广州·黄埔区
职位详情
职位职责：
- 医学知识库构建与治理：
负责设计并实施大规模、多源异构医学数据（如临床指南、科研文献、电子病历、教材等）的自动化抽取、对齐、融合及表示学习体系。
主导高质量医学知识图谱的建设与维护，涵盖实体识别、关系挖掘、属性完善与逻辑一致性验证。
研发知识更新机制、版本控制策略与质量评估模型，保障知识库在时效性、一致性和可靠性方面的持续优化。
- 医学大模型训练与优化：
主导领域专用大模型的微调与性能提升，依托医学教科书、学术文献、临床指南及高质指令数据，运用有监督微调、基于人类反馈的强化学习等技术，增强模型在医疗场景下的专业能力、安全合规表现。
探索高效的领域迁移、参数高效调整与外部知识注入方法，应对医学数据稀缺与模型生成“幻觉”等关键挑战。
- 医学智能体（Agent）研发：
基于大语言模型与结构化知识库，开发面向专业医疗场景的智能检索、智能问答、报告解析等功能模块。
设计并实现智能体的任务规划、工具集成、知识增强检索与多步推理机制，确保其决策过程准确、可解释且安全可控。
推进多智能体协同架构研究，模拟真实临床会诊流程与诊疗路径优化等复杂应用情境。
- 系统优化与落地：
推动算法成果的产品化转化，协同工程团队构建高性能、可扩展的医学知识服务平台与智能体应用系统。
持续追踪LLM、RAG、Agent框架、医学AI等前沿技术动态，并将其有效融入团队核心技术体系。
任职要求：
- 计算机科学、人工智能、生物医学信息学、数学或相关领域硕士及以上学位。
- 具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟练使用Python及主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）。
- 拥有知识图谱、智能体系统或大模型微调相关项目经验。
- 编程能力强，熟悉Linux开发环境，具备良好的系统架构设计与算法调优能力。
对医疗健康领域有高度热情，具备医学自然语言处理实际项目经历者优先考虑。
- 医学知识库构建与治理：
负责设计并实施大规模、多源异构医学数据（如临床指南、科研文献、电子病历、教材等）的自动化抽取、对齐、融合及表示学习体系。
主导高质量医学知识图谱的建设与维护，涵盖实体识别、关系挖掘、属性完善与逻辑一致性验证。
研发知识更新机制、版本控制策略与质量评估模型，保障知识库在时效性、一致性和可靠性方面的持续优化。
- 医学大模型训练与优化：
主导领域专用大模型的微调与性能提升，依托医学教科书、学术文献、临床指南及高质指令数据，运用有监督微调、基于人类反馈的强化学习等技术，增强模型在医疗场景下的专业能力、安全合规表现。
探索高效的领域迁移、参数高效调整与外部知识注入方法，应对医学数据稀缺与模型生成“幻觉”等关键挑战。
- 医学智能体（Agent）研发：
基于大语言模型与结构化知识库，开发面向专业医疗场景的智能检索、智能问答、报告解析等功能模块。
设计并实现智能体的任务规划、工具集成、知识增强检索与多步推理机制，确保其决策过程准确、可解释且安全可控。
推进多智能体协同架构研究，模拟真实临床会诊流程与诊疗路径优化等复杂应用情境。
- 系统优化与落地：
推动算法成果的产品化转化，协同工程团队构建高性能、可扩展的医学知识服务平台与智能体应用系统。
持续追踪LLM、RAG、Agent框架、医学AI等前沿技术动态，并将其有效融入团队核心技术体系。
任职要求：
- 计算机科学、人工智能、生物医学信息学、数学或相关领域硕士及以上学位。
- 具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟练使用Python及主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）。
- 拥有知识图谱、智能体系统或大模型微调相关项目经验。
- 编程能力强，熟悉Linux开发环境，具备良好的系统架构设计与算法调优能力。
对医疗健康领域有高度热情，具备医学自然语言处理实际项目经历者优先考虑。
2026-07-22 14:37
IP属地：广东广州
职位福利
本科经验不限深度学习Transformer自然语言处理PyTorch
广州华银康医疗集团股份有限公司
1000-9999人
工作地址
鱼泡安全保障
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