1、实验室战略规划：制定实验室研究方向（如精准医疗、AI辅助诊断、基因编辑、生物传感器等），确保与智慧医疗前沿趋势（如数字孪生、医疗元宇宙）结合。 2、设计符合GLP/GMP标准的实验室建设方案，统筹设备选型（如NGS测序仪、类器官培养系统）、生物安全等级（BSL-2/3）认证。 3、跨学科技术整合：主导医工交叉项目（如手术机器人研发、纳米药物递送系统），协调生物信息学（单细胞测序分析）、临床医学（多中心临床试验）团队协作。 4、搭建医疗大数据平台（符合HIPAA/GDPR），整合多模态数据（影像、基因组、电子病历）。 5、合规与成果转化，根据产业发展主导FDA/CE/NMPA三类医疗器械注册申报，推动产学研合作，完成技术转移。

1、硕士及以上学历（生物医学工程、合成生物学、计算医学等），博士后经历优先。以第一作者在《Nature Biomedical Engineering》《JAMA Network Open》等期刊发表智慧医疗相关论文≥5篇。 2、技术能力：湿实验：熟练操作微流控芯片构建、CRISPR-Cas9基因编辑（需提供实验记录证明）。干实验：精通PyTorch医学影像分析、AWS医疗云架构设计（需GitHub代码库或认证证书）。器械开发：有可穿戴医疗设备（如ECG贴片）从原型到FDA 510(k)全流程经验。 3、行业资质：必需：CAP/CLIA实验室认证参与经验，加分：持有PMP（项目管理）、DABT（毒理学）或临床研究GCP证书。 4、医疗场景洞察力：能准确将临床痛点（如肿瘤早筛假阳性率）转化为技术参数（ctDNA检测限≤0.1%）。例如主导开发AI病理系统，在三甲医院实现≥95%的宫颈癌切片诊断一致性。 5、资源整合能力：成功组建过跨机构团队（如医院-高校-医疗器械企业联合体），获得政府专项（如国家重点研发计划）或风险投资。