職位描述
在線醫(yī)療人工智能計(jì)算機(jī)軟件
一、崗位定位
聚焦大模型（LLM）在實(shí)際業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用落地，負(fù)責(zé)從 “模型選型 - 適配優(yōu)化 - 算法開發(fā) - 效果迭代” 全流程設(shè)計(jì)，解決大模型在對話交互、內(nèi)容生成、知識檢索、多模態(tài)融合等場景的工程化與效果問題，支撐業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn) “AI 賦能效率提升” 目標(biāo)。
二、工作內(nèi)容1. 業(yè)務(wù)需求拆解與算法方案設(shè)計(jì)
聚焦大模型（LLM）在實(shí)際業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用落地，負(fù)責(zé)從 “模型選型 - 適配優(yōu)化 - 算法開發(fā) - 效果迭代” 全流程設(shè)計(jì)，解決大模型在對話交互、內(nèi)容生成、知識檢索、多模態(tài)融合等場景的工程化與效果問題，支撐業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn) “AI 賦能效率提升” 目標(biāo)。
二、工作內(nèi)容1. 業(yè)務(wù)需求拆解與算法方案設(shè)計(jì)
- 對接產(chǎn)品 / 業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，拆解大模型應(yīng)用場景需求，輸出技術(shù)可行性方案，明確算法選型（如基礎(chǔ)模型選擇、是否需微調(diào)、是否結(jié)合 RAG 等）；
- 評估業(yè)務(wù)場景約束（如響應(yīng)延遲≤500ms、成本控制≤0.1 元 / 千次調(diào)用、準(zhǔn)確率≥90%），平衡大模型效果、性能與成本，制定分階段落地計(jì)劃（如 MVP 版用提示工程快速驗(yàn)證，迭代版加微調(diào)優(yōu)化）。
- 模型選型與輕量化：基于業(yè)務(wù)場景選擇適配基礎(chǔ)模型（如 GPT-4o、LLaMA 3、文心一言、通義千問等），針對部署環(huán)境（云服務(wù)器 / 邊緣端）進(jìn)行模型壓縮優(yōu)化，包括量化（INT8/INT4）、剪枝、蒸餾，確保在低資源環(huán)境下滿足性能要求；
- 參數(shù)高效微調(diào)：針對業(yè)務(wù)私有數(shù)據(jù)（如企業(yè)知識庫、行業(yè)專屬語料），設(shè)計(jì)微調(diào)方案，熟練使用 LoRA/QLoRA/Adapter 等方法，解決小樣本場景下模型泛化能力不足問題（如將金融領(lǐng)域問答準(zhǔn)確率從 82% 提升至 93%）；
- 提示工程設(shè)計(jì)：優(yōu)化提示詞策略，包括 Few-shot 示例、Chain-of-Thought（思維鏈）、Prompt Tuning，提升大模型在特定任務(wù)（如邏輯推理、格式生成、意圖識別）的效果，降低微調(diào)成本。
- 檢索增強(qiáng)（RAG）系統(tǒng)構(gòu)建：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn) RAG 全流程算法，包括文檔解析（PDF/Word 結(jié)構(gòu)化處理）、向量嵌入（如使用 Sentence-BERT、Qwen-Embedding）、向量數(shù)據(jù)庫選型與優(yōu)化（如 Milvus、Pinecone）、檢索策略（如混合檢索：語義檢索 + 關(guān)鍵詞檢索），解決大模型 “知識過時(shí)”“幻覺” 問題；
- 多模態(tài)融合算法開發(fā)：針對圖文、音視頻場景，開發(fā)大模型與多模態(tài)數(shù)據(jù)的適配算法，如結(jié)合 CLIP 模型實(shí)現(xiàn) “文本 - 圖像” 跨模態(tài)檢索，或基于 Whisper + 大模型實(shí)現(xiàn) “語音輸入 - 文本理解 - 語音輸出” 端到端對話；
- 對話系統(tǒng)優(yōu)化：設(shè)計(jì)對話狀態(tài)管理（DST）、上下文理解算法，解決多輪對話中的上下文遺忘、意圖切換問題，支持個(gè)性化對話（如記憶用戶偏好、歷史交互記錄）。
- 建立大模型應(yīng)用效果評估體系，包括客觀指標(biāo)（準(zhǔn)確率、召回率、BLEU、ROUGE）與主觀指標(biāo)（用戶滿意度、內(nèi)容相關(guān)性），搭建自動化評估平臺（如基于 LangSmith、自定義評測數(shù)據(jù)集）；
- 分析線上效果數(shù)據(jù)（如用戶反饋、錯(cuò)誤案例），定位問題根源（如提示詞設(shè)計(jì)不足、微調(diào)數(shù)據(jù)偏差、檢索召回率低），迭代優(yōu)化算法（如補(bǔ)充行業(yè)負(fù)樣本、調(diào)整向量數(shù)據(jù)庫索引參數(shù)）；
- 跟蹤大模型領(lǐng)域技術(shù)進(jìn)展（如最新微調(diào)方法、高效推理框架），將新技術(shù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)（如用 vLLM 框架將模型推理吞吐量提升 3 倍）。
- 與工程團(tuán)隊(duì)協(xié)作，將算法方案轉(zhuǎn)化為可落地的服務(wù)，包括模型服務(wù)化（如用 FastAPI/Grpc 封裝 API、Docker 容器化部署）、推理引擎集成（如 TensorRT、ONNX Runtime），確保高并發(fā)場景下的穩(wěn)定性；
- 輸出技術(shù)文檔，包括算法設(shè)計(jì)文檔、微調(diào)流程手冊、API 調(diào)用規(guī)范，配合測試團(tuán)隊(duì)制定測試用例，保障上線質(zhì)量；
- 沉淀算法資產(chǎn)，如通用提示詞模板、微調(diào)腳本、RAG 組件庫，提升團(tuán)隊(duì)大模型應(yīng)用效率。
- 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、人工智能、數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)。
- 3 年及以上大模型應(yīng)用 / 自然語言處理（NLP）算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，至少完整參與過 2 個(gè)大模型應(yīng)用項(xiàng)目的全生命周期（需求→開發(fā)→上線→迭代）；
- 有以下場景經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先：RAG 系統(tǒng)落地（如企業(yè)知識庫問答）、大模型微調(diào)（LoRA/QLoRA）、多模態(tài)應(yīng)用（圖文 / 語音 + 大模型）、對話機(jī)器人開發(fā)。
- 編程語言與框架：熟練掌握 Python，精通 PyTorch/TensorFlow 深度學(xué)習(xí)框架，能獨(dú)立編寫模型微調(diào)、推理代碼；
- 大模型技術(shù)棧：
- 熟悉主流大模型（GPT 系列、LLaMA 系列、國產(chǎn)大模型如文心一言 / 通義千問）的特性與應(yīng)用場景，能根據(jù)業(yè)務(wù)選型；
- 掌握參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)（LoRA/QLoRA/Adapter）、提示工程（Few-shot、CoT、Prompt Tuning）、模型壓縮（量化、剪枝、蒸餾）；
- 理解 RAG 核心技術(shù)，包括向量嵌入模型（Sentence-BERT、Qwen-Embedding）、向量數(shù)據(jù)庫（Milvus、Pinecone、FAISS）、檢索策略優(yōu)化；
- 工具與工程能力：熟悉大模型開發(fā)工具鏈（Hugging Face Transformers/Datasets、LangChain、LangSmith），具備模型服務(wù)化經(jīng)驗(yàn)（如 FastAPI、Docker、K8s 基礎(chǔ)），能使用 vLLM/TensorRT 加速推理；
- 基礎(chǔ)理論：扎實(shí)的 NLP 基礎(chǔ)（如分詞、語義理解、序列生成）、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)（如分類、回歸、優(yōu)化算法），了解大模型底層原理（如 Transformer 架構(gòu)、注意力機(jī)制）者優(yōu)先。
- 業(yè)務(wù)理解：能快速理解不同行業(yè)（如金融、電商、教育）的大模型應(yīng)用場景，將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為清晰的算法方案，平衡效果與成本；
- 問題解決：具備較強(qiáng)的故障排查能力，能快速定位線上問題（如模型響應(yīng)慢、效果波動），并提出優(yōu)化方案；
- 協(xié)作溝通：能與產(chǎn)品、工程、測試團(tuán)隊(duì)高效協(xié)作，清晰表達(dá)技術(shù)方案與風(fēng)險(xiǎn)，推動項(xiàng)目落地；
- 持續(xù)學(xué)習(xí)：關(guān)注大模型領(lǐng)域前沿技術(shù)（如最新模型、優(yōu)化方法、應(yīng)用場景），能主動將新技術(shù)融入工作，提升業(yè)務(wù)價(jià)值。
- 有開源大模型應(yīng)用項(xiàng)目貢獻(xiàn)經(jīng)驗(yàn)（如 LangChain 插件開發(fā)、LoRA 微調(diào)工具優(yōu)化）；
- 曾主導(dǎo)過日均調(diào)用量 10 萬 + 的大模型應(yīng)用項(xiàng)目，具備高并發(fā)場景下的算法優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)；
- 熟悉多模態(tài)大模型（如 Gemini、GPT-4o Vision、通義千問 - V）的應(yīng)用開發(fā)。
工作地點(diǎn)
廣州天河區(qū)羊城創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園1-16棟羊城同創(chuàng)匯1020103
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職位發(fā)布者
彭女士/人力資源主管
三日內(nèi)活躍立即溝通
廣州天鵬計(jì)算機(jī)科技有限公司公司介紹廣州天鵬計(jì)算機(jī)科技有限公司（下稱“天鵬大數(shù)據(jù)”）是一家專注于健康醫(yī)療“新基建”領(lǐng)域——區(qū)域醫(yī)學(xué)?？拼髷?shù)據(jù)中心建設(shè)并提供醫(yī)學(xué)人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)和應(yīng)用的國家高新技術(shù)企業(yè)。定位于健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的?？苹?、標(biāo)準(zhǔn)化、區(qū)域化和產(chǎn)業(yè)化，以精準(zhǔn)、高效、可信的?？茢?shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)健康醫(yī)療預(yù)防、診療、康復(fù)以及防疫、應(yīng)急全流程精準(zhǔn)管理模式運(yùn)營和地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級。天鵬大數(shù)據(jù)與廣州呼吸健康研究院（簡稱“廣州呼研院”）開展深度戰(zhàn)略合作，共同打造國內(nèi)首個(gè)跨省市的國家級呼吸健康?？拼髷?shù)據(jù)云平臺，共同推動國家級呼吸健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)。產(chǎn)品覆蓋北京、上海、廣州、深圳、成都、青島、武漢、沈陽、云南、新疆、寧夏等23個(gè)省市50+家省部級醫(yī)院。天鵬大數(shù)據(jù)企業(yè)資質(zhì)涵蓋信息安全、質(zhì)量保障、服務(wù)能力及醫(yī)學(xué)智能等多個(gè)領(lǐng)域，包括國家信息安全等級保護(hù)三級認(rèn)證、ISO27001信息安全管理體系認(rèn)證、ISO9001質(zhì)量管理體系認(rèn)證、CMMI三級認(rèn)證、廣東省“守合同重信用”企業(yè)、AAA級信用企業(yè)等證書、60+發(fā)明專利和軟件著作權(quán)。公司本科及以上員工占比80%，其中經(jīng)理級以上管理團(tuán)隊(duì)擁有碩士及以上占比35%。公司為員工提供具有競爭力的薪酬，并為核心員工提供股權(quán)激勵。工作時(shí)間為9:00-12:00,13:30-18:00,周末雙休。公司福利【六險(xiǎn)一金】公司為正式員工購買六險(xiǎn)一金（養(yǎng)老保險(xiǎn)、失業(yè)保險(xiǎn)、醫(yī)療保險(xiǎn)、工傷保險(xiǎn)、生育保險(xiǎn)、重大疾病險(xiǎn)及住房公積金）；【工作補(bǔ)貼】公司額外為員工提供午餐補(bǔ)貼、加班餐補(bǔ)、全勤獎；【愛心關(guān)懷】公司為員工發(fā)放生日禮金/禮物、傳統(tǒng)節(jié)日禮金/禮物等，不定期舉辦團(tuán)建、旅游、生日會、讀書會等。每日供應(yīng)下午茶、咖啡、水果、點(diǎn)心、加班愛心餐點(diǎn)、并為入職滿半年的員工提供年度健康體檢等；【商業(yè)保險(xiǎn)】員工試用期起即可享受公司免費(fèi)提供的商業(yè)保險(xiǎn)；【豐富假期】國家法定節(jié)假日、帶薪年假（根據(jù)工齡而非司齡計(jì)算）、婚假、產(chǎn)假、陪產(chǎn)假、帶薪病假等；【內(nèi)部培訓(xùn)】針對員工及團(tuán)隊(duì)發(fā)展各階段提供專業(yè)帶薪培訓(xùn)課程；【發(fā)展空間】完善的員工職業(yè)生涯規(guī)劃，保障員工在公司及未來的發(fā)展；【工作環(huán)境】公司為員工提供CBD甲級寫字樓寬敞明亮、舒適的工作環(huán)境，互助友愛的人文環(huán)境。
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