AI大模型算法工程师（医学方向）

【岗位职责】 1. 负责大语言模型（LLM）与多模态大模型的核心算法研究以及在医学领域的创新研发，包括预训练、指令微调（SFT）、RLHF/DPO 对齐、推理加速等； 2. 面向医学业务场景开展 AI 数据分析与建模，将大模型能力转化为可量化的业务指标（内容理解、智能问答、数据洞察、预测与归因分析等）； 3. 主导数据体系与评测体系建设：数据清洗与配比、标注规范、Benchmark 设计与效果评估； 4. 跟踪大模型与人工智能领域国际权威学术会议前沿，研究方向须结合医学场景，输出技术方案、专利与高水平论文； 5. 与产品、工程团队协作，推动模型从实验到线上服务的全链路交付。 【任职要求】 1. 博士学历，计算机、人工智能、数学、统计学、自动化、电子信息等相关专业，应届博士优先； 2. 在大模型/深度学习方向有系统性研究经历，熟悉Transformer架构及主流开源模型（LLaMA、Qwen、DeepSeek、GLM 等）； 3. 熟练掌握 Python 与 PyTorch，具备分布式训练、微调（LoRA/QLoRA）、RAG、Agent 等实践经验之一； 4. 有扎实的机器学习与统计基础，能独立完成从问题定义、数据构建到模型评估的闭环； 5. 满足以下之一者优先： （1）有医学背景者或有参与或主持医学相关项目者优先； （2）以第一作者在CCF-A 类、中科院一区、人工智能与医学信息学领域国际权威会议或期刊上发表过论文； （3）有开源项目、竞赛（Kaggle 等）或工业级大模型落地经验。