核心目標(biāo)： 將先進(jìn)的AI算法工程化、產(chǎn)品化，構(gòu)建穩(wěn)定、高效、可擴展的醫(yī)療AI應(yīng)用系統(tǒng)。
崗位職責(zé)：
1、AI服務(wù)工程化：負(fù)責(zé)將算法團隊產(chǎn)出的模型（質(zhì)控、解析、RAG等）進(jìn)行封裝、部署和運維，提供高可用、低延遲的API服務(wù)，并與公司現(xiàn)有系統(tǒng)安全集成。
2、智能應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)：
l 使用LangChain, LlamaIndex等框架，快速搭建和迭代基于大模型的智能應(yīng)用，如智能病歷檢索問答、輔助書寫、報告生成等。
l 負(fù)責(zé)RAG系統(tǒng)的工程實現(xiàn)與性能調(diào)優(yōu)，包括向量數(shù)據(jù)庫（Milvus, ChromaDB等）的選型、部署、索引構(gòu)建與查詢優(yōu)化，以及整個檢索-生成鏈路的穩(wěn)定性保障。
3、數(shù)據(jù)處理與平臺建設(shè)：設(shè)計和實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理流水線，管理醫(yī)療數(shù)據(jù)的清洗、標(biāo)注、向量化及存儲。構(gòu)建支持算法迭代的數(shù)據(jù)閉環(huán)工具。
4、系統(tǒng)架構(gòu)與性能：參與設(shè)計系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)，解決高并發(fā)、大數(shù)據(jù)量下的性能瓶頸，實現(xiàn)服務(wù)的彈性伸縮、監(jiān)控告警與成本優(yōu)化。
5、全流程開發(fā)：參與需求評審，進(jìn)行模塊設(shè)計、編碼、測試和文檔編寫，確保項目高質(zhì)量交付。
任職要求：
1、學(xué)歷專業(yè)：計算機、軟件工程等相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷。
2、技術(shù)基礎(chǔ)：
l 編程能力突出：精通Python，熟悉至少一門其他后端語言（Go/Java）。熟練掌握FastAPI/Django等框架及異步編程。
lAI工程棧：有使用主流AI應(yīng)用框架開發(fā)RAG、Agent的實際項目經(jīng)驗。熟悉大模型API調(diào)用與管理。
l 數(shù)據(jù)與存儲：熟練掌握SQL、NoSQL數(shù)據(jù)庫及Redis緩存。有向量數(shù)據(jù)庫的實戰(zhàn)經(jīng)驗。
l 運維部署：精通Docker，熟悉Kubernetes及CI/CD流程，有云服務(wù)使用經(jīng)驗。
3、經(jīng)驗與能力：
l 2年以上后端或AI應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗，有醫(yī)療、金融等復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。
l 強烈的責(zé)任心、出色的故障排查和解決問題能力，對系統(tǒng)性能和穩(wěn)定性有極致追求。
l優(yōu)秀的團隊協(xié)作和溝通能力，能夠高效對接算法、產(chǎn)品和運維團隊。
4、重大加分項：
l 有從0到1主導(dǎo)搭建AI應(yīng)用平臺或核心模塊的經(jīng)驗。
l 熟悉微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計，了解領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計思想。
l 具備一定的前端知識，能進(jìn)行全棧開發(fā)者優(yōu)先。