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岗位职责: 1. 设计并优化算法，应对复杂技术挑战。 2. 参与算法领域的理论探索与实际落地应用。 3. 持续改进和提升现有算法性能。 4. 协同团队攻克关键技术问题。 任职要求： 1. 具有坚实的数学与物理基础。 2. 熟练掌握算法的设计与实现能力。 3. 具备独立开展问题分析与解决的能力。 4. 具备良好的沟通协作能力，善于团队配合。 5. 对新兴技术保持高度兴趣，具备持续学习意愿。

一、职责描述 1. 参与人工智能方向的算法研发工作，涵盖大模型智能体构建、RAG系统优化、大模型参数微调、自然语言处理、计算机视觉等相关领域； 2. 深入业务场景调研，开展针对性算法调优并完成效果评估与验证； 3. 参与模型推理部署及轻量化处理，协同产品与后端团队，将算法能力封装为可调用的服务模块。 二、任职要求 1. 具备人工智能、大数据、数学、计算机科学与技术、软件工程、电子信息等相关专业本科及以上学历，具备3年以上人工智能领域工作经验。 2. 有自然语言处理、计算机视觉、大语言模型或多模态大模型等方向的算法开发经验，掌握各类算法底层机制，能结合实际数据进行优化，并具备丰富的落地应用实践经历。 3. 精通Python等编程语言，熟悉模型微调、推理部署及轻量化开发流程， 4. 熟练使用Pytorch、Tensorflow等主流深度学习框架，具备一定强化学习技术应用背景。 5. 具备良好的业务理解能力，能对复杂行业需求进行问题拆解，并制定清晰的技术实现路径。 6. 具备较强的抗压能力，能高效完成上级交办的其他任务。

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岗位职责 1.智算基础设施部署与优化 -负责AI算力硬件（GPU/NPU集群）及PaaS平台的大规模部署、组网架构设计与性能调优（如RDMA网络优化） -主导算力交付的可用性评估，建立性能基线并提出针对性优化方案 2.大模型算力选型与适配 -根据业务需求（如训练/推理延迟、吞吐能力、成本控制），为千亿级大模型（如DeepSeek67B/130B）提供算力架构建议（芯片选型/集群配置）及精度策略（FP8/BF16/INT8量化） -针对主流开源模型（LLaMA、ChatGLM、DeepSeek等）开展算力适配优化，落地算子融合、编译优化、显存压缩等技术 3.算力使用及性能瓶颈优化 -识别算力资源不足或模型性能瓶颈的根本原因，推动应用层服务改进或数智中台功能迭代（如自动弹性扩容、资源调度策略） -参与并指导性能优化方案的设计与实施 任职要求 1.基础要求 -计算机/电子工程/人工智能等相关专业，硕士及以上学历 -3年以上从事AI算力基础设施建设或大模型部署优化相关工作经验 2.算力工程能力 -深入理解GPU/昇腾910B等AI芯片特性，具备实际集群部署经验 -熟悉Kubernetes/Docker容器化技术，掌握InfiniBand/RoCE高性能网络调优方法 3.模型优化能力 -具备扎实的编程基础和算法功底，熟练使用Python或C++进行高性能开发 -掌握至少一种主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/Caffe） -理解常用LLM应用框架（Langchain,LlamaIndex等）的设计逻辑与应用场景 -熟悉大模型量化压缩技术，了解分布式训练框架（Megatron/DeepSpeed）的原理与代码实现 加分项： 1.具备算子级别优化经验（CUDA开发） 2.主导过千亿参数大模型的生产环境部署项目（如LLaMA-270B、DeepSeek67B） 3.在大模型应用或训练推理框架方向有开源社区贡献经历

核心定位 医美算法合伙人是连接技术与商业的关键角色，负责推动AI算法在医美场景中的研发与落地，同时深度参与公司战略规划、资源协同及商业化进程 岗位职责 算法研发与技术战略 主导医美领域核心AI算法的设计与持续优化，重点应用于计算机视觉方向（如皮肤状态识别、面部特征建模、术后效果仿真）以及深度学习模型（如GANs、CNN等）在皮肤分析、个性化方案生成、疗效预判等环节的实践； 制定技术发展路径，牵头组建并培养算法团队，推进技术创新与知识产权布局（如医学图像处理、隐私保护计算等方向） 产品与商业落地 针对医美行业核心挑战（如诊疗标准化、效果可量化），将算法能力转化为实际产品功能（如智能初诊系统、AI美学设计平台），明确产品需求并驱动版本迭代； 参与商务合作洽谈与生态资源整合，协同医疗机构、设备供应商或渠道方，推进技术方案的规模化应用与盈利机制构建 跨部门协作与战略决策 联合医学专业团队（皮肤科医师、医美专家）挖掘临床需求，并将其转化为可执行的算法输入，确保技术开发符合医疗安全规范与合规标准（如数据脱敏、FDA/CFDA认证要求）； 参与企业级战略事务，包括融资推进、股权结构规划等，提供技术维度的可行性论证与风险评估支持 任职要求 技术背景： 计算机科学、生物医学工程、人工智能等相关专业硕士及以上学历，具备5年以上AI算法研发经历，曾主导至少1项医疗或医美类AI产品从原型到上线的全过程； 熟练掌握主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），精通计算机视觉算法（如图像分割、关键点检测），了解医疗数据标注体系及模型轻量化部署（如至边缘设备） 行业与管理经验： 拥有医美或医疗健康领域从业背景，熟悉皮肤病学基础、医美服务流程或相关法规要求（如医疗器械中AI模块的合规性）； 具备3年以上团队管理经验，能够独立组建算法队伍，具有项目统筹能力及与医学、产品、市场等多部门协同工作的实战经验

岗位职责： 1.模型架构与训练：构建并落地适用于医药领域的大规模深度学习模型，处理医疗、临床及医保相关数据，优化网络结构以支持海量数据处理与分布式训练需求。 2.基于医疗数据开展科研项目设计，涵盖疾病预测、早期诊断筛查、费用评估、风险控制模型研发等工作，并完成模型的训练与参数调优。 3.处理医药行业多源异构数据，如临床试验数据、基因组信息、医学影像资料，推进病历结构化、数据清洗治理及深层次分析挖掘。 4.研发面向医疗多场景的智能agent系统 任职资格： 1.熟练使用主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），具备自然语言处理技术基础； 2.精通大模型微调与训练方法，掌握RAG技术与agent开发流程，熟悉多模态模型架构设计； 3.具备将大模型技术融入医药、医疗、医保领域的创新思维与实践能力，能结合行业特性提出定制化解决方案，有实际应用经验者优先； 4.硕士及以上学历，具备5年相关工作经验，具有医学或健康行业背景者优先考虑

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