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工作職責(zé)
1. 參與公司醫(yī)療大模型及智能體核心算法的設(shè)計(jì)、研發(fā)與優(yōu)化，推動(dòng)前沿AI技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的落地應(yīng)用。
2. 基于醫(yī)療文本、影像、檢驗(yàn)檢測(cè)數(shù)據(jù)等多模態(tài)信息，開(kāi)展大模型（LLM、視覺(jué)、語(yǔ)音等）在體檢數(shù)據(jù)分析、醫(yī)學(xué)問(wèn)答、智能導(dǎo)診、醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜、長(zhǎng)周期健康數(shù)據(jù)建模、診療方案推薦等場(chǎng)景的創(chuàng)新研發(fā)。
3. 優(yōu)化和創(chuàng)新RLHF（人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）、RAG（檢索增強(qiáng)生成）、LoRA微調(diào)、多模態(tài)融合等關(guān)鍵算法，提升模型泛化能力和推理效率。
4. 負(fù)責(zé)醫(yī)療健康領(lǐng)域高質(zhì)量、多類型數(shù)據(jù)的清洗、合成與標(biāo)注，構(gòu)建醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)與評(píng)測(cè)體系，保障模型安全性與合規(guī)性。
5. 跟蹤醫(yī)療AI與大模型領(lǐng)域的最新技術(shù)進(jìn)展，提出并實(shí)施創(chuàng)新性解決方案，助力團(tuán)隊(duì)打造行業(yè)優(yōu)秀的醫(yī)療健康智能體產(chǎn)品。
6. 與產(chǎn)品、開(kāi)發(fā)、醫(yī)學(xué)等多團(tuán)隊(duì)協(xié)作，推動(dòng)算法在真實(shí)醫(yī)療業(yè)務(wù)、體檢業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的落地與持續(xù)優(yōu)化。
任職資格
1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、生物醫(yī)學(xué)工程、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，具備扎實(shí)的算法及編程基礎(chǔ)，至少一段教育經(jīng)歷就讀于國(guó)內(nèi)985/211高?；蚓惩飧咚礁咝?。
2. 2年以上NLP、多模態(tài)、深度學(xué)習(xí)或醫(yī)療AI相關(guān)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，至少1年LLM研發(fā)或應(yīng)用實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，對(duì)LLM技術(shù)棧具有深刻理解。
3. 熟練掌握Python、PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架，具備Transformer、MoE、LoRA、RAG、COT、MCP等大模型核心技術(shù)的實(shí)際開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
4. 具備醫(yī)療文本/影像/多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜、智能問(wèn)答系統(tǒng)等相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
5. 擁有良好的代碼能力和工程實(shí)現(xiàn)能力，具備跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作、獨(dú)立分析和解決復(fù)雜問(wèn)題的能力。
6. 具備優(yōu)秀的英文文獻(xiàn)檢索與閱讀能力，能夠跟蹤領(lǐng)域前沿技術(shù)并快速應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目。
加分項(xiàng)
? 有醫(yī)學(xué)、臨床、藥學(xué)等交叉學(xué)科背景，或在醫(yī)療AI企業(yè)/醫(yī)療機(jī)構(gòu)有相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
? 在ICLR、NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP、CVPR、MICCAI、Nature Medicine等國(guó)際會(huì)議/期刊發(fā)表過(guò)相關(guān)論文。
? 參與或主導(dǎo)過(guò)醫(yī)療大模型、醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜、智能問(wèn)診、醫(yī)學(xué)影像分析等方向的開(kāi)源項(xiàng)目或競(jìng)賽并取得優(yōu)異成績(jī)。
? 具備醫(yī)療數(shù)據(jù)合規(guī)、隱私保護(hù)、模型安全性等領(lǐng)域的知識(shí)或經(jīng)驗(yàn)。
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