1、核心开发： 负责基于主流大模型（如GPT、DeepSeek、通义千问等）的医疗对话机器人、AI Agent（智能体）的架构设计与搭建； 2、知识库构建： 负责医疗垂直领域 RAG（检索增强生成） 系统的开发、优化与落地，包括向量检索、重排（Reranking）及知识库数据清洗； 3、数据预处理： 负责医疗文本数据的清洗、结构化标注及高质量Prompt/测试数据集的构建，协助进行模型微调（Fine-tuning）与Prompt工程优化； 4、前沿调研： 参与团队技术调研，跟进并应用最新的LLM、Agentic Workflow、RAG融合等前沿技术； 5、团队协作： 与团队成员紧密合作，共同攻克技术难题，沉淀技术文档，帮助推动医疗AI项目的进展。 岗位要求: 1、教育背景： 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业的本科/硕士在读或以上学位； 2、核心技能： 必须 具备大模型应用开发经验，熟练掌握 Prompt工程、RAG架构 及组件（如 LangChain, LlamaIndex, Vector DB 等）；必须 拥有 Agent（智能体）实际搭建经验，理解 Agent 的记忆机制、工具调用（Function Calling）与任务规划； 3、编程基础： 熟练掌握 Python，熟悉至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch）及 Transformers 库； 4、工程素养： 具备良好的数据结构与算法基础，有良好的编码习惯（如有 GitHub 开源项目或主流 AI 开发者工具使用习惯者优先）； 5、综合素质： 具备极强的自驱力与快速学习能力，能独立思考并解决开源框架踩坑问题； 6、语言能力： 良好的英语读写能力，能熟练阅读前沿技术文献（如 ArXiv 论文、GitHub Issue、英文技术文档）。 优先考虑（Nice to Have） 具备医疗/生物医学背景，或有医疗垂直领域大模型应用开发经验者优先； 在 GitHub 上有高质量的 LLM/RAG/Agent 相关开源项目，或参与过相关实际科研项目； 熟悉主流大模型微调技术（如 LoRA）或有高并发 LLM 应用部署/推理加速经验。 为什么加入我们？ 作为一家创新型科技企业，我们和国内多家头部三甲医院及世界500强医疗集团均有长期稳定的合作，我们可以帮助您在职业生涯的起步阶段快速成长： 1. 快速成长机会：在我们的团队中，您能将前沿的NLP技术快速应用于实际项目的研发。您的工作将对项目产生直接影响，而不仅仅是执行琐碎的任务。 2. 自主与灵活性：在我们的团队中，您将拥有更多的自主权。您的想法和创新能直接影响项目的进展和最终成果。这将是一个锻炼思考力、执行力、解决问题能力的好机会。 3. 学习与指导：得到高级医疗专家指导，掌握从算法到临床落地的全链条经验。优秀者可参与学术论文撰写，接触行业顶级资源。 4. 创新文化：作为一家年轻的公司，我们倡导创新和创意。在这里，您有机会提出并实现您自己的想法，您将成为技术创新的一部分。 5. 有意义的工作：在我们这里，您的工作不仅仅是写代码，而是参与解决真实的业务问题。与头部三甲医院专家合作，将最新学术成果转化为可落地的NLP产品。工作成果将直接融入医院信息化平台，为数万患者带来价值。 6. 潜在的长期机会：表现优异的实习生有机会转为正式核心员工，并在公司中获得更多的职业发展机会。 我们希望您能提供以下材料: 1. 个人简历（含GPA与排名） 2. 相关的学术成绩单； 3. 在线课程证书或相关学习材料； 4. 参与过的NLP相关项目或研究的简要介绍，以及您在其中的具体贡献； 5. 其他能够展示您能力的材料或链接（如GitHub、论文等）。