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崗位職責(zé)
1.深入理解遺傳病檢測的業(yè)務(wù)流程（如：報告解讀、遺傳咨詢、知識問答、文獻挖掘、數(shù)據(jù)降維與特征提取等），挖掘并設(shè)計有價值的AI應(yīng)用場景，制定可行的技術(shù)實現(xiàn)方案。
2.負(fù)責(zé)開發(fā)和優(yōu)化適用于遺傳學(xué)文本和數(shù)據(jù)處理的NLP模型。
3.基于大語言模型（LLM）進行領(lǐng)域適配（如：微調(diào)、提示工程Prompt Engineering），開發(fā)專業(yè)領(lǐng)域的智能對話體和代碼智能體。
4.設(shè)計并實現(xiàn)基于LLM的智能體（Agent）系統(tǒng)，包括但不限于報告解讀智能體、遺傳咨詢助手、內(nèi)部知識管理智能體等。
5.將開發(fā)好的AI模型和智能體服務(wù)化（API），并集成到公司現(xiàn)有的產(chǎn)品平臺和業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。
6.跟蹤國內(nèi)外AI在基因組學(xué)和醫(yī)療健康領(lǐng)域的最新研究成果，評估并引入新技術(shù)、新工具，推動團隊技術(shù)升級。
任職要求
1.計算機科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。特別優(yōu)秀的本科生可酌情考慮。
2.扎實的機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，熟悉常見的NLP模型（如BERT, GPT, T5, RAG等）和訓(xùn)練框架（如PyTorch, TensorFlow, Transformers庫）。
3.具備大語言模型（LLM）的實際項目經(jīng)驗，熟悉LangChain、LlamaIndex等Agent開發(fā)框架，精通提示工程（Prompt Engineering）和微調(diào)（Fine-tuning）技術(shù)。
4.精通Python編程，具備良好的軟件工程能力和代碼規(guī)范。熟悉向量數(shù)據(jù)庫（如Milvus, Pinecone, ChromaDB）的使用和優(yōu)化。
5.擁有3年以上AI算法開發(fā)或落地經(jīng)驗，有醫(yī)療健康、生物信息或生命科學(xué)相關(guān)領(lǐng)域項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
6.具備出色的邏輯分析能力和問題解決能力，能夠?qū)⒛：臉I(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為清晰的技術(shù)問題。
7.具備良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神，能夠與生物信息學(xué)家、醫(yī)學(xué)專家和產(chǎn)品經(jīng)理高效協(xié)作。
8.有成功部署和交付AI產(chǎn)品（尤其是對話式AI或智能體）的經(jīng)驗，熟悉云服務(wù)（AWS/Azure/GCP）的模型部署和運維者優(yōu)先。
9.有處理生物醫(yī)學(xué)文本、電子健康記錄（EHR）、科學(xué)文獻數(shù)據(jù)經(jīng)驗者優(yōu)先。