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崗位職責
1、醫(yī)療數(shù)據(jù)處理與模型研發(fā)
l 負責電子病歷（HL7/FHIR標準）、生理信號等多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)的清洗、標注與特征工程，構建適配醫(yī)療垂直大模型訓練的高質量結構化數(shù)據(jù)集。
l 設計并實現(xiàn)基于機器學習/深度學習的醫(yī)療AI模型，重點聚焦醫(yī)療垂直大模型（如MedBERT、BioGPT、ClinicalBERT等）的微調與優(yōu)化，解決小樣本數(shù)據(jù)場景下的算法泛化問題（如半監(jiān)督學習、遷移學習）。
2、算法工程化與臨床落地
l 構建AI分析軟件架構，制定大模型部署技術路線，負責模型訓練、壓縮優(yōu)化及端側/云端部署（如醫(yī)院信息系統(tǒng)集成），確保大模型在臨床環(huán)境中的實時性與穩(wěn)定性。
l 推動大模型可解釋性方案落地（如SHAP值分析、注意力權重可視化），滿足臨床對模型透明度的需求，并參與醫(yī)療AI產品的法規(guī)認證（FDA 510(k)/CE/NMPA）技術文檔撰寫。
3、技術創(chuàng)新與跨團隊協(xié)作
l 主導醫(yī)療垂直大模型前沿技術研究（如領域知識注入、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、輕量化模型設計），探索大模型在罕見病診斷、個性化治療推薦等場景的應用，輸出算法原型與臨床驗證方案。
l 與臨床專家協(xié)作定義大模型優(yōu)化方向，轉化醫(yī)學需求為技術指標，推動大模型相關知識產權（專利、軟著）申報及技術文檔維護。
任職要求
1、學歷與專業(yè)背景
碩士及以上學歷，計算機科學、人工智能、生物醫(yī)學工程等相關專業(yè)優(yōu)先；有醫(yī)療垂直大模型研發(fā)或臨床應用項目經驗者優(yōu)先。
2、技術能力
l 算法基礎：精通機器學習（如LR、SVM、GBDT）、深度學習（如Transformer、LSTM）及小樣本學習技術，核心要求：具備醫(yī)療垂直大模型（如MedBERT、BioGPT、ClinicalBERT）的預訓練、微調、提示工程（Prompt Engineering）及多場景應用落地經驗，熟悉大模型性能評估指標（如臨床準確率、召回率）；有NLP（臨床實體識別、ICD編碼）、時序信號分析項目經驗者優(yōu)先。
l 工具與框架：熟練使用Python/C++、PyTorch/TensorFlow、Hugging Face Transformers，熟悉大模型分布式訓練框架（如DeepSpeed、Megatron-LM）及模型壓縮工具；有CUDA加速、醫(yī)療數(shù)據(jù)預處理 pipeline 開發(fā)經驗者優(yōu)先。
l 醫(yī)療領域知識：熟悉HL7/FHIR數(shù)據(jù)標準、ICD/SNOMED醫(yī)學術語編碼，了解醫(yī)療數(shù)據(jù)脫敏（HIPAA合規(guī)）及大模型訓練數(shù)據(jù)質量管理方法。
3、軟技能與經驗
l 5年以上醫(yī)療AI算法研發(fā)經驗，至少3年醫(yī)療垂直大模型相關項目經驗，有FDA/CE/NMPA認證項目參與經驗者優(yōu)先；具備獨立設計大模型技術方案、解決臨床實際問題的能力。
l 良好的跨學科溝通能力（能與醫(yī)生、工程師協(xié)作定義大模型優(yōu)化需求），較強的文檔撰寫能力（如大模型訓練報告、臨床驗證方案）。