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崗位職責(zé)：
1、開(kāi)發(fā)病案質(zhì)控、就診量匯總與預(yù)測(cè)，整合匯報(bào)與自動(dòng)化生成，糾錯(cuò)與邏輯校驗(yàn)，消息平臺(tái)與智能交互等新模塊。
2、負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型的微調(diào)，包括模型的結(jié)構(gòu)、參數(shù)設(shè)置、數(shù)據(jù)預(yù)處理等。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)人類(lèi)語(yǔ)言的理解生成;
3、負(fù)責(zé)對(duì)大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行處理和分析，提取有效的特征信息，并進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理。利用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，提高模型的性能;
4、模型優(yōu)化和改進(jìn)，負(fù)責(zé)對(duì)已有的語(yǔ)言模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，通過(guò)改進(jìn)模型的結(jié)構(gòu)、調(diào)整超參數(shù)、引入新技術(shù)等手段，提高模型的效果和性能;
5、積極跟蹤和研究最新的深度學(xué)習(xí)算法和技術(shù)，將其應(yīng)用到語(yǔ)言模型的研發(fā)中，提升模型的表達(dá)能力和創(chuàng)造力;
6、模型部署和性能優(yōu)化，將研發(fā)完成的語(yǔ)言模型部署到實(shí)際應(yīng)用中，保證模型的穩(wěn)定性和性能，對(duì)模型進(jìn)行性能優(yōu)化，提高模型的相應(yīng)速度和并發(fā)處理能力
任職要求：
1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)碩士及以上學(xué)歷；
2. 熟悉人工智能大模型的基本原理和應(yīng)用，兼具NLP深度學(xué)習(xí)、醫(yī)療領(lǐng)域知識(shí)和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力，并能將技術(shù)落地為符合臨床需求的解決方案。
3. 具有將大模型應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景的經(jīng)驗(yàn)，能夠獨(dú)立完成模型的選擇、適配和優(yōu)化工作；
4. 熟練掌握Python編程，具備良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法基礎(chǔ)；
5. 具備良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括線(xiàn)性代數(shù)、概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)等；
6. 有良好的團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠與不同部門(mén)有效溝通和協(xié)作；
7. 具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，能夠快速掌握新技術(shù)和新方法；
8. 有云計(jì)算、容器化技術(shù)（如Docker、Kubernetes）使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
9. 有自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、推薦系統(tǒng)等大模型應(yīng)用領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先.