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崗位職責： 1）AI模型研發與業務賦能 基于眼科行業數據（患者行為、診療記錄、營銷活動等），開發精準營銷預測模型（如轉化率預估、用戶分群）。 構建智能診斷輔助系統算法框架，優化客戶服務質量（如自動分診、風險預警）。 設計運營業務自動化決策模型（如智能排班、庫存預測），提升連鎖門店管理效率。 2）AI技術工程化落地 在保證算法性能的前提下，主導模型輕量化部署（ONNX/TensorRT優化）。 與現有系統對接，實現模型推理結果實時反饋至業務端。 開發標準化AI服務模塊（如推薦系統、NLP處理引擎），支持多終端調用。 3）大模型應用與知識圖譜構建 基于國內大模型（DeepSeek/通義千問）構建行業知識庫，開發智能問答系統（如醫生助手、患者咨詢機器人）。 結合Prompt Engineering技術，快速生成符合業務場景的對話策略。 探索大模型微調技術（LoRA/QLoRA），打造垂直領域專用模型。 4）跨團隊協作與創新 與現有系統協作定義API接口規范，明確數據輸入輸出格式及性能要求。 參與需求評審會議，提供AI技術可行性分析及成本評估。 制定模型迭代路線圖，推動AI成果從實驗環境到生產環境的平穩過渡。 【任職要求】 硬性條件： 計算機/人工智能相關專業碩士及以上學歷，3年以上AI算法開發經驗。 精通Python**（熟練使用NumPy/Pandas/Torch/Transformers等庫），具備工業級模型開發經驗。 熟悉模型部署技術棧（Docker/Kubernetes/FastAPI），了解基礎交互協議（如gRPC/RESTful API）。 有醫療行業數據建模經驗者優先（如電子病歷分析、疾病預測）。 專業技能： 1）算法開發能力 精通特征工程與模型優化（XGBoost/LightGBM/TensorFlow/PyTorch），熟悉A/B測試設計。 具備NLP實戰經驗（如文本分類、意圖識別），了解醫療文本處理規范（如DICOM數據解析）。 有推薦系統開發經驗（協同過濾/深度學習混合架構）。 2）AI工程化能力 熟悉模型壓縮與加速技術（剪枝/量化/QA加速），能平衡模型精度與推理效率。 能獨立完成API服務開發（FastAPI/Flask），理解Wasm等邊緣計算部署方案。 掌握基礎的數據管道工具（Airflow/Luigi），熟悉SQL查詢優化。 3）大模型應用能力 熟練調用國內大模型API（如DeepSeek API/通義千問SDK等），具備Prompt Tuning實戰經驗。 了解模型安全與隱私保護技術（如聯邦學習、差分隱私）。 加分項： 有醫療信息化系統（HIS/PACS）開發或集成經驗。 參與過開源AI項目貢獻（如HuggingFace模型庫）。 團隊協作說明： 技術對接：與團隊采用“API契約開發”模式，由對方提供數據接口文檔，您專注模型開發與API適配。 開發流程：基于飛書進行敏捷開發，代碼通過Azure DevOps與主程協作，無需維護完整后端系統。 工具鏈：可使用Python生態工具鏈（如HuggingFace Transformers）開發模型，通過api與現有服務通信。