09医疗大模型评测／策略／医学专家
页面主张：岗位名称可能不同，但核心工作是把"模型好不好"变成可重复的医学标准与数据流程。
- 定义场景与失败类型
- 构建题库、标注规范与评分 rubric
- 设置红线否决与专家仲裁
- 分析错误并推动数据、Prompt、RAG 或产品流程改进
字节小荷健康面试反复追问如何选模型、如何评长答案、医生意见不一致怎么办、如何做整体医学 benchmark。这说明医学专家的价值不是给模型背书，而是把临床判断转换成数据集、标准、流程和改进信号。
医学杠杆：极高
10科研领域睡眠健康科学家
页面主张：连接睡眠机制、可穿戴信号、产品指标与用户干预，是医学与时序数据的交叉位点。
知识：
- 睡眠分期、昼夜节律、OSA、AASM
信号：
- EEG、PSG、ECG、PPG、HRV
方法：
- 特征工程、时序评估、算法验证
作品：
- 睡眠筛查 Demo + 验证报告 + 风险边界
如果本身有心血管、HRV、ECG 或睡眠研究积累，这类岗位的迁移成本明显更低。准备时要避免只讲论文，应把信号处理、指标定义、验证集、误差来源和产品落地连起来，形成闭环。
推荐度：高潜力
11生物医药 AI 产品经理
页面主张：面向药企、科研机构或生命科学团队，把数据库、分析工作流和 SaaS 产品连起来。
业务：
- 药物研发、临床研究、医学事务或真实世界研究
产品：
- 数据库、检索、分析工作台、知识管理
工具：
- SQL、Axure／Figma、JIRA、数据埋点
合规：
- FDA／NMPA、数据授权、审计追踪
有科研经历的人往往熟悉检索、数据清洗、统计分析和论文证据，但需要补产品化表达与企业工作流。一个好作品不是再做一次学术分析，而是把研究流程封装成可重复、可协作、可审计的工具。
推荐度：中高
12有些岗位，不适合盲冲
⚠️ 职业路径可以分两跳，而不是一步到顶。岗位越光鲜，越可能把多年经验写在标题之外。
- AI 产品／战略负责人：常要求 5–10 年商业化与团队管理
- 医疗 AI 生产线负责人：常涉及注册、质量体系、器械全生命周期
- 算法医疗大模型算法研究员：要求预训练／微调／推理与分布式工程
- 算法医疗多模态／时序算法研究员：要求信号、模型和工程验证深度
不是永远不能做，而是要区分第一份转行工作与中长期方向。管理岗和生产线负责人往往需要组织、商业和法规经验；纯算法岗需要可复现的训练与工程成果。把它们设为两到五年的目标，通常比现在硬投更有效。
🎯 岗位优先级建议汇总
| 方向 | 初始匹配 | 核心交付 | 首要短板 |
|---|---|---|---|
| 医疗行业 AI 产品 | 高 | PRD、工作流、评测、迭代 | 产品表达、指标 |
| 医疗 AI 解决方案 | 高 | 方案、接口、POC、验收 | HIS／FHIR、交付文档 |
| 医疗大模型评测／医学策略 | 高 | 题库、rubric、红线、错误分析 | 标准化评测、数据流程 |
| 睡眠／可穿戴科学 | 高潜力 | 信号验证、指标、产品解释 | AASM／PSG／PPG、外部验证 |
| 生物医药 AI 产品 | 中高 | 数据库／SaaS／科研工作流 | 企业流程、产品工具 |
| 纯算法研究 | 中低至中 | 训练、微调、推理、复现 | 模型与工程深度 |
| 高年资负责人 | 当前较低 | 商业化、团队、注册／质量体系 | 多年行业与管理经验 |
基于 2026-06-29 的 14 张 BOSS 直聘岗位截图定向调研，非全市场统计。
📎 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