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崗位職責(zé)
1. 主導(dǎo)從零開(kāi)始研發(fā)并部署產(chǎn)業(yè)級(jí) 大語(yǔ)言模型（LLM）、向量數(shù)據(jù)庫(kù)、以及 Agentic 知識(shí)庫(kù)問(wèn)答系統(tǒng)，形成可落地的端到端解決方案。
2. 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn) LangGraph 多 Agent 流程編排，提升問(wèn)答系統(tǒng)在復(fù)雜醫(yī)療任務(wù)中的推理與決策能力。
3. 負(fù)責(zé) vLLM 部署與優(yōu)化，確保大規(guī)模推理的高效性與低延遲。
4. 參與 知識(shí)圖譜 的構(gòu)建與維護(hù)，結(jié)合醫(yī)療領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義增強(qiáng)和精細(xì)化問(wèn)答。
5. 處理 醫(yī)療異構(gòu)數(shù)據(jù)（文本、圖像、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)），包含圖像預(yù)處理、特征提取與存儲(chǔ)。
6. 撰寫(xiě)研發(fā)文檔和專利技術(shù)說(shuō)明，支撐手術(shù)策略與規(guī)劃、圖像識(shí)別與導(dǎo)航算法等核心專利方向。
任職要求
1. 核心能力
? 熟悉 Python，掌握深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch / TensorFlow）。
? 有 LLM 系統(tǒng)研發(fā)、向量數(shù)據(jù)庫(kù)（Weaviate / Milvus / FAISS 等）、LangGraph Agent 架構(gòu) 實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。
? 熟悉 vLLM 或其他推理優(yōu)化框架的部署與調(diào)優(yōu)。
? 理解 知識(shí)圖譜構(gòu)建與查詢，具備語(yǔ)義檢索或圖數(shù)據(jù)庫(kù)（Neo4j、RDF、GraphDB 等）經(jīng)驗(yàn)。
? 有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，能快速掌握跨領(lǐng)域的新技術(shù)。
2. 加分項(xiàng)
? 有數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)，能處理 醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù)中的異構(gòu)數(shù)據(jù)融合。
? 有 圖像處理經(jīng)驗(yàn)，尤其是 OpenCV、ISP 調(diào)圖、醫(yī)療圖像預(yù)處理。
? 熟悉分布式訓(xùn)練與部署（Slurm、Kubernetes、Docker）。
? 有科研論文、專利或醫(yī)療影像處理/機(jī)器人相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)歷者優(yōu)先。
我們提供
? 參與前沿技術(shù)在醫(yī)療與智能手術(shù)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化落地，有機(jī)會(huì)成為專利發(fā)明人。
? 在核心團(tuán)隊(duì)中承擔(dān)關(guān)鍵角色，獲得從研發(fā)到部署的完整成長(zhǎng)路徑。
? 開(kāi)放探索氛圍，支持技術(shù)積累與跨學(xué)科學(xué)習(xí)。