岗位职责： 1、负责大语言模型（LLM）、智能体（Agent）及多智能体协同系统相关算法的研究、设计与开发，结合医疗业务场景推动人工智能技术落地应用。 2、负责智能体推理链路设计与优化，包括PromptEngineering、RAG（检索增强生成）、FunctionCalling、ReAct、Plan&Execute等技术框架的研发与迭代。 3、负责大模型应用算法开发，包括知识问答、智能决策、文本生成、信息抽取、知识库检索、数据分析等核心能力建设。 4、负责模型微调（Fine-tuning）、推理优化、评测体系建设及效果迭代，持续提升模型准确率、响应速度及业务适配能力。 5、负责医疗知识库、知识图谱、向量检索及语义搜索相关算法研发，支撑医疗知识服务与智能决策场景建设。 6、负责算法模型的训练、部署与工程化落地，推动算法服务与业务系统深度融合，保障模型在生产环境中的稳定运行。 7、跟踪国内外人工智能前沿技术发展动态，研究大模型、多模态模型、Agent、强化学习及AI应用新技术，并结合实际业务进行创新应用。 8、与产品经理、数据工程师及软件研发团队紧密协作，深入理解业务需求，制定算法解决方案并推动项目落地实施。 9、参与算法评测体系、模型安全体系及AI治理体系建设，保障模型输出的准确性、可解释性、安全性与合规性。 10、负责技术文档、算法设计文档及研究成果沉淀，推动团队知识共享与技术能力持续提升。 任职要求： 1、计算机科学、软件工程、应用数学、统计学或相关专业的硕士学位。 2、熟悉强化学习(RL)和深度学习(DL)的基本理论和算法，具有实际项目经验。 3、熟练掌握常见的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch，具有丰富的模型训练和优化经验。 4、扎实的编程能力，熟悉Python语言，掌握常用的算法和数据结构。 5、能够独立完成从问题定义到模型部署的整个流程，具备良好的分析和解决问题的能力。 6、良好的团队合作精神和沟通能力，能够在跨职能团队中高效工作。