广州·南沙区
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你将参与什么？
1. 模型训练与调优：参与医疗大模型的预训练、指令微调（SFT）及人类反馈强化学习（RLHF）工作，优化模型在医疗场景下的理解与生成能力。
2. 数据处理：参与大规模医学文本（病历、文献、指南）的清洗、标注及质量评估，构建高质量的医疗领域数据集。
3. 算法探索：跟进最新的LLM技术（如RAG检索增强生成、Agent智能体），尝试将其应用于具体的医疗产品原型中。
4. 效果评估：设计医疗场景下的自动化评测集，对模型输出进行客观分析，并提出改进方案。
5. 工程落地：协助将算法模型进行轻量化部署与加速，配合工程团队实现技术落地。
我们希望你具备：
1. 硬核背景：计算机、人工智能、数学、生物医学工程等相关专业硕士或博士在读（优秀本科生亦可），2025届及以后毕业，能连续实习3个月以上，每周至少4天。
2. 算法基础：熟悉Transformer等主流模型架构，熟悉主流深度学习框架。
3. 代码能力：具备扎实的Python编程功底，熟悉Linux环境，掌握基本的数据处理库（如Pandas、NumPy）。
4. LLM实战经验：有实际参与过类ChatGPT项目的微调或部署经验者优先，熟悉HuggingFace、DeepSpeed、LoRA/QLoRA等技术者优先。
5. 对医疗有敬畏心：对医疗数据有一定的敏感度，严谨细致，有责任心。
加分项：
* 发表过AI相关顶会论文（ACL/EMNLP/NeurIPS/AAAI等）。
* 有医学知识背景或医疗项目经历，看得懂基础的临床术语。
* 熟悉大模型评测方法与数据集。
1. 模型训练与调优：参与医疗大模型的预训练、指令微调（SFT）及人类反馈强化学习（RLHF）工作，优化模型在医疗场景下的理解与生成能力。
2. 数据处理：参与大规模医学文本（病历、文献、指南）的清洗、标注及质量评估，构建高质量的医疗领域数据集。
3. 算法探索：跟进最新的LLM技术（如RAG检索增强生成、Agent智能体），尝试将其应用于具体的医疗产品原型中。
4. 效果评估：设计医疗场景下的自动化评测集，对模型输出进行客观分析，并提出改进方案。
5. 工程落地：协助将算法模型进行轻量化部署与加速，配合工程团队实现技术落地。
我们希望你具备：
1. 硬核背景：计算机、人工智能、数学、生物医学工程等相关专业硕士或博士在读（优秀本科生亦可），2025届及以后毕业，能连续实习3个月以上，每周至少4天。
2. 算法基础：熟悉Transformer等主流模型架构，熟悉主流深度学习框架。
3. 代码能力：具备扎实的Python编程功底，熟悉Linux环境，掌握基本的数据处理库（如Pandas、NumPy）。
4. LLM实战经验：有实际参与过类ChatGPT项目的微调或部署经验者优先，熟悉HuggingFace、DeepSpeed、LoRA/QLoRA等技术者优先。
5. 对医疗有敬畏心：对医疗数据有一定的敏感度，严谨细致，有责任心。
加分项：
* 发表过AI相关顶会论文（ACL/EMNLP/NeurIPS/AAAI等）。
* 有医学知识背景或医疗项目经历，看得懂基础的临床术语。
* 熟悉大模型评测方法与数据集。
2026-07-03 12:06
IP属地：广东
广州千枢问医人工智能科技有限公司
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