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崗位職責(zé)
1、醫(yī)療數(shù)據(jù)處理與模型研發(fā)
l 負(fù)責(zé)電子病歷（HL7/FHIR標(biāo)準(zhǔn)）、生理信號等多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)的清洗、標(biāo)注與特征工程，構(gòu)建適配醫(yī)療垂直大模型訓(xùn)練的高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。
l 設(shè)計并實現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的醫(yī)療AI模型，重點聚焦醫(yī)療垂直大模型（如MedBERT、BioGPT、ClinicalBERT等）的微調(diào)與優(yōu)化，解決小樣本數(shù)據(jù)場景下的算法泛化問題（如半監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)）。
2、算法工程化與臨床落地
l 構(gòu)建AI分析軟件架構(gòu)，制定大模型部署技術(shù)路線，負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練、壓縮優(yōu)化及端側(cè)/云端部署（如醫(yī)院信息系統(tǒng)集成），確保大模型在臨床環(huán)境中的實時性與穩(wěn)定性。
l 推動大模型可解釋性方案落地（如SHAP值分析、注意力權(quán)重可視化），滿足臨床對模型透明度的需求，并參與醫(yī)療AI產(chǎn)品的法規(guī)認(rèn)證（FDA 510(k)/CE/NMPA）技術(shù)文檔撰寫。
3、技術(shù)創(chuàng)新與跨團(tuán)隊協(xié)作
l 主導(dǎo)醫(yī)療垂直大模型前沿技術(shù)研究（如領(lǐng)域知識注入、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、輕量化模型設(shè)計），探索大模型在罕見病診斷、個性化治療推薦等場景的應(yīng)用，輸出算法原型與臨床驗證方案。
l 與臨床專家協(xié)作定義大模型優(yōu)化方向，轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)需求為技術(shù)指標(biāo)，推動大模型相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)（專利、軟著）申報及技術(shù)文檔維護(hù)。
任職要求
1、學(xué)歷與專業(yè)背景
碩士及以上學(xué)歷，計算機(jī)科學(xué)、人工智能、生物醫(yī)學(xué)工程等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先；有醫(yī)療垂直大模型研發(fā)或臨床應(yīng)用項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
2、技術(shù)能力
l 算法基礎(chǔ)：精通機(jī)器學(xué)習(xí)（如LR、SVM、GBDT）、深度學(xué)習(xí)（如Transformer、LSTM）及小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，核心要求：具備醫(yī)療垂直大模型（如MedBERT、BioGPT、ClinicalBERT）的預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、提示工程（Prompt Engineering）及多場景應(yīng)用落地經(jīng)驗，熟悉大模型性能評估指標(biāo)（如臨床準(zhǔn)確率、召回率）；有NLP（臨床實體識別、ICD編碼）、時序信號分析項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
l 工具與框架：熟練使用Python/C++、PyTorch/TensorFlow、Hugging Face Transformers，熟悉大模型分布式訓(xùn)練框架（如DeepSpeed、Megatron-LM）及模型壓縮工具；有CUDA加速、醫(yī)療數(shù)據(jù)預(yù)處理 pipeline 開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。
l 醫(yī)療領(lǐng)域知識：熟悉HL7/FHIR數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、ICD/SNOMED醫(yī)學(xué)術(shù)語編碼，了解醫(yī)療數(shù)據(jù)脫敏（HIPAA合規(guī)）及大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方法。
3、軟技能與經(jīng)驗
l 5年以上醫(yī)療AI算法研發(fā)經(jīng)驗，至少3年醫(yī)療垂直大模型相關(guān)項目經(jīng)驗，有FDA/CE/NMPA認(rèn)證項目參與經(jīng)驗者優(yōu)先；具備獨立設(shè)計大模型技術(shù)方案、解決臨床實際問題的能力。
l 良好的跨學(xué)科溝通能力（能與醫(yī)生、工程師協(xié)作定義大模型優(yōu)化需求），較強的文檔撰寫能力（如大模型訓(xùn)練報告、臨床驗證方案）。