崗位職責(zé)
1. 大模型技術(shù)落地:
o 結(jié)合現(xiàn)有醫(yī)療產(chǎn)品需求,設(shè)計(jì)大模型技術(shù)方案(如模型選型、微調(diào)、部署等)。
o 針對(duì)醫(yī)療場(chǎng)景優(yōu)化大模型性能(如低資源訓(xùn)練、領(lǐng)域知識(shí)注入、隱私合規(guī)性處理)。
2. 技術(shù)開發(fā)與集成:
o 實(shí)現(xiàn)大模型與現(xiàn)有系統(tǒng)的無(wú)縫集成(如通過(guò)API、中間件等方式),提升功能智能化水平。
o 構(gòu)建醫(yī)療領(lǐng)域數(shù)據(jù)集,完成數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注及模型訓(xùn)練。
3. 跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作:
o 與后端、前端及運(yùn)維團(tuán)隊(duì)協(xié)作,確保大模型服務(wù)的高效部署與穩(wěn)定運(yùn)行。
o 協(xié)助產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)理解大模型能力邊界,探索創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景。
4. 技術(shù)研究:
o 跟蹤大模型領(lǐng)域前沿技術(shù)(如多模態(tài)、RAG、Agent框架),推動(dòng)醫(yī)療場(chǎng)景下的技術(shù)驗(yàn)證與落地。
任職要求
1. 教育背景:
o 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。
2. 技術(shù)能力:
o 熟練掌握大模型開發(fā)技術(shù)棧(如PyTorch、Hugging Face、LangChain、LlamaIndex等)。
o 具備NLP/CV領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn),熟悉模型微調(diào)(Fine-tuning)、提示工程(Prompt Engineering)、分布式訓(xùn)練等技術(shù)。
o 熟悉大模型部署優(yōu)化(如模型壓縮、推理加速、GPU資源管理)。
3. 行業(yè)經(jīng)驗(yàn):
o 加分項(xiàng):有醫(yī)療領(lǐng)域項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)(如電子病歷分析、醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜、輔助診斷系統(tǒng)開發(fā))。
o 加分項(xiàng):熟悉醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)(如ICD編碼、醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)體系)或隱私合規(guī)要求
4. 軟性能力:
o 優(yōu)秀的邏輯思維與問(wèn)題拆解能力,能快速理解醫(yī)療業(yè)務(wù)需求。
o 良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí),適應(yīng)中小團(tuán)隊(duì)快速迭代的開發(fā)節(jié)奏。
優(yōu)先錄取條件
· 具備醫(yī)療信息化系統(tǒng)(如HIS、EMR)對(duì)接經(jīng)驗(yàn)。
· 對(duì)AI+醫(yī)療行業(yè)有強(qiáng)烈興趣,愿意長(zhǎng)期深耕該領(lǐng)域。
· 有大模型工作經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
薪資面議。
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