崗位職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)和維護(hù)人工智能后端服務(wù)，利用現(xiàn)有AI技術(shù)和模型快速構(gòu)建和迭代公司AI應(yīng)用平臺(tái)；
2、深入研究和應(yīng)用主流大語(yǔ)言模型及其API，特別是對(duì)LangChain等LLM應(yīng)用平臺(tái)的使用和集成；
3、使用框架(如Langchain、Llama 等)整合智能體(Agent)與大模型檢索增強(qiáng)生成技術(shù)(RAG)的開(kāi)發(fā)；
5、負(fù)責(zé)標(biāo)注數(shù)據(jù)和圖像處理以及AI模型訓(xùn)練相關(guān)工作；
6、確保數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和質(zhì)量。
崗位要求：
1、統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷，碩博優(yōu)先，計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)；
2、有醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，特別是在LLM(大型語(yǔ)言模型)應(yīng)用平臺(tái)的使用和集成方面具有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
3、熟練使用LangChain、Embedding、向量數(shù)據(jù)庫(kù)等工具；
4、熟悉AI項(xiàng)目從0-1開(kāi)發(fā)到落地；并且具有RAG + LLM組合應(yīng)用的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
5、了解并有Prompt Engineering的實(shí)操經(jīng)驗(yàn)，對(duì)AIGC，LLM，模型壓縮算法有比較深入理解；
6、熟悉LLM推理部署，有LLM部署和優(yōu)化方面的經(jīng)驗(yàn)，掌握主流大模型(DeepSeek、GPT、ChatGLM、LLaMA、Baichuan、Qwen等)的算法原理，F(xiàn)ine-tuning策略、Prompt策略和LangChain等應(yīng)用范式；
7、精通RAG、大模型應(yīng)用、大模型訓(xùn)練、知識(shí)圖譜、搜索、Agent等技術(shù)原理和應(yīng)用，有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
8、熟悉PyTorch，DeepSpeed等深度學(xué)習(xí)工具，精通Python和Java編程語(yǔ)言和Linux開(kāi)發(fā)環(huán)境；