岗位职责 专业职责： 1. AI应⽤架构设计与开发 -负责基于⼤模型（LLM）的中医药应⽤场景落地（如：中医智能问诊、病历结构化抽取、⽅剂推荐辅助等）。 -设计并实现基于 RAG（检索增强⽣成） 的技术架构，解决⼤模型在中医领域的幻觉问题，确保知识输出的准确性。 2. Prompt Engineering 与编排 -负责复杂任务的 Prompt 优化与设计，通过 Chain-of-Thought (CoT) 等技巧提升模型在中医推理⽅⾯的表现 -使⽤ LangChain、LlamaIndex 或⾃研框架构建 Agent（智能体） ⼯作流，实现⼯具调⽤（如查询药典数据库、API） 3. 模型微调与评估 -参与垂直领域⼤模型的微调（SFT）⼯作，处理⾼质量的中医语料数据 -建⽴⾃动化评估体系（Evals），针对中医场景对模型输出进⾏准确性、安全性和合规性测试 4. 知识库构建 -协助构建中医垂直领域的向量数据库，处理⾮结构化数据（古籍、论⽂、临床病历）的清洗、切⽚与向量化 5. 跨部⻔协作 -与中医专家、药理学博⼠紧密合作，将模糊的业务需求转化为具体的AI技术解决⽅案 管理职责： 1、技术规划与团队管理：负责工程团队的技术规划、任务分解与交付把控；建立代码质量和工程规范，提升团队整体效能。 2、跨团队协同与架构决策：作为核心技术接口人，主导设计并推动API与数据协议规范落地，确保与协同团队的高效协作。 3、系统架构与工程化：主导从实验原型到生产级服务的全链路工程化设计，制定技术选型方案，保障系统的高可用、可扩展与安全合规。 任职要求 1. 基础技能 5年以上AI项目开发经验，并有2年以上带领或深度指导团队完成项目交付的成功经历。计算机、⼈⼯智能或相关专业本科及以上学历精通 Python编程，具有良好的代码⻛格和⼯程落地能⼒（熟悉 FastAPI/Flask 等后端框架） 2. AI 技术栈 熟悉主流⼤模型（GPT-4, Claude, Qwen, DeepSeek 等）的特性及 API 调⽤ 熟练掌握 LangChain / LlamaIndex / AutoGen 等应⽤开发框架 深⼊理解 RAG 技术栈，熟悉向量数据库（如 Milvus, Pinecone, Weaviate, PGVector）的使⽤与调优 3. 算法与模型 理解 Transformer 架构，有 HuggingFace 开源模型的使⽤经验 了解⼤模型微调流程（LoRA, P-Tuning）者优先 4. ⼯程素养 熟悉 Linux 开发环境，熟练使⽤ Git，了解 Docker 容器化部署 5. 工程架构能力 具备将算法模型转化为高可用、可维护的生产系统的经验，熟悉微服务、容器化（Docker/K8s）、CI/CD等工程实践。 6. 协作与沟通能力 出色的沟通能力，能够将复杂的技术方案清晰阐述，并推动跨部门共识。 加分项 医疗/中医背景：有医疗AI、CDSS（临床决策⽀持系统）、电⼦病历处理项⽬经验，或对中医药⽂化有浓厚兴趣 知识图谱经验：熟悉 Neo4j 等图数据库，有构建医疗知识图谱（KG）与 LLM 结合（GraphRAG）经验者优先 全栈能⼒：能够独⽴完成简单的 Demo 前端（Streamlit/Gradio/React）展示 学术/开源：在 NLP 领域发表过论⽂或有⾼质量的 GitHub 开源项⽬