算法工程师（大模型应用方向）(J11777)

运用OCR及NLP技术，对电子病历、检验报告单、医嘱等医疗文本数据进行精准信息抽取、结构化还原与深度语义理解，支撑临床数据标准化处理；

结合临床指南、专家共识及真实诊疗场景，设计并落地提示词工程、思维链、代理编排等方案，引导大模型生成符合临床逻辑、合规严谨的辅助诊断建议；

负责医疗知识图谱与向量数据库的融合优化，通过RAG等核心技术，降低大模型在医学专业领域的幻觉问题，确保输出内容的权威性、准确性与可溯源性；

构建医疗场景专属的模型评估范式，针对模型生成结果的准确率、临床逻辑性、医疗安全性等关键指标开展系统性评估与迭代测试，规避临床应用风险；

遵守公司技术规范与工作流程，主动配合跨部门协作，推动技术方案落地与产品优化。

硕士及以上学历，人工智能、计算机科学与技术、信号与信息处理、模式识别、生物医学工程、数据科学等相关专业；

扎实掌握NLP/LLM基础理论，深入理解大模型推理流程、参数配置逻辑，熟练使用PyTorch深度学习框架，具备大模型应用相关项目经验者优先；

精通Python编程语言，具备C/C++开发能力，拥有良好的代码规范、模块化设计思维与工程化实践经验，能独立完成技术方案落地；

熟悉大模型性能指标（延迟、吞吐、显存占用等），具备模型调优、系统优化或工程化部署经验，有医疗大模型相关优化案例者优先；

具备强烈的技术探索欲，能持续追踪医疗AI、大模型应用领域前沿论文与技术动态，学习能力强，抗压性好，拥有优秀的团队协作与跨部门沟通能力；

有医疗行业AI项目经验、熟悉医疗数据规范或临床业务逻辑者优先。