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一、崗位概述： 資深架構(gòu)師，負(fù)責(zé)數(shù)字醫(yī)療產(chǎn)品的技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化，要求具備AI大模型（LLM）和DeepSeek等前沿技術(shù)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。該職位將主導(dǎo)醫(yī)療AI系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)，確保高性能、高可用、合規(guī)安全的技術(shù)方案，推動(dòng)醫(yī)療智能化產(chǎn)品的規(guī)?；涞亍?二、核心職責(zé)： 1. 技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì) 負(fù)責(zé)數(shù)字醫(yī)療產(chǎn)品（如專病庫、醫(yī)學(xué)影像分析、電子病歷處理等）的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)，確保系統(tǒng)可擴(kuò)展、高性能、低延遲。 結(jié)合AI大模型（LLM）和DeepSeek等技術(shù)，設(shè)計(jì)醫(yī)療AI系統(tǒng)的訓(xùn)練、推理、部署架構(gòu) 優(yōu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)（如DICOM影像、FHIR電子病歷）的存儲(chǔ)、處理與隱私保護(hù)方案 2. AI工程化落地 主導(dǎo)醫(yī)療大模型的搭建、部署及工程優(yōu)化，提升推理效率并降低成本 解決醫(yī)療AI在合規(guī)性（HIPAA/GDPR）、數(shù)據(jù)安全和模型可解釋性方面的挑戰(zhàn) 3. 技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)與協(xié)作 指導(dǎo)開發(fā)團(tuán)隊(duì)，制定技術(shù)規(guī)范和最佳實(shí)踐，提升團(tuán)隊(duì)工程能力 與醫(yī)學(xué)專家、產(chǎn)品經(jīng)理深度協(xié)作，確保技術(shù)方案符合臨床需求 評估并引入前沿技術(shù)（如多模態(tài)大模型、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、AutoML），推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新 三、任職要求 1. 技術(shù)能力 8年以上架構(gòu)或研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，3年以上醫(yī)療AI/數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn) 精通AI大模型（LLM）架構(gòu)，熟悉DeepSeek、LangChain、LlamaIndex等技術(shù)棧 熟練使用PyTorch/TensorFlow，具備分布式訓(xùn)練、模型量化、推理優(yōu)化經(jīng)驗(yàn) 熟悉醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（DICOM、FHIR、HL7）及醫(yī)療合規(guī)要求（HIPAA、GDPR） 2. 架構(gòu)能力 有高并發(fā)、高可用系統(tǒng)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，熟悉云原生（K8s、Docker）和微服務(wù)架構(gòu) 熟悉MLOps全流程，包括模型版本管理、A/B測試、監(jiān)控告警等 具備醫(yī)療AI產(chǎn)品從0到1架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先 3. 軟技能 優(yōu)秀的技術(shù)決策能力，能平衡業(yè)務(wù)需求與技術(shù)可行性 出色的溝通能力，能向非技術(shù)團(tuán)隊(duì)（如醫(yī)生、產(chǎn)品經(jīng)理）清晰闡述技術(shù)方案 對醫(yī)療AI行業(yè)趨勢有深刻理解，具備前瞻性技術(shù)視野 我們提供 行業(yè)領(lǐng)先薪資+股權(quán)激勵(lì)，與前沿AI醫(yī)療團(tuán)隊(duì)共事 參與醫(yī)療AI行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定的機(jī)會(huì)，塑造未來醫(yī)療科技