05九类岗位，四条主路径
页面主张：岗位名称很花，但本质可以按"离用户多近、离模型多近"重排成四条路径。
产品AI 产品经理
高级 AI 产品经理、医疗行业 AI 产品经理、生物医药 AI 产品经理
解决方案架构师
医疗 AI 解决方案架构师、医疗 AI 生产线负责人
科研领域专家
睡眠健康科学家、AI 产品／战略负责人
算法研究员
医疗大模型算法研究员、医疗多模态／时序算法研究员
把岗位放进二维地图：横轴是从临床用户到模型底层，纵轴是从个人贡献者到团队／业务负责人。医学研究生通常在靠近临床问题、又需要数据和产品翻译的位置拥有最大初始杠杆。
本页结论：4 条路径 · 9 类岗位。
06用四个变量选岗位
页面主张：不要问"哪个岗位最热门"，要问"哪个岗位能让我的现有资产最快产生结果"。
医学杠杆
临床与科研训练能否直接增值
交付距离
多久能做出可展示成果
技术门槛
补到可用需要多少时间
经验门槛
岗位是否隐含 3–10 年业务或管理经历
四个变量可以各打 1–5 分，再乘上个人兴趣与城市机会。对医学研究生而言，短期优先选择医学杠杆高、交付距离短、技术门槛中等、经验门槛不过高的岗位，比追逐听起来最前沿的职位更稳。
本页结论：优先级不是喜欢程度，而是赢面与成本。
07产品医疗 AI 产品经理
页面主张：高级 AI 产品经理更偏复杂对话与平台能力；医疗行业 AI 产品经理更偏场景、需求与跨部门落地。
日常工作：
- 用户访谈、流程设计、PRD、评测、迭代
AI 侧：
- 意图、槽位、多轮对话、RAG、Agent、工具路由
医学侧：
- 风险边界、证据标准、医生工作流
作品：
- 需求文档 + 可操作 Demo + 指标复盘
这类岗位通常最适合"医学 + 数据 + AI 产品"的复合背景。面试时不要只说懂临床，要展示如何把一个模糊问题拆成用户、场景、输入、流程、输出、红线和指标，并能与算法、研发、设计及业务一起推进。
推荐度：高
08解决方案医疗 AI 解决方案架构师
页面主张：站在客户与产品之间，把医院需求翻译成系统、接口、实施和验收方案。
日常：
- 需求澄清、方案设计、POC、招投标、实施协同
系统：
- HIS、LIS、PACS、EMR 与院内权限
标准：
- HL7／FHIR、数据字典、接口与日志
作品：
- 方案书 + 架构图 + 试点计划 + 验收清单
这是医学背景非常有价值但经常被忽略的方向。优势在于能听懂临床语言并识别风险，短板通常是医院信息系统、项目交付和方案文档。它比纯算法更强调可信沟通、现场约束和让项目真正上线。
推荐度：高
📎 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
- 面试后自学补短板清单