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崗位職責(zé)： 1、深度參與公司 AI 系統(tǒng)的本地化部署工作，負(fù)責(zé)從前期環(huán)境搭建、配置調(diào)試到后期優(yōu)化維護(hù)的全流程實(shí)施，確保系統(tǒng)穩(wěn)定、高效運(yùn)行，與公司現(xiàn)有醫(yī)藥業(yè)務(wù) IT 基礎(chǔ)設(shè)施無(wú)縫對(duì)接。 2、設(shè)計(jì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)、PDF/PPT文檔、音視頻等）的清晰、向量化與檢索增強(qiáng)方案，構(gòu)建企業(yè)級(jí)知識(shí)圖譜系統(tǒng)。 3、開(kāi)發(fā)基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）的智能問(wèn)答系統(tǒng)，優(yōu)化語(yǔ)義檢索精度與響應(yīng)延遲。實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫(kù)動(dòng)態(tài)更新機(jī)制，支持增量數(shù)據(jù)自動(dòng)化融入與版本控制。 4、設(shè)計(jì)多模態(tài)數(shù)據(jù)處理流水線，優(yōu)化Embedding模型在行業(yè)術(shù)語(yǔ)、長(zhǎng)文本等場(chǎng)景的表現(xiàn)。構(gòu)建端到端監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)推理耗時(shí)、顯存占用等核心指標(biāo)的實(shí)時(shí)預(yù)警與根因分析 5、探索MoE（Mixture-of-Experts）架構(gòu)在企業(yè)私有化場(chǎng)景的落地可行性。 任職要求： 1. 碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)，具有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，3 年以上算法開(kāi)發(fā)工作經(jīng)驗(yàn)，有醫(yī)藥行業(yè)算法應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 2. 精通 Python、R 等主流編程語(yǔ)言，熟練掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架（如 TensorFlow、PyTorch 等），具備從 0 到 1 構(gòu)建復(fù)雜算法模型的能力，有模型壓縮、加速優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)者更佳。 3. 熟悉常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其原理，能根據(jù)業(yè)務(wù)問(wèn)題靈活選型并優(yōu)化算法，深入理解深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、時(shí)間序列預(yù)測(cè)等多領(lǐng)域應(yīng)用，并有相關(guān)項(xiàng)目實(shí)踐。 4. 掌握大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，熟悉 Hive、Spark 等大數(shù)據(jù)工具，具備處理海量、高維、異構(gòu)醫(yī)藥數(shù)據(jù)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，能高效完成數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、特征工程等任務(wù)，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量用于算法建模。 5. 了解醫(yī)藥行業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)，包括但不限于藥物研發(fā)流程、臨床試驗(yàn)規(guī)范、醫(yī)療信息化系統(tǒng)等，能夠快速理解業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，將 AI 技術(shù)精準(zhǔn)嵌入醫(yī)藥業(yè)務(wù)流程，具備良好溝通協(xié)作能力，與跨部門(mén)團(tuán)隊(duì)緊密配合推動(dòng)項(xiàng)目落地。