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崗位職責(zé)
1. 架構(gòu)設(shè)計與規(guī)劃：主導(dǎo)醫(yī)療大健康數(shù)智人系統(tǒng)的整體架構(gòu)設(shè)計，包括技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)架構(gòu)、應(yīng)用架構(gòu)及云原生部署架構(gòu)，涵蓋數(shù)智人建模、驅(qū)動、交互、知識圖譜構(gòu)建、大模型集成等核心模塊，確保架構(gòu)具備高可用性、可擴(kuò)展性與可復(fù)用性；結(jié)合行業(yè)發(fā)展趨勢與業(yè)務(wù)需求，制定技術(shù)路線圖與架構(gòu)演進(jìn)規(guī)劃，輸出架構(gòu)藍(lán)圖、技術(shù)規(guī)范及實(shí)施方案。
2. 醫(yī)療場景技術(shù)適配：深入理解臨床診療、健康管理、醫(yī)學(xué)科普、慢病隨訪等醫(yī)療業(yè)務(wù)流程，將醫(yī)療行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與合規(guī)要求融入架構(gòu)設(shè)計，實(shí)現(xiàn)數(shù)智人系統(tǒng)與電子病歷、影像系統(tǒng)、檢驗(yàn)檢疫平臺等醫(yī)療信息化系統(tǒng)的無縫集成，支撐智能問診、輔助診斷、健康監(jiān)測等場景的技術(shù)落地。
3. 核心技術(shù)攻堅(jiān)與優(yōu)化：聚焦自然語言處理（NLP）、機(jī)器視覺、實(shí)時交互、大模型本地化部署與微調(diào)等關(guān)鍵技術(shù)，解決數(shù)智人在醫(yī)療場景下的高并發(fā)、低延遲、高精度等技術(shù)挑戰(zhàn)；主導(dǎo)系統(tǒng)性能優(yōu)化、安全加固與成本控制，提升數(shù)智人交互響應(yīng)速度、數(shù)據(jù)處理效率及系統(tǒng)穩(wěn)定性。
4. 技術(shù)決策與風(fēng)險管控：參與重大技術(shù)選型，評估云服務(wù)、AI框架、數(shù)據(jù)庫、中間件等技術(shù)方案的適配性，制定技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與選型規(guī)范；識別架構(gòu)設(shè)計與項(xiàng)目實(shí)施中的技術(shù)風(fēng)險，輸出風(fēng)險應(yīng)對方案，保障項(xiàng)目按期高質(zhì)量交付。
5. 跨域協(xié)作與技術(shù)沉淀：協(xié)同產(chǎn)品、醫(yī)療專家、研發(fā)團(tuán)隊(duì)，將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)架構(gòu)方案，推動跨部門協(xié)作落地；沉淀醫(yī)療數(shù)智人架構(gòu)設(shè)計方法論、標(biāo)準(zhǔn)化流程與技術(shù)組件庫，開展技術(shù)布道與團(tuán)隊(duì)賦能，提升團(tuán)隊(duì)規(guī)模化交付能力。
6. 合規(guī)與安全保障：確保架構(gòu)設(shè)計符合醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)安全法規(guī)（如等保三級、健康醫(yī)療數(shù)據(jù)管理辦法）及隱私保護(hù)要求，構(gòu)建數(shù)據(jù)加密、權(quán)限管控、操作審計等安全體系，保障患者數(shù)據(jù)隱私與系統(tǒng)合規(guī)運(yùn)行。
任職要求
基本要求
1. 統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷，計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、人工智能、醫(yī)學(xué)信息工程等相關(guān)專業(yè)，5年以上軟件架構(gòu)設(shè)計經(jīng)驗(yàn)，其中2年以上醫(yī)療大健康、AI數(shù)智人、智能體相關(guān)領(lǐng)域架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)。
2. 具備扎實(shí)的架構(gòu)設(shè)計理論基礎(chǔ)，深入理解微服務(wù)、云原生、分布式系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)處理等核心技術(shù)，熟悉主流架構(gòu)設(shè)計模式與方法論。
3. 具備良好的跨部門溝通、項(xiàng)目管理與問題解決能力，能夠主導(dǎo)復(fù)雜技術(shù)方案的落地與推動。
核心技能要求
1. 技術(shù)棧精通：
- 熟練掌握至少一種主流后端開發(fā)語言（Java/Go/Python），深入理解Spring Cloud/Dubbo等微服務(wù)框架，具備云原生（K8s/Docker）架構(gòu)設(shè)計與部署經(jīng)驗(yàn)；
- 精通大模型應(yīng)用架構(gòu)，有LLaMA/ChatGLM等開源大模型本地化部署、微調(diào)及性能優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，熟悉知識圖譜構(gòu)建與智能檢索技術(shù)（如Elasticsearch/Milvus）；
- 了解醫(yī)療信息化系統(tǒng)（HIS/LIS/PACS/EMR）架構(gòu)與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，具備醫(yī)療系統(tǒng)集成經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2. 行業(yè)認(rèn)知：深入理解醫(yī)療大健康行業(yè)業(yè)務(wù)流程與合規(guī)要求，熟悉醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（如HL7/FHIR），對智能問診、輔助診斷、健康管理等場景的技術(shù)落地有深刻認(rèn)知。
3. 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：主導(dǎo)過至少1個醫(yī)療AI產(chǎn)品或數(shù)智人系統(tǒng)的全生命周期架構(gòu)設(shè)計與落地，能夠獨(dú)立輸出架構(gòu)藍(lán)圖、技術(shù)方案與風(fēng)險評估報告。
4. 合規(guī)意識：熟悉醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)相關(guān)法規(guī)與標(biāo)準(zhǔn)，具備合規(guī)架構(gòu)設(shè)計與落地經(jīng)驗(yàn)。
加分項(xiàng)
1. 擁有臨床醫(yī)學(xué)、公共衛(wèi)生等相關(guān)專業(yè)背景或醫(yī)療行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)；
2. 參與過醫(yī)療AI、數(shù)智人相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定或技術(shù)專利申請者；
3. 具備大規(guī)模高并發(fā)醫(yī)療系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計或復(fù)雜智能體協(xié)作架構(gòu)設(shè)計經(jīng)驗(yàn)。