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崗位職責(zé)
1、參與 LLM 應(yīng)用開發(fā)
1）在高級工程師的指導(dǎo)下，參與基于大模型的新產(chǎn)品和新功能的設(shè)計、編碼和測試工作。
2）負責(zé)實現(xiàn)和優(yōu)化 RAG（檢索增強生成）系統(tǒng)的特定模塊，提升知識檢索效率和準確性。
3）參與大模型工作流 (Workflow) 的實現(xiàn)和維護，確保業(yè)務(wù)流程的順暢執(zhí)行。
4）協(xié)助進行數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型評估和部署工作，保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。
2、技術(shù)研究與學(xué)習(xí)
1）學(xué)習(xí)和掌握 Elasticsearch (ES)或向量數(shù)據(jù)庫的使用與維護，負責(zé)相關(guān)數(shù)據(jù)的索引和查
詢。
2）積極跟進最新的大模型技術(shù)和工具鏈，并將其應(yīng)用于日常開發(fā)任務(wù)中。
3、協(xié)助團隊進行代碼審查和文檔編寫。
任職要求
1、核心能力與背景
教育背景：計算機、軟件工程、人工智能等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，國內(nèi)/外知名院校優(yōu)
先。
2、專業(yè)基礎(chǔ)：
1）扎實的計算機科學(xué)基礎(chǔ)，精通至少一種主流編程語言（如 Python），具備良好的編碼
規(guī)范和習(xí)慣。
2）對大模型（LLM）的機制、應(yīng)用場景、Prompt Engineering 有基本了解和濃厚興趣。
3）了解 RAG（檢索增強生成）、工作流和信息檢索的基本原理。
3、學(xué)習(xí)與潛力：
1）極強的主動學(xué)習(xí)能力和技術(shù)探索精神，能夠快速適應(yīng)新技術(shù)棧。
2）具備良好的邏輯分析能力和解決問題的能力。
4、優(yōu)先條件 (加分項)，我們優(yōu)先考慮具備以下經(jīng)驗或知識背景的候選人：
1）行業(yè)興趣：對醫(yī)療大數(shù)據(jù)、醫(yī)療人工智能、生物醫(yī)藥、生命科學(xué)等垂直領(lǐng)域有強烈的興
趣或項目經(jīng)驗。
2）技術(shù)項目經(jīng)驗：在校期間有基于 LLM、RAG、或使用 LangChain/LlamaIndex 等框架
的實際項目經(jīng)驗。有使用過 Elasticsearch (ES) 或向量數(shù)據(jù)庫（如 Milvus、Weaviate）
項目實踐經(jīng)驗。
3）行業(yè)知識儲備：對醫(yī)?？刭M規(guī)范、DRG/DIP、eCTD、醫(yī)療器械審評或 GCP 管理規(guī)范
等任一領(lǐng)域有過初步的調(diào)研或?qū)W習(xí)。有活躍的 GitHub 開源項目貢獻或參與過相關(guān)技術(shù)競賽。