崗位職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)基于向量數(shù)據(jù)庫(kù)的文檔知識(shí)檢索系統(tǒng)；設(shè)計(jì)RAG 架構(gòu)方案，實(shí)現(xiàn)上下文增強(qiáng)的大模型交互體驗(yàn)（如 ChatGPT、DeepSeek 等）；
2、主導(dǎo)智能體模型的訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)與迭代，包括數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、模型選型、參數(shù)調(diào)優(yōu)及性能優(yōu)化，提升智能體的決策準(zhǔn)確性、響應(yīng)速度與泛化能力。
3、探索多模態(tài)大模型（文本、知識(shí)圖譜、圖像、語(yǔ)音等）在業(yè)務(wù)場(chǎng)景的融合應(yīng)用，提升大模型與AI Agent的交互能力及場(chǎng)景適配性。
4、負(fù)責(zé)AI智能體的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)與核心算法開(kāi)發(fā)，基于“感知-決策-執(zhí)行”閉環(huán)邏輯，打造具備自主任務(wù)規(guī)劃、工具調(diào)用、多輪交互能力的智能體系統(tǒng)，適配客戶(hù)服務(wù)、業(yè)務(wù)自動(dòng)化、智能調(diào)度等各類(lèi)業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
5、推動(dòng)AI模型在真實(shí)環(huán)境中的驗(yàn)證與優(yōu)化，推動(dòng)AI智能體向產(chǎn)品化、標(biāo)準(zhǔn)化方向發(fā)展。
任職要求：
1、醫(yī)工交叉融合的創(chuàng)新型人才，碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、計(jì)算生物學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)背景；具備臨床醫(yī)學(xué)與人工智能復(fù)合工作經(jīng)驗(yàn)背景的人才優(yōu)先。
2、精通至少一種深度學(xué)習(xí)框架（如 PyTorch、TensorFlow、JAX 等）；熟悉常見(jiàn)AI算法（CNN、Transformer、LLM、GNN等）及其在醫(yī)療場(chǎng)景中的應(yīng)用；熟悉醫(yī)學(xué)影像（CT、MRI、病理圖像等）或電子病歷（NLP）數(shù)據(jù)處理流程；具備扎實(shí)的編程能力（Python/C++）與算法實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)；有大模型微調(diào)、多模態(tài)建?；蛏墒紸I項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3、熟悉醫(yī)療數(shù)據(jù)（如醫(yī)學(xué)影像、電子病歷等）的特性和臨床術(shù)語(yǔ)體系，了解醫(yī)療AI技術(shù)從研發(fā)到落地的完整流程。有醫(yī)療AI公司、科研機(jī)構(gòu)或醫(yī)院AI中心相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；熟悉醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及相關(guān)法規(guī)者優(yōu)先。
4、對(duì)智慧醫(yī)療領(lǐng)域充滿(mǎn)熱情，具備優(yōu)秀的英文文獻(xiàn)閱讀與寫(xiě)作能力、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)能力和扎實(shí)的數(shù)據(jù)分析能力。具備醫(yī)療AI產(chǎn)品落地經(jīng)驗(yàn)或參與過(guò)國(guó)家/省級(jí)科研項(xiàng)目經(jīng)歷優(yōu)先。
5、具備良好的科研精神與工程實(shí)踐能力；善于跨部門(mén)溝通，能夠高效協(xié)同不同背景的團(tuán)隊(duì)成員；有創(chuàng)新意識(shí)，能推動(dòng)AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的落地與成果轉(zhuǎn)化。