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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：聚焦生命科学领域（医药 / 医疗），兼具 AI 算法开发能力与产品思维，既能主导商业卓越管理相关算法模型开发，又能统筹需求转化、产品设计与落地推广，支撑客户数字化营销、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下核心算法模型的设计、开发与迭代，包括但不限于客户画像（HCP360）、下一步最佳行动（NBA）、推广组合（PromoMix）、疾病预测等模型，解决客户精准触达、资源优化等业务问题。
（2）基于大语言模型（LLM）开发行业适配功能（如医生信息智能检索、医学文献汇总），优化机器学习模型性能（如销量预测准确率、客户偏好识别效率），确保千万级医疗专家数据场景下稳定输出。
2.数据处理与特征工程
（1）主导多源数据整合与治理，包括企业内部销售数据、医疗专家（HCP）行为数据、行业数据及外部市场数据，构建标准化数据输入体系。
（2）开展特征工程，挖掘高价值业务特征（如医生学术影响力、渠道互动有效性），支撑模型训练与业务洞察提取。
3.RAG 技术应用于长文本处理
（1）理解 RAG（检索增强生成）全链路技术原理，负责生命科学领域 RAG 系统的设计与落地，包括知识库构建、检索策略优化、生成结果校准等，支撑医疗调研问卷解析、医学指南问答等场景。
（2）处理医疗行业长文本数据（如多页医学指南、复杂调研问卷、医生学术论文），优化文本拆分、语义索引、信息抽取逻辑，提升长文本场景下的信息检索精度与响应效率。
4.业务协同与落地支撑
（1）主导产品原型设计（如用户交互流程、数据可视化界面），协调 UI/UX 团队优化产品体验，确保功能贴合医疗从业者（销售代表、医生）使用习惯。
（2）制定产品上线后运营策略（如用户培训方案、使用手册编写），收集客户反馈与产品使用数据（如 NBA 引擎接受率、HCP360 工具活跃度）。
（3）配合项目交付，提供算法模型部署支持，解决客户侧落地问题（如模型适配客户 CRM 系统、数据隐私合规），确保方案达到预期业务效果（如客户互动效率提升、ROI 优化）。
5.技术创新与行业研究
（1）跟踪 AI/ML 领域前沿技术（如自主式代理 AI、医疗知识图谱），结合医疗健康行业特点探索创新应用场景，形成技术储备与解决方案原型。
（2）沉淀算法开发方法论，编写技术文档、用户手册（如 Python 工具包使用指南），推动算法模型在多客户、多产品间复用。
三、任职要求
1.211/985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；硕士及以上学历优先，有生命科学、医药 / 医疗行业算法经验者优先。
2.熟练掌握机器学习 / 深度学习算法（分类、回归、Transformer、LLM），有客户细分、推荐系统、预测分析实战经验；精通 Python 及 Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch、Spark 等工具库，能独立完成 “数据处理 - 模型训练 - 部署” 全流程。
3.理解 RAG 全链路技术，有医疗调研问卷、医学指南等长文本处理实际经验；了解生命科学行业合规要求（RDPAC 准则、医疗数据隐私保护），有医药营销相关算法项目经验者优先。
4.具备基础的产品工具使用能力，如 Axure（原型设计）、Jira（项目管理）、SQL（数据查询），能独立输出 PRD 与产品原型。
5.具备 “技术 + 业务” 双视角，能快速将医药商业需求（如推广渠道优化）转化为算法方案与产品功能，跨团队（算法、开发、客户）沟通协作能力强
有产品落地全周期思维，能兼顾用户体验、技术成本与业务目标；面对数据质量不足、客户需求变更等问题，可主动提出优化方案。
6.具备良好的文档撰写能力（技术文档、PRD、运营报告）与项目管理能力，能把控产品迭代节奏，推动版本按时交付。
四、加分项
1.有医疗 / 医药垂直领域 AI 产品（如 HCP360、医疗大模型应用）完整落地案例，同时参与算法开发与产品设计。
2.参与过医药企业 HCP360、NBA 引擎、PromoMix 等类似项目，熟悉生命科学领域商业逻辑与数据特点。
3.掌握图像识别、自然语言处理（NLP）高阶技术（如实体识别、情感分析），有医疗合规检查（如学术会议图像合规审核）、医学文本分析经验
拥有 RAG 系统在医疗场景的落地案例，能独立解决长文本检索效率低、生成结果偏离专业知识等问题。
4.拥有 Kaggle 等算法竞赛获奖经历，或在顶会（如 NeurIPS、ICML）、核心期刊发表过 AI 相关论文。
一、岗位基本信息
岗位名称：算法工程师
核心定位：聚焦生命科学领域（医药 / 医疗），兼具 AI 算法开发能力与产品思维，既能主导商业卓越管理相关算法模型开发，又能统筹需求转化、产品设计与落地推广，支撑客户数字化营销、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下核心算法模型的设计、开发与迭代，包括但不限于客户画像（HCP360）、下一步最佳行动（NBA）、推广组合（PromoMix）、疾病预测等模型，解决客户精准触达、资源优化等业务问题。
（2）基于大语言模型（LLM）开发行业适配功能（如医生信息智能检索、医学文献汇总），优化机器学习模型性能（如销量预测准确率、客户偏好识别效率），确保千万级医疗专家数据场景下稳定输出。
2.数据处理与特征工程
（1）主导多源数据整合与治理，包括企业内部销售数据、医疗专家（HCP）行为数据、行业数据及外部市场数据，构建标准化数据输入体系。
（2）开展特征工程，挖掘高价值业务特征（如医生学术影响力、渠道互动有效性），支撑模型训练与业务洞察提取。
3.RAG 技术应用于长文本处理
（1）理解 RAG（检索增强生成）全链路技术原理，负责生命科学领域 RAG 系统的设计与落地，包括知识库构建、检索策略优化、生成结果校准等，支撑医疗调研问卷解析、医学指南问答等场景。
（2）处理医疗行业长文本数据（如多页医学指南、复杂调研问卷、医生学术论文），优化文本拆分、语义索引、信息抽取逻辑，提升长文本场景下的信息检索精度与响应效率。
4.业务协同与落地支撑
（1）主导产品原型设计（如用户交互流程、数据可视化界面），协调 UI/UX 团队优化产品体验，确保功能贴合医疗从业者（销售代表、医生）使用习惯。
（2）制定产品上线后运营策略（如用户培训方案、使用手册编写），收集客户反馈与产品使用数据（如 NBA 引擎接受率、HCP360 工具活跃度）。
（3）配合项目交付，提供算法模型部署支持，解决客户侧落地问题（如模型适配客户 CRM 系统、数据隐私合规），确保方案达到预期业务效果（如客户互动效率提升、ROI 优化）。
5.技术创新与行业研究
（1）跟踪 AI/ML 领域前沿技术（如自主式代理 AI、医疗知识图谱），结合医疗健康行业特点探索创新应用场景，形成技术储备与解决方案原型。
（2）沉淀算法开发方法论，编写技术文档、用户手册（如 Python 工具包使用指南），推动算法模型在多客户、多产品间复用。
三、任职要求
1.211/985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；硕士及以上学历优先，有生命科学、医药 / 医疗行业算法经验者优先。
2.熟练掌握机器学习 / 深度学习算法（分类、回归、Transformer、LLM），有客户细分、推荐系统、预测分析实战经验；精通 Python 及 Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch、Spark 等工具库，能独立完成 “数据处理 - 模型训练 - 部署” 全流程。
3.理解 RAG 全链路技术，有医疗调研问卷、医学指南等长文本处理实际经验；了解生命科学行业合规要求（RDPAC 准则、医疗数据隐私保护），有医药营销相关算法项目经验者优先。
4.具备基础的产品工具使用能力，如 Axure（原型设计）、Jira（项目管理）、SQL（数据查询），能独立输出 PRD 与产品原型。
5.具备 “技术 + 业务” 双视角，能快速将医药商业需求（如推广渠道优化）转化为算法方案与产品功能，跨团队（算法、开发、客户）沟通协作能力强
有产品落地全周期思维，能兼顾用户体验、技术成本与业务目标；面对数据质量不足、客户需求变更等问题，可主动提出优化方案。
6.具备良好的文档撰写能力（技术文档、PRD、运营报告）与项目管理能力，能把控产品迭代节奏，推动版本按时交付。
四、加分项
1.有医疗 / 医药垂直领域 AI 产品（如 HCP360、医疗大模型应用）完整落地案例，同时参与算法开发与产品设计。
2.参与过医药企业 HCP360、NBA 引擎、PromoMix 等类似项目，熟悉生命科学领域商业逻辑与数据特点。
3.掌握图像识别、自然语言处理（NLP）高阶技术（如实体识别、情感分析），有医疗合规检查（如学术会议图像合规审核）、医学文本分析经验
拥有 RAG 系统在医疗场景的落地案例，能独立解决长文本检索效率低、生成结果偏离专业知识等问题。
4.拥有 Kaggle 等算法竞赛获奖经历，或在顶会（如 NeurIPS、ICML）、核心期刊发表过 AI 相关论文。
2026-05-25 14:52
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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鱼泡安全保障
如遇到办证收费、刷单、传销、诱导买车等违规行为，请立即向鱼泡直聘投诉举报投诉举报 >
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