AI 算法研发工程师

重点人群识别与用户画像，构建用户数据的合规采集与脱敏匿名化流程，采用数据增广技术扩充样本规模，基于聚类算法完成疾病特征、年龄段、职业暴露等维度的人群划分与标签体系，支撑动态风险分级下的重点人群自动判定；

领域知识图谱构建，建立"复合暴露因子—人体健康风险—易感人群—防护措施"的关系映射网络，为模型推理提供可追溯的语义约束与因果依据，提升生成内容的可信度；

领域大模型适配与个性化预警生成，采用轻量化微调技术，将环境监测、气象分析、健康风险评估的专业知识注入通用大模型；设计提示词工程，融合用户标签、实时地理位置、当日气象条件、本地健康设施信息等上下文，生成情境感知的个性化预警内容与防护建议；

智能体系统研发，构建具备任务规划、工具调用与结果评估能力的自主智能体，实现自然语言指令解析、知识库检索、数据查询、模型调用等能力调度，打通从数据采集、风险判定到预警推送的全流程自动化；

效果验证与持续迭代，构建对照人工预警结果与用户反馈的双路径验证机制，形成自适应优化闭环，支撑预警准确率与触达效果的持续提升；

科研成果产出，配合完成发明专利与软件著作权的技术材料撰写，参与第三方测试与示范应用的效果评估。

硕士及以上学历，计算机、人工智能、自动化、统计学、大气科学、环境科学、公共卫生等相关专业优先，博士优先； 2、3 年以上 AI 算法研发经验，其中至少 1 年大模型微调或应用落地经验；

精通 Python 与 PyTorch，熟悉 Transformer 架构与大模型微调技术；

具备检索增强生成与知识图谱工程实践经验；

熟悉至少一种智能体开发框架；

有算法从原型验证到业务系统落地的完整经历；

时空数据建模经验优先，包括时空图神经网络、序列建模、扩散模型等；

环境或健康领域数据经验优先，包括再分析资料、空气质量模式产品、疾病监测数据等。