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崗位職責：
1. 內(nèi)部知識庫構(gòu)建與優(yōu)化：
設計并實現(xiàn)用于藥物研發(fā)的智能知識庫系統(tǒng)， 支持信息存儲 、檢索與智能推理，提升研發(fā)效率。
基于機器學習模型開發(fā)自動化文獻檢索和知識推薦系統(tǒng)。
2. 藥物研發(fā)翻譯軟件開發(fā)：
開發(fā)和優(yōu)化專用藥物研發(fā)領域的翻譯系統(tǒng)，確保專業(yè)術語的精準翻譯。
結(jié)合自然語處理（ NLP）技術提升翻譯的準確性，優(yōu)化藥品研發(fā)文檔的翻譯流程。
3. 智能客服系統(tǒng)：
設計并開發(fā)智能客服系統(tǒng)， 基于 NLP 和對話生成技術，提供高效的客戶?持與問題解答。
開發(fā)基于藥物研發(fā)和企業(yè)管理需求的定制化智能客服系統(tǒng)，提升用戶體驗。
4. AI 模型訓練與部署（ 如 RAG 應用）：
獨自負責從數(shù)據(jù)采集 、預處理到 AI 模型訓練 、優(yōu)化和部署的全流程工作，確保模型與業(yè)務需求契合。
實現(xiàn)基于 RAG（ Retrieval-Augmented Generation） 的應用，提升大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和生成模型的性能。
將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，確保高效 、穩(wěn)定運行， 并與現(xiàn)有系統(tǒng)無縫集成。
5. 算法開發(fā)與創(chuàng)新：
獨立設計和實現(xiàn)新的機器學習算法，推動解決具體業(yè)務問題， 如數(shù)據(jù)預測 、分類和優(yōu)化。
針對不同業(yè)務場景提出合適的 AI 解決?案，確保算法的可維護性和?效性。
6. 與后端工程師合作：
與后端工程師緊密合作，確保 AI 模型能夠順利集成到公司現(xiàn)有的技術架構(gòu)和產(chǎn)品中。
協(xié)助后端團隊優(yōu)化模型的接口設計和數(shù)據(jù)交互，確保系統(tǒng)穩(wěn)定性和性能。
任職要求：
1. 學歷與專業(yè)：計算機科學 、數(shù)據(jù)科學 、人工智能 、藥學或相關專業(yè)的碩?及以上學歷。
2. 技能要求：
精通機器學習 、深度學習 、自然語言處理（ NLP） 等領域，熟練使用 TensorFlow、 PyTorch 等主流框架。
熟悉 RAG（ Retrieval-Augmented Generation）模型及其在實際場景中的應用 。
熟悉算法設計 、特征工程 、模型評估與優(yōu)化技巧。
熟練使用 Python 編程語言， 能夠獨立編寫清晰 、高效的代碼。
有數(shù)據(jù)清洗 、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析的經(jīng)驗， 能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。
3. 項目經(jīng)驗：
至少 2 年以上機器學習或相關領域的工作經(jīng)驗， 具備項目全周期經(jīng)驗者優(yōu)先。
有藥物研發(fā)相關項目經(jīng)驗， 尤其是在翻譯系統(tǒng) 、智能客服系統(tǒng) 、AI 模型等領域的實踐 經(jīng)驗者優(yōu)先。
熟悉仿制藥行業(yè)的特點和需求， 能在該領域中靈活應用機器學習技術。
4. 團隊合作與溝通能力 ：
良好的團隊合作精神和跨部門溝通能力， 能有效與研發(fā)團隊 、產(chǎn)品經(jīng)理和后端工程師 協(xié)作。
具備—定的技術文檔編寫能力 ， 能夠清晰表達復雜的技術概念。
加分項：
熟悉大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分布式計算框架， 如 Spark 、Dask 等。
了解藥品研發(fā)和仿制藥行業(yè)的相關法規(guī)與業(yè)務流程。