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1. 領(lǐng)域數(shù)據(jù)治理與構(gòu)建： 負(fù)責(zé)整合、清洗和處理多源異構(gòu)的藥物研發(fā)數(shù)據(jù)（包括但不限于臨床試驗(yàn)報(bào)告、科學(xué)文獻(xiàn)、分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)記錄、專利文本等），構(gòu)建面向大模型訓(xùn)練的高質(zhì)量、大規(guī)模領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)庫。
2. 大模型微調(diào)與領(lǐng)域適配： 基于內(nèi)部及開源大語言模型（如LLaMA、Qwen等），利用指令微調(diào)、預(yù)訓(xùn)練、RLHF等技術(shù)，對(duì)模型進(jìn)行深度領(lǐng)域適配，使其精通藥物研發(fā)的專業(yè)術(shù)語、邏輯與規(guī)范。
3. 報(bào)告生成智能體研發(fā)： 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)能夠自動(dòng)生成藥物研發(fā)實(shí)驗(yàn)階段性報(bào)告的AIGC智能體。智能體需具備信息檢索、多源數(shù)據(jù)融合、邏輯推理、專業(yè)報(bào)告結(jié)構(gòu)化生成及內(nèi)容準(zhǔn)確性校驗(yàn)的能力。
4. 算法優(yōu)化與性能提升： 持續(xù)優(yōu)化生成算法，提升報(bào)告在事實(shí)準(zhǔn)確性、科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性、邏輯一致性及格式規(guī)范性方面的質(zhì)量；探索并應(yīng)用RAG、Agent、CoT等前沿技術(shù)，解決模型幻覺和推理鏈透明化問題。
5. 系統(tǒng)集成與工程化： 與前后端及平臺(tái)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，將報(bào)告生成智能體以API或服務(wù)形式封裝、部署和集成至內(nèi)部藥物研發(fā)平臺(tái)，確保其高可用性、可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性。
6. 前沿技術(shù)探索與應(yīng)用： 跟蹤AIGC與大模型在藥物研發(fā)領(lǐng)域的最新進(jìn)展，探索并實(shí)踐多模態(tài)大模型、代碼生成等在分子設(shè)計(jì)、試驗(yàn)設(shè)計(jì)等環(huán)節(jié)的應(yīng)用，推動(dòng)研發(fā)流程的智能化變革。
任職要求：
1. 學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn)： 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、計(jì)算生物學(xué)或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷；具備2年及以上自然語言處理、大模型或AIGC相關(guān)項(xiàng)目研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有藥物研發(fā)、生物醫(yī)藥或生命科學(xué)領(lǐng)域項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2. 編程與算法基礎(chǔ)： 精通Python編程，具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法功底；熟練掌握PyTorch或TensorFlow等主流深度學(xué)習(xí)框架。
3. 大模型技術(shù)：深入理解Transformer、Prompt Engineering、注意力機(jī)制等大模型核心原理。具備豐富的大模型微調(diào)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，熟練掌握LoRA、QLoRA、PTuning等參數(shù)高效微調(diào)方法，并對(duì)RLHF有深入理解。熟悉LangChain、LangGraph等Agent應(yīng)用開發(fā)框架，具備構(gòu)建復(fù)雜AI智能體的能力。熟悉RAG技術(shù)流程，包括向量數(shù)據(jù)庫、檢索器、重排序等關(guān)鍵組件的優(yōu)化。
4. 領(lǐng)域數(shù)據(jù)與評(píng)估能力： 能夠獨(dú)立完成領(lǐng)域數(shù)據(jù)的預(yù)處理、構(gòu)建及評(píng)估工作；具備構(gòu)建高質(zhì)量領(lǐng)域評(píng)測基準(zhǔn)的能力，能夠科學(xué)評(píng)估模型生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性、安全性與有效性。
5. 工程與運(yùn)維基礎(chǔ)： 熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，掌握Git；了解Docker容器技術(shù)，具備將模型進(jìn)行服務(wù)化部署的經(jīng)驗(yàn)，熟悉FastAPI等相關(guān)框架。