大模型算法工程师（医学数据方向）(J11699)

职位描述

1. 大模型开发与优化

- 负责大语言模型及多模态大模型在医学领域的预训练开发和调优工作。

- 针对不同应用场景，优化模型性能和效果，提升模型在语言理解和生成方面的应用。

- 参与大模型在医疗场景下的应用落地，持续优化现有算法技术，推动算法创新，不断提升业务效果和用户体验。

2. 数据挖掘与知识图谱构建

- 独立基于有限的患者收费项目信息、用药信息，通过数据挖掘技术，预测患者所患病症信息。

- 利用知识图谱技术，将医学知识和信息组织成图形模型，支持疾病预测与诊断。

- 负责医疗数据处理​，包括数据收集、清洗、预处理、特征提取与选择，确保数据的准确性、完整性和一致性。

3. 算法设计与应用

- 设计和开发高效、准确的文本大模型算法和模型，并针对线上医疗场景，研发面向患者与医生的智能辅助工具。

- 应用机器学习和深度学习等先进方法，通过构建模型来解析数据中的潜在关系和规律，辅助医生进行诊断和制定治疗方案。

- 探索和开拓由大模型驱动的新技术，如智能助手、RAG（检索式问答）系统等，提升大模型的实用性和有效性。

4. 项目协作与技术突破

- 参与相关研究和项目，与团队成员共同协作，实现技术突破。

- 沟通需求，推进项目进展，并与产品经理、运营一起优化产品体验。

- 撰写相关技术文档和论文，分享研究成果。

任职要求

1. 教育背景与专业知识

- 计算机科学、人工智能、自然语言处理、统计学或相关领域。

- 具备医学、公共卫生等相关领域的专业背景或对医疗流程和临床数据有深入理解者优先。

- 具备扎实的机器学习理论基础​，熟悉深度学习在NLP相关应用。

2. 技术能力

- 编程能力​：熟练掌握Python、Java、C/C++等至少一种编程语言，并有良好的代码习惯和工程实现能力。

- 算法基础​：具备扎实的算法、数据结构、程序设计基础知识，熟悉常见的机器学习算法（如Bayes, 决策树、SVM、NN、聚类等）。

- 大模型经验​：有实际的大模型（问答系统和文本理解）项目经验​，熟悉大模型提示工程、微调技术，了解ChatGPT、Al等。

- 数据处理​：熟悉Hadoop/Spark原理，具备Linux环境经验。

3. 项目经验

- 有医学/医院数据类项目背景​，能独立基于有限收费项目信息、用药信息，通过数据挖掘、知识图谱、大模型技术，预测患者所患病症信息。

- 有实际的大模型算法微调、场景落地实践经验者优先。

- 具备医疗数据分析经验​，包括但不限于医院管理、临床研究、公共卫生项目等领域的工作经验。

4. 综合素质

- 具备良好的问题解决能力​，能够独立处理和优化大模型应用。

- 优秀的团队合作能力和​沟通技巧​，能够在团队中发挥积极作用。

- 具备英文文献阅读能力​，能自觉跟踪行业发展现状。

- 学习能力优秀，有责任心，能够承受工作压力。