广州·荔湾区
职位详情
职位概述
我们正在招募一名技术扎实且富有热情的机器学习工程师，加入我们的医疗科技团队。您将主要负责设计、开发并优化一套创新性的AI Agent系统，该系统可智能解析医院医疗设备的实时状态、位置、收益等多维数据，并自动生成深度分析报告。您的工作将显著提升医疗机构的设备管理效率，助力资源合理配置，并为运营决策提供强有力的数据智能支撑。
核心职责
1：参与AI Agent系统的整体架构规划，主导其中机器学习与深度学习模块的技术选型、实现及持续优化。
2：完成大语言模型的训练、微调与部署工作，应用于自然语言理解、意图识别及自动化报告生成等场景。
3：构建并优化工具调用机制，使LLM能够稳定执行API调用、数据库查询和数值计算任务。
4：搭建高效的数据处理与分析流程，对来自医疗设备的多源时序数据进行清洗、特征工程和聚合处理，保障模型输入质量。
5：设计并实现报告生成逻辑，将模型输出与预设模板、可视化图表动态融合，产出专业且易于理解的分析结果。
6：承担模型本地化部署、运行性能监控与迭代优化任务，确保系统在高安全标准下的稳定性和高效性。
7：与后端、前端工程师及产品经理密切配合，推动技术方案转化为稳定可用的产品功能。
必备要求
教育背景：
1：计算机科学、人工智能、数学、统计学或相关专业本科及以上学历。
技术技能：
1：编程语言：熟练掌握 Python，具备良好的编程习惯和代码规范意识。
2：机器学习框架：精通 PyTorch 或 TensorFlow 至少其一。
3：LLM技术栈：具备大语言模型微调的实际项目经验（如 LoRA、QLoRA），熟悉提示工程（Prompt Engineering）与RAG（检索增强生成）技术。
4：AI Agent框架：有使用 LangChain、LlamaIndex 或 Semantic Kernel 等框架开发应用的经验，理解Agent的规划与工具调用机制。
5：模型部署：具备使用 vLLM、TGI 或 Llama.cpp 进行模型推理部署与性能优化的经验。
6：数据处理：熟练运用 Pandas、NumPy、SQL 等工具进行数据操作与分析。
经验：
1：至少2年机器学习相关领域工作经验，具备从零到一完整交付AI项目的能力。
2：拥有实际落地的大模型应用项目经历，非仅限于课程实践或学习案例。
3：（加分项）具有在医疗、物联网或数据分析方向应用AI技术的经验。
优先考虑条件
1：具备在高数据安全要求环境（如医疗、金融）下完成模型本地化部署的经验。
2：了解模型量化方法（如 AWQ、GPTQ、GGUF），用于提升推理速度与资源利用率。
3：有基于 Docker 实现模型与应用容器化部署的实践经验。
4：掌握基础后端开发技能（如 FastAPI），能独立编写模型服务接口。
5：对医疗健康行业有浓厚兴趣，具备较强的业务洞察力和以问题为导向的思维方式。
软技能
1：优秀的技术攻关能力：能自主探索并解决复杂工程技术难题。
2：良好的沟通表达：能够清晰向技术与非技术人员传达核心概念。
3：协作意识强：乐于在跨职能团队中协同推进项目进展。
4：注重细节：对数据准确性、模型表现和代码质量保持高标准。
我们提供
1：参与前沿技术攻关的机会，在一个专业性强且具重大社会价值的领域深耕发展。
接触真实、大规模的医疗物联网数据，直面复杂而真实的智能数据应用场景。
我们正在招募一名技术扎实且富有热情的机器学习工程师，加入我们的医疗科技团队。您将主要负责设计、开发并优化一套创新性的AI Agent系统，该系统可智能解析医院医疗设备的实时状态、位置、收益等多维数据，并自动生成深度分析报告。您的工作将显著提升医疗机构的设备管理效率，助力资源合理配置，并为运营决策提供强有力的数据智能支撑。
核心职责
1：参与AI Agent系统的整体架构规划，主导其中机器学习与深度学习模块的技术选型、实现及持续优化。
2：完成大语言模型的训练、微调与部署工作，应用于自然语言理解、意图识别及自动化报告生成等场景。
3：构建并优化工具调用机制，使LLM能够稳定执行API调用、数据库查询和数值计算任务。
4：搭建高效的数据处理与分析流程，对来自医疗设备的多源时序数据进行清洗、特征工程和聚合处理，保障模型输入质量。
5：设计并实现报告生成逻辑，将模型输出与预设模板、可视化图表动态融合，产出专业且易于理解的分析结果。
6：承担模型本地化部署、运行性能监控与迭代优化任务，确保系统在高安全标准下的稳定性和高效性。
7：与后端、前端工程师及产品经理密切配合，推动技术方案转化为稳定可用的产品功能。
必备要求
教育背景：
1：计算机科学、人工智能、数学、统计学或相关专业本科及以上学历。
技术技能：
1：编程语言：熟练掌握 Python，具备良好的编程习惯和代码规范意识。
2：机器学习框架：精通 PyTorch 或 TensorFlow 至少其一。
3：LLM技术栈：具备大语言模型微调的实际项目经验（如 LoRA、QLoRA），熟悉提示工程（Prompt Engineering）与RAG（检索增强生成）技术。
4：AI Agent框架：有使用 LangChain、LlamaIndex 或 Semantic Kernel 等框架开发应用的经验，理解Agent的规划与工具调用机制。
5：模型部署：具备使用 vLLM、TGI 或 Llama.cpp 进行模型推理部署与性能优化的经验。
6：数据处理：熟练运用 Pandas、NumPy、SQL 等工具进行数据操作与分析。
经验：
1：至少2年机器学习相关领域工作经验，具备从零到一完整交付AI项目的能力。
2：拥有实际落地的大模型应用项目经历，非仅限于课程实践或学习案例。
3：（加分项）具有在医疗、物联网或数据分析方向应用AI技术的经验。
优先考虑条件
1：具备在高数据安全要求环境（如医疗、金融）下完成模型本地化部署的经验。
2：了解模型量化方法（如 AWQ、GPTQ、GGUF），用于提升推理速度与资源利用率。
3：有基于 Docker 实现模型与应用容器化部署的实践经验。
4：掌握基础后端开发技能（如 FastAPI），能独立编写模型服务接口。
5：对医疗健康行业有浓厚兴趣，具备较强的业务洞察力和以问题为导向的思维方式。
软技能
1：优秀的技术攻关能力：能自主探索并解决复杂工程技术难题。
2：良好的沟通表达：能够清晰向技术与非技术人员传达核心概念。
3：协作意识强：乐于在跨职能团队中协同推进项目进展。
4：注重细节：对数据准确性、模型表现和代码质量保持高标准。
我们提供
1：参与前沿技术攻关的机会，在一个专业性强且具重大社会价值的领域深耕发展。
接触真实、大规模的医疗物联网数据，直面复杂而真实的智能数据应用场景。
2026-06-26 14:58
IP属地：广东广州
职位福利
硕士1-3年深度学习大模型算法自然语言处理算法算法工程化经验Python
广东中科慈航信息科技有限公司
天使轮 · 20-99人
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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