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崗位職責： （1）醫(yī)療大模型研發(fā)與優(yōu)化 負責醫(yī)療領域大模型（如電子病歷理解、醫(yī)學知識問答、輔助診斷）的架構設計、預訓練、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 構建醫(yī)療領域高質(zhì)量預訓練語料庫，設計針對醫(yī)學文本（病歷、文獻、指南）的清洗、標注、增強方案； 開發(fā)醫(yī)療術語標準化、實體關系抽取、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)務系統(tǒng)； 設計符合醫(yī)療合規(guī)要求（如HIPAA/GDPR）的數(shù)據(jù)安全與隱私保護方案。 任職要求： （1）技術基礎 本科及以上學歷，計算機科學、生物醫(yī)學工程、自然語言處理等相關專業(yè)； 熟練掌握Transformer/BERT/GPT等模型架構，精通PyTorch/TensorFlow框架及分布式訓練技術； 具備醫(yī)療文本處理經(jīng)驗，熟悉UMLS/SNOMED CT/ICD等醫(yī)療知識圖譜或術語標準者優(yōu)先。 （2）領域能力 深入理解醫(yī)療數(shù)據(jù)特點（如病歷結構化、醫(yī)學術語歧義性、數(shù)據(jù)稀疏性）； 有醫(yī)療大模型（如BioBERT、ClinicalBERT）訓練經(jīng)驗，或參與過醫(yī)學問答、診斷推理項目者優(yōu)先。 （3）綜合素養(yǎng) 能閱讀醫(yī)學文獻并與臨床團隊高效溝通，快速理解業(yè)務需求； 對醫(yī)療AI倫理、合規(guī)性有清晰認知，有醫(yī)療數(shù)據(jù)脫敏、聯(lián)邦學習經(jīng)驗者加分； 具備醫(yī)療信息系統(tǒng)（如HIS/EMR）對接經(jīng)驗。