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二、任職要求
1、技術(shù)基礎(chǔ)：熟練掌握Transformer/BERT/GPT等模型架構(gòu)，精通PyTorch/TensorFlow框架,熟悉數(shù)據(jù)集處理、模型調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練過程控制等技術(shù)；具備醫(yī)療文本處理經(jīng)驗(yàn)，熟悉UMLS/SNOMED CT/ICD等醫(yī)療知識圖譜或術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)者優(yōu)先。
2、領(lǐng)域能力：深入理解醫(yī)療數(shù)據(jù)特點(diǎn)（如病歷結(jié)構(gòu)化、醫(yī)學(xué)術(shù)語歧義性、數(shù)據(jù)稀疏性）；有醫(yī)療大模型（如BioBERT、ClinicalBERT）訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)，或參與過醫(yī)學(xué)問答、診斷推理項(xiàng)目者優(yōu)先。
3、綜合素養(yǎng)：能閱讀醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)并與臨床團(tuán)隊(duì)高效溝通，快速理解業(yè)務(wù)需求；對醫(yī)療AI倫理、合規(guī)性有清晰認(rèn)知，有醫(yī)療數(shù)據(jù)脫敏、聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
4、熟悉自然語言處理的基本概念和技術(shù)，如分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識別、依存句法分析等。
5、具備扎實(shí)的編程基礎(chǔ)，熟練使用Python、C++或Java等編程語言之一。
6、良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作和溝通能力，能夠在跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)中高效工作。
三、崗位職責(zé)
1、 醫(yī)療大模型研發(fā)與優(yōu)化：負(fù)責(zé)醫(yī)療領(lǐng)域大模型（如電子病歷理解、醫(yī)學(xué)知識問答、輔助診斷）的架構(gòu)設(shè)計(jì)、預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)及效果優(yōu)化；探索大模型在醫(yī)療場景下的輕量化、私有化部署方案，提升模型推理效率與資源利用率。
2、 醫(yī)療數(shù)據(jù)深度處理：構(gòu)建醫(yī)療領(lǐng)域高質(zhì)量預(yù)訓(xùn)練語料庫，設(shè)計(jì)針對醫(yī)學(xué)文本（病歷、文獻(xiàn)、指南）的清洗、標(biāo)注、增強(qiáng)方案；開發(fā)醫(yī)療術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)化、實(shí)體關(guān)系抽取、多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本+影像）融合等專項(xiàng)模型。
3、 醫(yī)療場景落地支持：與臨床專家合作，將大模型能力嵌入臨床業(yè)務(wù)系統(tǒng)、智能問診、科研數(shù)據(jù)分析等實(shí)際業(yè)務(wù)系統(tǒng)；設(shè)計(jì)符合醫(yī)療合規(guī)要求（如HIPAA/GDPR）的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)方案。