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崗位職責(zé)（研究 × 落地并重）
? 算法設(shè)計（MARL & Dialogue-RL）
面向醫(yī)生-患者-團(tuán)隊協(xié)作等場景，設(shè)計可擴(kuò)展的多智能體與多輪對話RL方法；聚焦信用分配、長期依賴、稀疏回報、安全約束與可解釋性，形成可復(fù)用的訓(xùn)練范式。
? 仿真與數(shù)據(jù)生成
構(gòu)建面向醫(yī)療流程的仿真環(huán)境與“推理路徑”（問診—假設(shè)—驗(yàn)證—建議—復(fù)核）；制定獎勵/評價機(jī)制（如循證一致性、推理路徑一致性、紅旗捕獲、信息增益、回合效率等），并開展課程化訓(xùn)練、對抗生成/自博弈與反事實(shí)數(shù)據(jù)增強(qiáng)。
? 訓(xùn)練流水線與工程化
打通離線預(yù)訓(xùn)練 + 在線/離線RL微調(diào)的一體化管線，完善采樣、分布式回放、策略/價值網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、超參與早停、穩(wěn)定性與復(fù)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)協(xié)議；支持在受限算力與嚴(yán)格隱私約束下的高效訓(xùn)練。
? 評測與監(jiān)控
建立任務(wù)級與過程級指標(biāo)：建議集中度（Top-K）、推理路徑一致性、紅旗敏感度、對話回合效率、延遲/成本、風(fēng)險觸發(fā)率等；支撐A/B測試與上線后漂移/失效模式追蹤。
? 安全與合規(guī)
在訓(xùn)練與推理階段引入安全柵欄/約束學(xué)習(xí)與風(fēng)險預(yù)算，對高風(fēng)險輸出設(shè)置升級與拒答策略；保證數(shù)據(jù)脫敏、最小化使用與留痕審計，滿足相關(guān)法規(guī)要求。
? 遷移與協(xié)作
與醫(yī)學(xué)專家、產(chǎn)品與工程協(xié)作，將研究成果遷移為可運(yùn)維的服務(wù)與SDK；沉淀方法與專利/論文，提升團(tuán)隊學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)影響力。
2. 任職要求
必備（硬條件）
1. 學(xué)歷與成果
? 計算機(jī)/人工智能/自動化/數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)博士；或碩士 3 年+相關(guān)研究經(jīng)驗(yàn)；
2. 算法與理論基礎(chǔ)
? 對策略梯度、價值方法、分布式/離線RL、信用分配、長期依賴、稀疏回報與安全/約束學(xué)習(xí)有系統(tǒng)理解，能把業(yè)務(wù)目標(biāo)與約束形式化為獎勵/約束并證明可訓(xùn)練性與穩(wěn)定性。
3. 訓(xùn)練管線與復(fù)現(xiàn)
? 熟練 PyTorch/JAX/TensorFlow（其一）；獨(dú)立搭建并穩(wěn)定運(yùn)行完整 RL 流水線（采樣、分布式回放、策略/價值網(wǎng)絡(luò)、超參/調(diào)度、評測與復(fù)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)）；
? 具備良好的實(shí)驗(yàn)設(shè)計與消融能力，能給出可復(fù)現(xiàn)的對比報告與腳本。
4. 工程與加速
? Python/C++ 編程習(xí)慣良好；熟悉 Linux、容器化 與 GPU/TPU 訓(xùn)練與性能剖析；具備日志/指標(biāo)/Trace的可觀測意識。
5. 英文能力
? 英文讀寫流暢，能快速閱讀/復(fù)現(xiàn)論文并形成清晰技術(shù)文檔。
3. 關(guān)鍵軟能力
? 自驅(qū)與問題分解：能在不完美需求下提出清晰假設(shè)、指標(biāo)與里程碑；
? 跨學(xué)科溝通：能與醫(yī)生/法規(guī)/產(chǎn)品/工程對齊目標(biāo)、邊界與風(fēng)險；
? 隱私與合規(guī)意識：理解 HIPAA/GDPR/《個人信息保護(hù)法》 的基本要求，具備數(shù)據(jù)最小化、脫敏與留痕的工程認(rèn)知。