东城区
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算法工程师岗位说明书（JD）
一、岗位基本信息
岗位名称：算法工程师
核心定位：专注于生命科学领域（医药/医疗），具备AI算法研发能力与产品化思维，能够主导商业智能相关算法模型的开发，同时推动需求分析、产品设计与应用落地，助力客户实现数字化营销、精准运营及决策效率提升。
二、岗位职责
1.算法模型开发与优化
（1）负责医疗健康自动化场景中核心算法模型的设计、实现与持续迭代，涵盖客户画像（HCP360）、下一步最佳行动（NBA）、推广组合优化（PromoMix）、疾病风险预测等模型，解决客户精准触达与资源高效配置等实际业务问题。
（2）基于大语言模型（LLM）构建行业专用功能模块（如医生信息智能查询、医学文献自动汇总），提升机器学习模型性能指标（如销量预测准确率、用户偏好识别速度），保障在千万级医疗专家数据规模下的稳定运行与输出。
2.数据处理与特征工程
（1）主导多源异构数据的整合与治理工作，包括企业内部销售记录、医疗专家（HCP）行为轨迹、行业公开数据及外部市场情报，建立标准化的数据输入流程与规范。
（2）开展深度特征挖掘与工程优化，提炼关键业务特征（如医生学术影响力指数、渠道互动响应效率），用于支持模型训练与业务洞察生成。
3.RAG技术应用于长文本处理
（1）掌握RAG（检索增强生成）技术全链路原理，负责生命科学领域RAG系统的架构设计与实施，涵盖知识库建设、检索策略调优、生成结果校验等环节，支撑医学指南问答、调研问卷解析等应用场景。
（2）处理医疗领域的长文本数据（如多页临床指南、复杂调研表单、科研论文），优化文本切分逻辑、语义索引机制与信息抽取流程，提升长文档场景下的检索准确性与系统响应效率。
4.业务协同与落地支撑
（1）主导产品原型设计工作（如交互流程定义、可视化界面规划），协同UI/UX团队优化用户体验，确保产品功能符合医疗从业者（销售代表、医生）的操作习惯。
（2）制定产品上线后的运营方案（如用户培训计划、操作手册编写），收集客户反馈与使用数据（如NBA推荐采纳率、HCP360工具活跃度）。
（3）配合项目交付过程，提供算法部署技术支持，解决客户侧落地难题（如模型对接客户CRM系统、满足数据隐私合规要求），确保解决方案达成预期业务目标（如提升客户互动效率、优化投入产出比）。
5.技术创新与行业研究
（1）跟踪人工智能与机器学习前沿进展（如自主代理AI、医疗知识图谱），结合医疗健康行业特性探索新技术落地场景，形成技术储备与可验证的解决方案原型。
（2）总结算法开发实践经验，撰写技术文档与用户指南（如Python工具包使用说明），推动算法能力在不同客户和产品间的复用与推广。
三、任职要求
1.211/985院校本科及以上学历，计算机科学、数学与应用数学、统计学、生物医学工程等相关专业；硕士优先，具有生命科学或医药/医疗行业算法项目经验者优先。
2.熟悉主流机器学习与深度学习算法（分类、回归、Transformer、LLM），具备客户细分、推荐系统、预测建模等实战背景；精通Python及Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch、Spark等常用框架，能独立完成“数据清洗—模型训练—上线部署”全流程工作。
3.理解RAG技术整体架构，有处理医学指南、调研问卷等长文本的实际经验；了解生命科学行业合规规范（如RDPAC准则、医疗数据隐私保护），具备医药营销类算法项目经历者优先。
4.具备基础产品工具操作能力，熟练使用Axure（原型设计）、Jira（项目管理）、SQL（数据查询），可独立输出PRD文档与产品原型图。
5.拥有“技术+业务”双重视角，能快速将医药商业需求（如渠道投放优化）转化为可行的算法方案与产品功能，具备跨团队（算法、开发、客户）协作沟通能力；具备产品全周期推进意识，兼顾用户体验、技术成本与业务目标；面对数据质量差、需求变更频繁等情况，能主动提出改进策略。
6.具备优秀的文档编写能力（技术文档、PRD、运营报告）与项目管理能力，能够把控产品迭代节奏，保障版本按时交付。
四、加分项
1.拥有医疗/医药垂直领域AI产品（如HCP360、医疗大模型应用）完整落地经验，并同时参与算法开发与产品设计环节。
2.参与过医药企业HCP360、NBA引擎、PromoMix等类似项目，熟悉生命科学行业的商业运作逻辑与数据结构特点。
3.掌握图像识别、自然语言处理（NLP）高级技术（如实体识别、情感分析），具备学术会议图片合规审核、医学文本语义分析等实践经验；拥有RAG系统在医疗场景的成功落地案例，能独立应对长文本检索效率低、生成内容偏离专业领域等问题。
4.获得Kaggle等算法竞赛奖项，或在NeurIPS、ICML等顶会及核心期刊发表过人工智能相关论文。
一、岗位基本信息
岗位名称：算法工程师
核心定位：专注于生命科学领域（医药/医疗），具备AI算法研发能力与产品化思维，能够主导商业智能相关算法模型的开发，同时推动需求分析、产品设计与应用落地，助力客户实现数字化营销、精准运营及决策效率提升。
二、岗位职责
1.算法模型开发与优化
（1）负责医疗健康自动化场景中核心算法模型的设计、实现与持续迭代，涵盖客户画像（HCP360）、下一步最佳行动（NBA）、推广组合优化（PromoMix）、疾病风险预测等模型，解决客户精准触达与资源高效配置等实际业务问题。
（2）基于大语言模型（LLM）构建行业专用功能模块（如医生信息智能查询、医学文献自动汇总），提升机器学习模型性能指标（如销量预测准确率、用户偏好识别速度），保障在千万级医疗专家数据规模下的稳定运行与输出。
2.数据处理与特征工程
（1）主导多源异构数据的整合与治理工作，包括企业内部销售记录、医疗专家（HCP）行为轨迹、行业公开数据及外部市场情报，建立标准化的数据输入流程与规范。
（2）开展深度特征挖掘与工程优化，提炼关键业务特征（如医生学术影响力指数、渠道互动响应效率），用于支持模型训练与业务洞察生成。
3.RAG技术应用于长文本处理
（1）掌握RAG（检索增强生成）技术全链路原理，负责生命科学领域RAG系统的架构设计与实施，涵盖知识库建设、检索策略调优、生成结果校验等环节，支撑医学指南问答、调研问卷解析等应用场景。
（2）处理医疗领域的长文本数据（如多页临床指南、复杂调研表单、科研论文），优化文本切分逻辑、语义索引机制与信息抽取流程，提升长文档场景下的检索准确性与系统响应效率。
4.业务协同与落地支撑
（1）主导产品原型设计工作（如交互流程定义、可视化界面规划），协同UI/UX团队优化用户体验，确保产品功能符合医疗从业者（销售代表、医生）的操作习惯。
（2）制定产品上线后的运营方案（如用户培训计划、操作手册编写），收集客户反馈与使用数据（如NBA推荐采纳率、HCP360工具活跃度）。
（3）配合项目交付过程，提供算法部署技术支持，解决客户侧落地难题（如模型对接客户CRM系统、满足数据隐私合规要求），确保解决方案达成预期业务目标（如提升客户互动效率、优化投入产出比）。
5.技术创新与行业研究
（1）跟踪人工智能与机器学习前沿进展（如自主代理AI、医疗知识图谱），结合医疗健康行业特性探索新技术落地场景，形成技术储备与可验证的解决方案原型。
（2）总结算法开发实践经验，撰写技术文档与用户指南（如Python工具包使用说明），推动算法能力在不同客户和产品间的复用与推广。
三、任职要求
1.211/985院校本科及以上学历，计算机科学、数学与应用数学、统计学、生物医学工程等相关专业；硕士优先，具有生命科学或医药/医疗行业算法项目经验者优先。
2.熟悉主流机器学习与深度学习算法（分类、回归、Transformer、LLM），具备客户细分、推荐系统、预测建模等实战背景；精通Python及Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch、Spark等常用框架，能独立完成“数据清洗—模型训练—上线部署”全流程工作。
3.理解RAG技术整体架构，有处理医学指南、调研问卷等长文本的实际经验；了解生命科学行业合规规范（如RDPAC准则、医疗数据隐私保护），具备医药营销类算法项目经历者优先。
4.具备基础产品工具操作能力，熟练使用Axure（原型设计）、Jira（项目管理）、SQL（数据查询），可独立输出PRD文档与产品原型图。
5.拥有“技术+业务”双重视角，能快速将医药商业需求（如渠道投放优化）转化为可行的算法方案与产品功能，具备跨团队（算法、开发、客户）协作沟通能力；具备产品全周期推进意识，兼顾用户体验、技术成本与业务目标；面对数据质量差、需求变更频繁等情况，能主动提出改进策略。
6.具备优秀的文档编写能力（技术文档、PRD、运营报告）与项目管理能力，能够把控产品迭代节奏，保障版本按时交付。
四、加分项
1.拥有医疗/医药垂直领域AI产品（如HCP360、医疗大模型应用）完整落地经验，并同时参与算法开发与产品设计环节。
2.参与过医药企业HCP360、NBA引擎、PromoMix等类似项目，熟悉生命科学行业的商业运作逻辑与数据结构特点。
3.掌握图像识别、自然语言处理（NLP）高级技术（如实体识别、情感分析），具备学术会议图片合规审核、医学文本语义分析等实践经验；拥有RAG系统在医疗场景的成功落地案例，能独立应对长文本检索效率低、生成内容偏离专业领域等问题。
4.获得Kaggle等算法竞赛奖项，或在NeurIPS、ICML等顶会及核心期刊发表过人工智能相关论文。
2026-05-20 13:31
IP属地：北京
职位福利
硕士5-10年大模型算法自然语言处理算法大数据处理框架(Spark/Hadoop/Hive)
健康通（北京）网络科技有限公司
不需要融资 · 100-499人
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