一、職位亮點(diǎn)
1、前沿實(shí)踐：直接參與大模型（LLM）在醫(yī)療行業(yè)的落地應(yīng)用，積累實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
2、核心技術(shù)：全面學(xué)習(xí)和實(shí)踐 RAG (檢索增強(qiáng)生成)、工作流編排、Elasticsearch/向量數(shù)
據(jù)庫(kù)等核心技術(shù)。
3、垂直深耕：深度接觸智能 GCP 管理、受試者招募、醫(yī)保監(jiān)管、藥品輔助審評(píng)等高價(jià)值
醫(yī)療業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
4、導(dǎo)師制度：由資深工程師和團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人進(jìn)行一對(duì)一指導(dǎo)。
二、崗位職責(zé)
1、參與 LLM 應(yīng)用開(kāi)發(fā)
1）在高級(jí)工程師的指導(dǎo)下，參與基于大模型的新產(chǎn)品和新功能的設(shè)計(jì)、編碼和測(cè)試工作。
2）負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化 RAG（檢索增強(qiáng)生成）系統(tǒng)的特定模塊，提升知識(shí)檢索效率和準(zhǔn)確性。
3）參與大模型工作流 (Workflow) 的實(shí)現(xiàn)和維護(hù)，確保業(yè)務(wù)流程的順暢執(zhí)行。
4）協(xié)助進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型評(píng)估和部署工作，保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。
2、技術(shù)研究與學(xué)習(xí)
1）學(xué)習(xí)和掌握 Elasticsearch (ES)或向量數(shù)據(jù)庫(kù)的使用與維護(hù)，負(fù)責(zé)相關(guān)數(shù)據(jù)的索引和查
詢(xún)。
2）積極跟進(jìn)最新的大模型技術(shù)和工具鏈，并將其應(yīng)用于日常開(kāi)發(fā)任務(wù)中。
3、協(xié)助團(tuán)隊(duì)進(jìn)行代碼審查和文檔編寫(xiě)。
任職要求
1、核心能力與背景
教育背景：計(jì)算機(jī)、軟件工程、人工智能等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷，國(guó)內(nèi)/外知名院校優(yōu)
先。
2、專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)：
1）扎實(shí)的計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)，精通至少一種主流編程語(yǔ)言（如 Python），具備良好的編碼
規(guī)范和習(xí)慣。
2）對(duì)大模型（LLM）的機(jī)制、應(yīng)用場(chǎng)景、Prompt Engineering 有基本了解和濃厚興趣。
3）了解 RAG（檢索增強(qiáng)生成）、工作流和信息檢索的基本原理。
3、學(xué)習(xí)與潛力：
1）極強(qiáng)的主動(dòng)學(xué)習(xí)能力和技術(shù)探索精神，能夠快速適應(yīng)新技術(shù)棧。
2）具備良好的邏輯分析能力和解決問(wèn)題的能力。
4、優(yōu)先條件 (加分項(xiàng))，我們優(yōu)先考慮具備以下經(jīng)驗(yàn)或知識(shí)背景的候選人：
1）行業(yè)興趣：對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)、醫(yī)療人工智能、生物醫(yī)藥、生命科學(xué)等垂直領(lǐng)域有強(qiáng)烈的興
趣或項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
2）技術(shù)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：在校期間有基于 LLM、RAG、或使用 LangChain/LlamaIndex 等框架
的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。有使用過(guò) Elasticsearch (ES) 或向量數(shù)據(jù)庫(kù)（如 Milvus、Weaviate）
項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
3）行業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備：對(duì)醫(yī)?？刭M(fèi)規(guī)范、DRG/DIP、eCTD、醫(yī)療器械審評(píng)或 GCP 管理規(guī)范
等任一領(lǐng)域有過(guò)初步的調(diào)研或?qū)W習(xí)。有活躍的 GitHub 開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn)或參與過(guò)相關(guān)技術(shù)競(jìng)賽。
二、崗位職責(zé)
1、技術(shù)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)
1）負(fù)責(zé)公司大模型應(yīng)用（如智能 GCP 管理、輔助審評(píng)系統(tǒng)等）的架構(gòu)設(shè)計(jì)、技術(shù)選型和
核心模塊開(kāi)發(fā)。
2）主導(dǎo)基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術(shù)棧的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化，確保模型
輸出的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。
3）設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的大模型工作流 (Workflow) 編排，利用 Agent 和工具調(diào)用提升應(yīng)用
場(chǎng)景的覆蓋率和自動(dòng)化水平。
4）負(fù)責(zé)集成和優(yōu)化 Elasticsearch (ES) 或其他向量數(shù)據(jù)庫(kù)/搜索引擎，實(shí)現(xiàn)高效、低延遲
的知識(shí)檢索和數(shù)據(jù)索引。
持續(xù)跟蹤和研究最新的大模型技術(shù)趨勢(shì)和開(kāi)源工具鏈，并將其落地到產(chǎn)品中。
2、團(tuán)隊(duì)管理與指導(dǎo)1）作為團(tuán)隊(duì)技術(shù)負(fù)責(zé)人，指導(dǎo)和培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)成員，確保代碼質(zhì)量和開(kāi)發(fā)效率。
2）負(fù)責(zé)制定項(xiàng)目的技術(shù)路線(xiàn)圖、開(kāi)發(fā)計(jì)劃和資源分配。
3）與產(chǎn)品、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密合作，將需求轉(zhuǎn)化為可落地的技術(shù)解決方案。
三、任職要求
1、核心技能與經(jīng)驗(yàn)
1）教育背景：計(jì)算機(jī)、軟件工程、人工智能等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷，國(guó)內(nèi)外知名院校
優(yōu)先。
2）工作年限：具備 2 年及以上全職軟件開(kāi)發(fā)或 AI 工程經(jīng)驗(yàn)，其中至少 1 年專(zhuān)注于大模型
應(yīng)用開(kāi)發(fā)。
2、硬核技術(shù)：
1）精通至少一種主流編程語(yǔ)言（如 python 等），具備扎實(shí)的計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)。
2）具備 RAG（檢索增強(qiáng)生成）相關(guān)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和性能調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)，熟悉相關(guān)框架（如
LangChain, LlamaIndex）。
3）熟悉工作流/任務(wù)編排工具或理念，能設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的 Agent 工作流。
4）熟練使用和管理 Elasticsearch (ES) 或向量數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行高效的知識(shí)檢索和數(shù)據(jù)索引。
3、領(lǐng)導(dǎo)力與軟技能
1）具備團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)或技術(shù)指導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)，能夠獨(dú)立帶領(lǐng)項(xiàng)目小組完成高難度技術(shù)攻關(guān)。
2）優(yōu)秀的溝通協(xié)調(diào)能力和問(wèn)題解決能力。
4、優(yōu)先條件 (加分項(xiàng))
1）垂直領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)：曾在醫(yī)療大數(shù)據(jù)、醫(yī)療人工智能、生物醫(yī)藥、生命科學(xué)、醫(yī)藥研發(fā)（如
CRO/SMO）等企業(yè)或相關(guān)部門(mén)工作。2）審評(píng)與合規(guī)知識(shí)：對(duì)以下任一領(lǐng)域有實(shí)際系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)或深入的業(yè)務(wù)理解：
3）電子通用技術(shù)文檔（eCTD）或醫(yī)療器械審評(píng)系統(tǒng)。
4）醫(yī)保控費(fèi)規(guī)范、DRG/DIP 相關(guān)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)施。
5）GCP 管理規(guī)范、藥物審評(píng)流程、臨床試驗(yàn)流程等。
6）有處理和清洗醫(yī)療文本數(shù)據(jù)（如病歷、臨床試驗(yàn)報(bào)告、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)）的經(jīng)驗(yàn)。
7）有從零到一構(gòu)建過(guò)高并發(fā)、高可用的大模型應(yīng)用系統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)。