

AIIMS Delhi T-331 Early Stage Researcher 2026: BTech Route, Two-Year AI Evidence & PG-Only Form Fields
AIIMS CDER के oral-cancer point-of-care AI project T-331 में Early Stage Researcher पद: CS/AI/ML/Data Science के B.Tech/M.Tech/M.Sc. के साथ कम-से-कम 2 वर्ष AI/ML और deep-learning काम अनिवार्य। 2025 का NIRF Top-50 प्रतिबंध वर्तमान notice में नहीं है; लेकिन वर्तमान Annexure PG marks/attempts पूछता है, जो B.Tech-only route के लिए clarification point है। 27 अक्टूबर तक एक application PDF ईमेल तथा अलग Google Form दोनों जमा करने हैं। ₹1,04,000 consolidated रकम की pay period स्पष्ट नहीं; PDF में numeric vacancy अलग से नहीं लिखी है।
About the Recruiting Organization
Organization information attached to this recruitment record.

About this Recruitment
Recruitment-specific overview from the published record.
# AIIMS Delhi T-331 | B.Tech स्वीकार, लेकिन application form में केवल PG details क्यों?
**इस भर्ती का सबसे उपयोगी eligibility trap** यही है: 12 अक्टूबर 2026 के वर्तमान विज्ञापन में Early Stage Researcher के लिए B.Tech., M.Tech. **या** M.Sc. in Computer Science / Artificial Intelligence / Machine Learning / Data Science / related field लिखा है। इनके साथ **कम-से-कम 2 वर्ष AI/ML और deep-learning अनुभव** आवश्यक है। लेकिन उसी PDF का prescribed application form पोस्टग्रेजुएशन का passing year, attempts और aggregate percentage माँगता है; undergraduate degree के लिए समान स्पष्ट alternative field नहीं देता। इसलिए eligible B.Tech-only अभ्यर्थी को form देखकर खुद को अपात्र नहीं मानना चाहिए, और न ही काल्पनिक postgraduate marks लिखने चाहिए। Blank/N.A. कैसे स्वीकार होगा, इसका जवाब नोटिस नहीं देता; PI/authorized contact से लिखित स्पष्टीकरण लेना candidate-risk management है, नया अनिवार्य नियम नहीं।
## 2025 बनाम 2026: वास्तविक eligibility shift, institute-wide policy नहीं एक ही **T-331 oral-cancer AI screening project** की 17 दिसंबर 2025 वाली अलग recruitment में Early Stage Researcher के लिए NIRF Top-50 engineering institution से B.Tech/M.Tech लिखा था। उसका अंतिम आवेदन 2 जनवरी 2026 था और उसमें अन्य अलग पद भी थे। वर्तमान 12 अक्टूबर 2026 विज्ञापन में NIRF Top-50 clause **मौजूद नहीं**, M.Sc. स्पष्ट रूप से शामिल है और दो वर्ष AI/ML + deep-learning अनुभव लिख दिया गया है। इसका अर्थ यह नहीं कि AIIMS ने हर भर्ती से NIRF condition हमेशा के लिए हटा दी; केवल इन दो विज्ञापनों की शर्तें अलग हैं। पुराना Google Form और पुराने पद इस नए आवेदन में शामिल नहीं।
Official historical notice: https://www.aiims.edu/images/pdf/recruitment/advertisement/CDER-19-12-25.pdf
## कौन अपनी उम्मीदवारी पर दोबारा विचार करे?
| उम्मीदवार का वास्तविक रिकॉर्ड | वर्तमान विज्ञापन से निष्कर्ष | |---|---| | B.Tech Data Science + प्रमाणित 26 माह deep-learning/AI model work | डिग्री और 2-वर्षीय अनुभव शर्त से prima facie aligned; PG-only form fields का स्पष्टीकरण लें | | M.Tech AI + केवल 8 माह project experience | M.Tech दो वर्ष अनुभव का विकल्प नहीं; आवश्यक अवधि पूरी नहीं दिखाई देती | | M.Sc. CS + 30 माह generic database/web operations, AI/ML काम नहीं | अवधि भर होना पर्याप्त नहीं; **काम का विषय** भी official essential क्षेत्र से मेल खाना चाहिए | | B.Tech unrelated branch + 3 वर्ष computer vision models | 'related field' की सटीक सीमा notice में परिभाषित नहीं; degree equivalence पर AIIMS का निर्णय जरूरी | | 2 वर्ष internship/research assistant work in genuine deep-learning projects | internship type outright excluded नहीं, मगर अवधि, जिम्मेदारी और प्रमाण screening में स्पष्ट करें | | एक ही समय में दो overlapping AI internships | दो बार गिनकर अनुभव के calendar months बढ़ाना उचित नहीं |
यह निर्णय-तालिका विज्ञापन की शर्तों से उम्मीदवार की self-screening समझाती है; acceptance/rejection का AIIMS की ओर से वादा नहीं। नोटिस 2 वर्ष को 'post-qualification' शब्द से परिभाषित नहीं करता; दूसरे ICMR विज्ञापनों से वह cutoff यहाँ न लाएँ।
## CV के दो वर्ष को केवल 'AI Expert' कहकर साबित नहीं कर सकते AIIMS ने **NLP/LLM, computer vision, multimodal AI, model deployment** को *desirable* कहा है। Essential है कम-से-कम दो वर्ष AI/ML तथा deep-learning के अनुभव का वास्तविक रिकॉर्ड। इसलिए CV में अपने वास्तविक project के लिए चार प्रमाण-स्तर उपयोगी हैं: (1) month/year dates और employer/mentor; (2) व्यक्तिगत जिम्मेदारी—data labeling, model training, evaluation या deployment का वास्तविक काम; (3) कौन-सा data/modalities इस्तेमाल किए, जहाँ साझा करने की अनुमति हो; (4) measurable outputs, failure analysis या technical documentation। यह suggested evidence framework है, AIIMS द्वारा घोषित mandatory attachment checklist नहीं। Confidential patient images या private datasets सार्वजनिक portfolio में डालना उचित नहीं।
## Point-of-care oral cancer AI: सिर्फ model बनाना पर्याप्त संदर्भ क्यों नहीं Project title explicitly point-of-care screening tool है, न कि autonomous final oral-cancer diagnosis service। Screening का लक्ष्य संभावित risk पहचानकर चिकित्सकीय मूल्यांकन को support करना हो सकता है; clinical confirmation अलग प्रक्रिया है। Computer-vision/ML candidate के लिए data imbalance, patient/sample leakage, device variation, image-quality differences, sensitivity/specificity trade-offs और human-review workflow को समझना interview discussion में उपयोगी हो सकता है। **लेकिन यह research-context है**; PDF किसी खास Python framework, cloud vendor, algorithm, published accuracy threshold, mandatory medical license या specific field duty को compulsory नहीं बनाता। तकनीकी टीम में final clinical judgement किसकी होगी, नोटिस नहीं बताता।
## आवेदन की असली bottleneck: एक नहीं दो submissions इस भर्ती के लिए **(A)** पूरा application form + detailed bio-data/research experience **एक single PDF** में `project.email.cv@gmail.com` पर भेजना है और **(B)** `https://forms.gle/CC9wemNGoNbofrz56` पर Google Form **अलग से** भरना है। दोनों की last date 27 अक्टूबर 2026 है। Notice exact closing *clock time* नहीं बताता—`11:59 PM` मानकर जोखिम न लें। Email sent-copy, attachment filename और Google Form confirmation बचाना व्यावहारिक proof है; Google Form की live response-acceptance स्थिति यहाँ independently confirmed नहीं है।
## ऐसा क्या नहीं मानना है? विज्ञापन में consolidated ₹1,04,000 लिखा है लेकिन pay period अलग से स्पष्ट नहीं; इसे guaranteed ₹1,04,000 **per month/in-hand** न बताएँ। Upper age का numeric cap, total number of seats, fee, service tenure, reservation split और fixed interview date नोटिस में अलग से नहीं हैं। विज्ञापन *एकवचन post* दिखाता है; **एक numeric vacancy अलग से प्रकाशित नहीं हुई है**। Importer को positive vacancy_count चाहिए तो उसे AIIMS से पुष्ट किए बिना verified seat कहना गलत होगा। यह इस item का outstanding publication blocker है।
## चयन और last-mile तैयारी Shortlisting के बाद email से interview बुलावा आएगा; original educational/work records ले जाएँ, TA/DA नहीं है। Form के 'project name', 'duration' और 'nature of work' fields में वही वास्तविक AI projects लिखें जो essential two-year threshold के evidence को मजबूत करते हों। यदि B.Tech-only हैं तो PG columns को काल्पनिक जानकारी से भरने के बजाय office से N.A. instruction सुनिश्चित करें।
**Official current notice:** https://www.aiims.edu/images/pdf/recruitment/advertisement/cder-13-10-26.pdf **AIIMS listing:** https://www.aiims.edu/index.php/en/notices/recruitment/aiims-recruitment?id=24870 **Current designated form:** https://forms.gle/CC9wemNGoNbofrz56
Post-wise Vacancies
Open a post to view qualification, experience, age, salary, location, responsibilities and post-specific instructions.
1 vacanciesEarly Stage Researcher
Qualification: Current October PDF separately permits B.Tech OR M.Tech OR M.Sc. in listed AI-related disciplines, AND requires at least two years actual AI/ML/deep-learning work for every route. The prescribed PDF application still requests PG year/attempts/percentage only; clarification is needed for an otherwise eligible B.Tech-only candidate. December 2025 NIRF-Top-50 eligibility must NOT be carried over.Age: Not specifiedPay: ₹1,04,000 – ₹1,04,000 / other
Early Stage Researcher
Current October PDF separately permits B.Tech OR M.Tech OR M.Sc. in listed AI-related disciplines, AND requires at least two years actual AI/ML/deep-learning work for every route. The prescribed PDF application still requests PG year/attempts/percentage only; clarification is needed for an otherwise eligible B.Tech-only candidate. December 2025 NIRF-Top-50 eligibility must NOT be carried over.
Required: Yes · Description: Essential at least 2 years working in AI/ML and deep learning for all degree routes. Research/project experience evidence should identify personal work and period; no separately specified post-qualification clock in this notice. · Minimum Years: 2
Research post in Ministry of Education-funded T-331 point-of-care oral-cancer AI-screening project. B.Tech is accepted as a degree route, but form asks PG-only academic details; applicant should obtain instructions for N/A fields rather than fabricate PG marks. At least 2y actual AI/ML and deep-learning experience essential; NLP/LLM, computer vision, multimodal models and deployment desirable only. Salary amount ₹1,04,000 consolidated with no explicitly stated pay period. One post named, no numeric vacancy count printed: structured count 1 is provisional pending institute confirmation.
- Essential: B.Tech/M.Tech/M.Sc. in CS/AI/ML/Data Science or relevant field AND at least 2 years AI/ML and deep-learning experience; relevant technical projects should have documentary date range.
- Prescribed Annexure has PG passing year, attempts and aggregate fields even though B.Tech is an eligible alternative. Seek authorized clarification on inapplicable form columns, never invent postgraduate education.
- December 2025 T-331 NIRF Top-50 clause was in a separate CLOSED cycle; October 2026 PDF does not impose it.
- Complete single PDF application and research biodata by email to project.email.cv@gmail.com AND separate Google Form https://forms.gle/CC9wemNGoNbofrz56 by 27 Oct; no exact cutoff time printed.
- No officially numbered vacancy count in PDF; do not present provisional structured 1 as independently verified. Publication/import requires institute clarification.
- ₹1,04,000 consolidated figure has no explicit payment period in PDF; do not guarantee monthly take-home.
- Bring original evidence if shortlisted for interview; no TA/DA.
No reservation-category break-up or explicitly numbered vacancy total in this six-page notice; the named post is singular, not a separate authoritative numeric count.
Eligibility & Qualification
Recruitment-level qualifications and eligibility rules. Post-specific conditions are also shown inside each vacancy card.
BTech OR MTech OR MSc in listed AI fields
Each alternative accepted as per original; no NIRF Top-50 condition in this current PDF.
AI/ML and deep learning for at least 2 years
The two-year actual relevant work requirement applies even to postgraduate applicants; no generic degree-only exemption.
Both email and Google Form
Single signed/form biodata/research PDF to project.email.cv@gmail.com PLUS institute-authorized Google Form; user submission must include both.
Age Limit & Relaxation
Recruitment-level age criteria. Post-specific age conditions remain visible inside each vacancy card.
Selection Process
Selection stages in the order configured for this recruitment.
Shortlisting
Screening according to qualifications and research suitability; specific scoring or numerical cutoff not published.
Interview
Only shortlisted applicants notified by email; interview date/time or mode per the institute notice. No invented written exam.
Important Dates
Application and recruitment milestones published with this job.
Printed on first and Hindi section of 6-page PDF.
Official recruitment page.
No exact cutoff clock time printed; do not infer 23:59.
Official Links & Resources
Application links, notification documents and verified sources in one place.
Verified sources
# Gunja Sharma – Author & Content Researcher at SarkariSapna **सरकारी नौकरी, भर्ती, परीक्षा और career information को सरल, सटीक और उपयोगी रूप में समझाने पर केंद्रित** Gunja Sharma, **SarkariSapna.com** पर सरकारी नौकरी, recruitment notifications, competitive examinations, admit cards, answer keys, results, syllabus और career-related information पर content research और preparation से जुड़ी हैं। SarkariSapna पर उनका मुख्य उद्देश्य केवल किसी सरकारी notification की जानकारी दोहराना नहीं, बल्कि उसे उम्मीदवारों के लिए आसान और उपयोगी रूप में प्रस्तुत करना है। Content तैयार करते समय eligibility, vacancies, important dates, application process, selection method, salary और official sources जैसी महत्वपूर्ण जानकारियों पर विशेष ध्यान दिया जाता है। ## Content Research & Verification सरकारी भर्ती से जुड़ी जानकारी तैयार करते समय प्राथमिकता संबंधित organisation की **official website, recruitment page, official notification और official application portal** को दी जाती है। महत्वपूर्ण जानकारी जैसे qualification, age limit, vacancy details, application dates और selection process को publish करने से पहले उपलब्ध official sources से verify करने का प्रयास किया जाता है। Third-party websites का उपयोग केवल किसी नई recruitment या update की पहचान के लिए किया जा सकता है, जबकि अंतिम जानकारी के लिए official source को प्राथमिकता दी जाती है। ## Candidate-Focused Content SarkariSapna पर content का उद्देश्य सिर्फ notification summary देना नहीं है। जहाँ संभव हो, उम्मीदवारों के लिए useful details भी स्पष्ट की जाती हैं, जैसे: - कौन आवेदन कर सकता है - किस post में कितनी vacancies हैं - selection written exam, merit या interview से होगा - salary और employment type क्या है - important deadlines क्या हैं - application से पहले किन conditions को ध्यान से पढ़ना चाहिए इसका उद्देश्य candidates को किसी recruitment या exam के बारे में जल्दी और बेहतर निर्णय लेने में मदद करना है। ## Accuracy & Updates Recruitment rules, dates और vacancies में बाद में बदलाव हो सकते हैं। इसलिए SarkariSapna पर उपलब्ध जानकारी को official corrigendum या नई notice मिलने पर update किया जा सकता है। Candidates को application submit करने या fee payment करने से पहले संबंधित recruiting authority की **latest official notification** अवश्य check करने की सलाह दी जाती है। ## SarkariSapna का उद्देश्य SarkariSapna का उद्देश्य सरकारी नौकरी और competitive exam से जुड़ी जानकारी को एक व्यवस्थित और उपयोगी format में उपलब्ध कराना है, ताकि candidates को **Job → Application → Exam → Admit Card → Answer Key → Result** की पूरी journey समझने में आसानी हो।