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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型深度学习模型，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运算与分布式训练。
2. 基于医疗数据开展科研项目设计，涵盖疾病预测、早期筛查、诊疗辅助、费用建模、风险控制模型研发，并完成模型训练与性能调优。
3. 整合与处理医药行业多源异构数据，如临床试验记录、基因序列、医学影像和电子病历，推进病历结构化、数据质量提升及深层次信息挖掘。
4. 研发面向医疗多元应用场景的智能agent系统。
任职资格：
1. 熟悉主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），掌握自然语言处理核心技术；
2. 精通大模型微调与训练方法，具备RAG技术与agent系统开发经验，了解多模态模型架构设计；
3. 具备将大模型技术融合应用于医药、医疗、医保场景的创新能力与实践能力，能结合行业特性提出定制化技术方案，有相关项目经验者优先；
4. 硕士及以上学历，具备5年相关工作经验，具有医学或健康领域背景者优先。
1. 模型架构与训练：构建并落地适用于医药领域的大型深度学习模型，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运算与分布式训练。
2. 基于医疗数据开展科研项目设计，涵盖疾病预测、早期筛查、诊疗辅助、费用建模、风险控制模型研发，并完成模型训练与性能调优。
3. 整合与处理医药行业多源异构数据，如临床试验记录、基因序列、医学影像和电子病历，推进病历结构化、数据质量提升及深层次信息挖掘。
4. 研发面向医疗多元应用场景的智能agent系统。
任职资格：
1. 熟悉主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），掌握自然语言处理核心技术；
2. 精通大模型微调与训练方法，具备RAG技术与agent系统开发经验，了解多模态模型架构设计；
3. 具备将大模型技术融合应用于医药、医疗、医保场景的创新能力与实践能力，能结合行业特性提出定制化技术方案，有相关项目经验者优先；
4. 硕士及以上学历，具备5年相关工作经验，具有医学或健康领域背景者优先。
2026-06-09 13:21
IP属地：北京
职位福利
硕士5-10年发表算法相关优秀论文机器学习深度学习算法工程化经验大模型算法自然语言处理算法参加算法相关竞赛/获奖Python
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