[Skip to main content](#main-content)

[OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/)
[Hiring report](/reports/hiring/) · [All JD.com jobs](https://jobs.opennash.com/companies/jd/) · [Search jobs](/search/)

JD.com · 北京市-北京市

# 医疗环境自迭代仿真系统探索

北京市-北京市 

Listed on JD.com’s official careers site. Posted May 7, 2025. Check that it is still open and apply there.
[Apply on JD.com’s careers site →](https://campus.jd.com/#/details?id=6085)

[OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/) / [JD.com](https://jobs.opennash.com/companies/jd/) / 医疗环境自迭代仿真系统探索

## Job description

工作职责
- 负责设计并研发面向复杂医疗场景的强化学习底层仿真架构，解决高维度医疗环境中的状态空间建模难题。
- 构建与真实物理世界差距可控、具备高可信度的数字医疗孪生系统，支撑前沿医疗算法的闭环验证。
- 开发并调优医疗动态环境下的多智能体（Multi-Agent）协作算法，实现医疗资源调配与临床决策的最优规划。
- 结合海量脱敏临床数据，探索强化学习在医疗仿真验证中的创新应用，沉淀具备行业影响力的底层基建技术。 任职要求
- 获得本科及以上学历，计算机科学、人工智能、统计学、生物医学工程等相关专业；
- 具备深厚的强化学习（RL）理论基础，精通 PPO、MADDPG 等主流算法及其在复杂仿真环境中的实战应用；
- 具备卓越的代码实现能力与系统架构设计思维，能够应对并解决复杂仿真引擎底层的性能优化与工程挑战；
- 对“AI+医疗”跨界技术充满热忱与信仰，具备优秀的逻辑分析能力与科研攻坚韧性，能够适应高强度的研发节奏；
- 在相关领域顶级学术会议或期刊上有高质量论文发表记录，或在知名开源项目、顶级算法竞赛中取得过优异成绩者优先。

## At a glance
- Posted by the employer: May 7, 2025
- First seen by OpenNash: Oct 19, 2026
- Last checked: Oct 19, 2026
- Listed for: Over a year
- Location: 北京市-北京市[Apply on JD.com’s careers site →](https://campus.jd.com/#/details?id=6085)

## More jobs at JD.com

### [3D医疗影像多模态基础大模型研究](https://jobs.opennash.com/companies/jd/jobs/31cea141d3ff4222fc49/)

北京市-北京市

### [3D可控生成与空间智能多模态研究](https://jobs.opennash.com/companies/jd/jobs/9264cfdaab33cfb45f96/)

北京市-北京市

### [AI多模态存储与向量化计算探索研究](https://jobs.opennash.com/companies/jd/jobs/e91a2f3f9d7be9a91867/)

北京市-北京市

### [CodeAI代码大模型全链路与推理优化](https://jobs.opennash.com/companies/jd/jobs/234f9df632b03e4bec55/)

北京市-北京市

OpenNash lists jobs from employers’ own careers sites and does not handle applications.
Dates come from the employer where stated; “first seen” and “last checked” are our own observations.

OpenNash Jobs · Official listings with dates and links to the employer. [Weekly hiring report](/reports/hiring/) · [Methodology](/methodology/)