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崗位職責(zé)： （1）醫(yī)療大模型研發(fā)與優(yōu)化 負(fù)責(zé)醫(yī)療領(lǐng)域大模型（如電子病歷理解、醫(yī)學(xué)知識問答、輔助診斷）的架構(gòu)設(shè)計、預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)及效果優(yōu)化； 探索大模型在醫(yī)療場景下的輕量化、私有化部署方案，提升模型推理效率與資源利用率。 （2）醫(yī)療數(shù)據(jù)深度處理 構(gòu)建醫(yī)療領(lǐng)域高質(zhì)量預(yù)訓(xùn)練語料庫，設(shè)計針對醫(yī)學(xué)文本（病歷、文獻(xiàn)、指南）的清洗、標(biāo)注、增強方案； 開發(fā)醫(yī)療術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)化、實體關(guān)系抽取、多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本+影像）融合等專項模型。 （3）醫(yī)療場景落地支持 與臨床專家合作，將大模型能力嵌入電子病歷質(zhì)控、智能問診、科研數(shù)據(jù)分析等實際業(yè)務(wù)系統(tǒng)； 設(shè)計符合醫(yī)療合規(guī)要求（如HIPAA/GDPR）的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)方案。 任職要求： （1）技術(shù)基礎(chǔ) 本科及以上學(xué)歷，計算機(jī)科學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、自然語言處理等相關(guān)專業(yè)； 熟練掌握Transformer/BERT/GPT等模型架構(gòu)，精通PyTorch/TensorFlow框架及分布式訓(xùn)練技術(shù)； 具備醫(yī)療文本處理經(jīng)驗，熟悉UMLS/SNOMED CT/ICD等醫(yī)療知識圖譜或術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)者優(yōu)先。 （2）領(lǐng)域能力 深入理解醫(yī)療數(shù)據(jù)特點（如病歷結(jié)構(gòu)化、醫(yī)學(xué)術(shù)語歧義性、數(shù)據(jù)稀疏性）； 有醫(yī)療大模型（如BioBERT、ClinicalBERT）訓(xùn)練經(jīng)驗，或參與過醫(yī)學(xué)問答、診斷推理項目者優(yōu)先。 （3）綜合素養(yǎng) 能閱讀醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)并與臨床團(tuán)隊高效溝通，快速理解業(yè)務(wù)需求； 對醫(yī)療AI倫理、合規(guī)性有清晰認(rèn)知，有醫(yī)療數(shù)據(jù)脫敏、聯(lián)邦學(xué)習(xí)經(jīng)驗者加分； 具備醫(yī)療信息系統(tǒng)（如HIS/EMR）對接經(jīng)驗。