术学习，而是反对没有岗位目标的技术囤积。先选择岗位，再倒推最小知识深度，会显著减少无效学习。一个岗位 JD 中高频出现的动词，往往比名词更能说明日常工作。
本页结论：先看岗位买什么，再决定学什么。
03学完，你要带走四个结果
页面主张：课程交付的不只是信息，而是四张可以立即使用的工作表。
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一张岗位优先级地图
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一棵 P1／P2／P3 能力树
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一个真实用户 MVP 执行清单
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一套作品集与面试叙事模板
建议学习者边听边填自己的版本：把每个岗位标成优先、观察或暂缓；把能力标成已有、需补、暂不学；最后选一个 30 天能上线的 MVP。课程结束时，至少要做出一个明确的下一步，而不是收藏更多资料。
本页结论：4 个可执行产物。
04这不是全市场普查
⚠️ 口径声明：调研样本来自 2026-06-29 的 14 张 BOSS 直聘岗位截图，归纳为 9 类岗位。这是定向样本，不是全市场统计。
- 可以用于识别任务、关键词与门槛
- 不能用于估计岗位数量或薪资分布
- 岗位名称会漂移，要看职责动词与交付物
- 后续应按城市、公司阶段和业务线继续补样本
小样本也可以有用，前提是承认边界。这里的目标是建立职业探索假设，而不是发布市场统计报告。每次看到新岗位，都应归入现有类型或新增类型，并记录公司、场景、交付物、技术深度和经验门槛。
本页结论：把调研当作可迭代数据库。
🎯 第一幕第一节 · 一页结论
- 优先岗位：医疗行业 AI 产品、医疗 AI 解决方案、医疗大模型评测／医学策略、睡眠与可穿戴健康科学、生物医药 AI 产品
- 谨慎岗位：需要多年商业化／管理／注册经验的负责人岗位，以及要求模型训练深度的纯算法岗位
- 最有效的求职证明：一个有真实用户、评测集、安全红线、失败日志和迭代数据的最小 MVP
📎 本节证据来源
- BOSS 直聘医疗 AI 岗位截图调研（2026-06-29，14 张，定向样本）
- 字节小荷健康 AI 产品实习生一面纪要与复盘（匿名脱敏）
- MedAIBox 项目与公开数据记录（600+ 注册 / 28 天窗口 2,138 活跃 / 21,388 事件）
- 线上问诊智能体实践