【崗位職責(zé)】
1、負(fù)責(zé)健康 / 職業(yè)質(zhì)控推理引擎的核心模塊開(kāi)發(fā)，重點(diǎn)落地文本語(yǔ)義匹配技術(shù)（含分詞、文本向量化、相似度計(jì)算等）；
2、基于 jieba、SimHash、TF-IDF、SVR、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，搭建并優(yōu)化 “文本預(yù)處理→向量生成→匹配打分” 的完整鏈路；
3、對(duì)接職業(yè)危害知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)非標(biāo)準(zhǔn)描述與標(biāo)準(zhǔn)危害類型的精準(zhǔn)匹配，支撐體檢項(xiàng)目質(zhì)控校驗(yàn)（如必檢項(xiàng)目缺失預(yù)警）；
4、優(yōu)化模型性能（如匹配準(zhǔn)確率、響應(yīng)速度），解決分詞誤差、向量相似度誤判等實(shí)際問(wèn)題；
5、參與標(biāo)注數(shù)據(jù)集的整理與優(yōu)化，輔助完成模型訓(xùn)練、測(cè)試與迭代；
6、與醫(yī)療業(yè)務(wù)專家、產(chǎn)品經(jīng)理協(xié)作，將技術(shù)方案落地為可復(fù)用的系統(tǒng)功能，保障上線穩(wěn)定運(yùn)行。
【任職要求】
1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、軟件工程、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)，2 年以上 Python 開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有 AI/NLP 項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
2、熟練掌握 Python 核心庫(kù)（jieba、scikit-learn、pandas、numpy），具備文本處理、數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)操能力；
3、掌握至少 2 種文本向量化方法（如 TF-IDF、SimHash、Word2Vec、BERT），理解其原理與適用場(chǎng)景；
4、熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)模型（SVR、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等），有回歸 / 分類模型落地經(jīng)驗(yàn)，能獨(dú)立完成模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)與部署；
5、了解健康醫(yī)療 / 職業(yè)衛(wèi)生領(lǐng)域優(yōu)先（如熟悉體檢流程、職業(yè)危害類型、醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)），無(wú)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)但學(xué)習(xí)能力強(qiáng)者可培養(yǎng)；
6、具備良好的問(wèn)題排查能力，能快速定位并解決分詞錯(cuò)誤、匹配準(zhǔn)確率低、系統(tǒng)響應(yīng)慢等問(wèn)題；
7、有清晰的技術(shù)文檔編寫習(xí)慣，樂(lè)于溝通，能配合業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)理解需求并轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案。
【加分項(xiàng)】
有醫(yī)療 AI、語(yǔ)義匹配、智能質(zhì)控相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)（如電子病歷處理、醫(yī)學(xué)文本檢索、體檢報(bào)告質(zhì)控系統(tǒng)）；
熟練使用深度學(xué)習(xí)框架（TensorFlow、PyTorch），有預(yù)訓(xùn)練模型（BERT/ERNIE）微調(diào)經(jīng)驗(yàn)；
熟悉 API 開(kāi)發(fā)與部署（如 Flask/FastAPI），有高并發(fā)場(chǎng)景下的性能優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)；
了解職業(yè)衛(wèi)生相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)（如 GBZ 職業(yè)健康標(biāo)準(zhǔn)），能快速對(duì)接業(yè)務(wù)知識(shí)庫(kù)。