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【崗位定位】
醫(yī)療后勤大模型項(xiàng)目的“數(shù)據(jù)基石”構(gòu)建者。負(fù)責(zé)從復(fù)雜的醫(yī)院后勤系統(tǒng)中提取、清洗、整合數(shù)據(jù)，并構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)管道與向量知識(shí)庫，為上層的人工智能應(yīng)用提供穩(wěn)定、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)燃料
【核心職責(zé)】
1、數(shù)據(jù)管道設(shè)計(jì)與開發(fā)：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)從各類后勤業(yè)務(wù)系統(tǒng)（如能源管理、設(shè)備監(jiān)控、工單系統(tǒng)等）到數(shù)據(jù)平臺(tái)/數(shù)據(jù)湖的高效、可靠的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載流程。
2、數(shù)據(jù)治理與質(zhì)量保障：負(fù)責(zé)醫(yī)療后勤數(shù)據(jù)的清洗、去噪、標(biāo)準(zhǔn)化和打標(biāo)工作，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足大模型訓(xùn)練與應(yīng)用的要求。
向量知識(shí)庫構(gòu)建：負(fù)責(zé)將后勤領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如設(shè)備手冊(cè)、規(guī)章制度、歷史報(bào)告）進(jìn)行向量化處理，構(gòu)建和管理向量數(shù)據(jù)庫，支持大模型的檢索增強(qiáng)生成應(yīng)用。
3、數(shù)據(jù)安全與合規(guī)：嚴(yán)格執(zhí)行數(shù)據(jù)安全策略，對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏和匿名化處理，確保所有數(shù)據(jù)處理流程符合醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)法規(guī)。
跨部門協(xié)作：與后勤業(yè)務(wù)部門、算法團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，理解業(yè)務(wù)需求，定義數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，并提供數(shù)據(jù)支持。
【必備技能與要求】
經(jīng)驗(yàn)：3年以上數(shù)據(jù)工程師相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，有大數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
技術(shù)棧：
1、精通 SQL 和至少一種編程語言（Python 為首選）。
2、熟練使用至少一種大數(shù)據(jù)處理框架，如 Spark、Flink 或 Hadoop 生態(tài)組件。
3、有豐富的數(shù)據(jù)ETL/ELT工具使用經(jīng)驗(yàn)。
4、熟悉至少一種主流云平臺(tái)（如阿里云、華為云）的數(shù)據(jù)服務(wù)。
5、數(shù)據(jù)庫知識(shí)：精通一種或多種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫。
6、向量數(shù)據(jù)庫：了解并有過至少一種向量數(shù)據(jù)庫的實(shí)際使用經(jīng)驗(yàn)。
加分項(xiàng)：
1、有醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，了解HL7、FHIR等標(biāo)準(zhǔn)者優(yōu)先。
2、有參與過AI/機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作的經(jīng)驗(yàn)。
3、具備良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，對(duì)解決復(fù)雜業(yè)務(wù)問題有濃厚興趣。
985、211本碩學(xué)歷，電子計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)的優(yōu)先