職位描述
工作職責要求:
1. 理解保險業(yè)務+醫(yī)療健康領域的智能應用需求,設計并應用各類數據科學和AI應用技術方案,提升業(yè)務效能。
2.負責具體的算法設計與開發(fā),利用算法處理和分析保險業(yè)務流程和醫(yī)療健康數據,實現工程化落地。
3.跟蹤深度學習前沿技術(如LLM、多模態(tài)應用),將創(chuàng)新方法融入模型訓練,持續(xù)提升性能與業(yè)務適配性。
4.與工程團隊協作完成模型部署,支持生產環(huán)境落地,并基于業(yè)務反饋迭代優(yōu)化模型。
5.主導數據開發(fā)全流程(ETL、數據建模、倉庫設計),編寫高效SQL代碼,優(yōu)化數據庫性能與數據處理效率。負責數據清洗、挖掘及可視化,結合LLM等AI技術提升數據平臺智能化水平,賦能業(yè)務決策。
6. 分析醫(yī)療研發(fā)業(yè)務場景,挖掘AI提效機會(如保險控費、健康管理、精算分析),設計算法解決方案并推動落地。
任職資格:
1. 本科及以上學歷,藥學類、生物統計學、生物醫(yī)學工程、公共衛(wèi)生、流行病與衛(wèi)生統計、健康數據科學專業(yè)、醫(yī)學信息工程專業(yè)、醫(yī)學信息學專業(yè)等。
2. 5年以上AI算法開發(fā)經驗,熟悉PyTorch/TensorFlow框架,具備大模型(LLM)微調優(yōu)化實戰(zhàn)能力。
3. 精通Python/SQL編程,掌握Hadoop/Spark等大數據工具,具有分布式計算與數據平臺研發(fā)經驗。具備扎實的算法基礎理論,精通主流的機器學習算法(如SVM、隨機森林)等。熟悉MDP,Markov decision process。
4. 深入理解機器學習全流程(數據準備-建模-部署-監(jiān)控),熟悉常見算法及醫(yī)療數據特征工程。
5. 具備醫(yī)療健康領域項目經驗,熟悉醫(yī)療健康等業(yè)務場景及數據分析挖掘。
6. 掌握LLM技術原理(Agents/RAG/LangChain等),能結合業(yè)務需求設計AI應用方案并驗證效果。
7. 計算機醫(yī)學交叉學科背景優(yōu)先,具備英語科技文檔閱讀能力,醫(yī)療相關從業(yè)經驗優(yōu)先。