外包金域醫(yī)學(xué)，六險一金，薪資可談，無上限
工作職責(zé):
Harness Engineering 核心架構(gòu)設(shè)計：主導(dǎo)醫(yī)療場景下 AI Agent 的 Harness（環(huán)境/線束）架構(gòu)設(shè)計。為大模型搭建高可靠的外部基礎(chǔ)設(shè)施，包括工具調(diào)用編排、狀態(tài)持久化、Sub-agent 上下文隔離、內(nèi)存管理以及 CI/CD 自動反饋循環(huán)，確保 Agent 在復(fù)雜的醫(yī)療系統(tǒng)工程中按既定約束穩(wěn)定輸出；
AI 驅(qū)動的大型工程駕馭：熟練運用 Claude Code CLI 與 Codex 等前沿 AI 開發(fā)工具，以“駕馭者”身份管理和重構(gòu)大規(guī)模醫(yī)療業(yè)務(wù)代碼庫。通過精細(xì)化配置項目專屬的 Skills 庫、CLAUDE.md / .cursorrules 及全局約束，打造高效、閉環(huán)的 AI 自動化開發(fā)流；
大型 RAG 架構(gòu)與高級 Prompt 工程：針對海量醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、知識圖譜與電子病歷（EMR），設(shè)計并落地企業(yè)級、高并發(fā)的大型 RAG 系統(tǒng)；主導(dǎo)復(fù)雜醫(yī)療業(yè)務(wù)的高階 Prompt 設(shè)計與打磨，構(gòu)建高魯棒性的 Prompt 鏈（Prompt Chain）與系統(tǒng)級約束，極致壓榨大模型能力并抑制醫(yī)療幻覺；
Agentic Workflow 與生態(tài)編排：深度運用 FastGPT、Dify、n8n 等前沿 AI 工作流編排工具，結(jié)合醫(yī)療業(yè)務(wù)場景（如輔助問診、報告自動化解析），設(shè)計并搭建高可用、可擴展的復(fù)雜 Agentic 自動化鏈路；
模型能力邊界與選型兜底：持續(xù)追蹤并深刻洞察各家頭部大模型（Claude、GPT/Codex、DeepSeek、Qwen等）的能力邊界。針對各類模型在復(fù)雜推理、長上下文遺忘、工具調(diào)用能力上的天花板，制定精準(zhǔn)的模型動態(tài)路由（Routing）與工程兜底（Fallback）策略；
醫(yī)療垂直模型訓(xùn)練與微調(diào)：開展大模型的預(yù)訓(xùn)練、SFT 及 RLHF/DPO/GRPO 對齊。利用日志/Trace分析識別 Harness 層面的故障模式，持續(xù)將人工解決的 bug 沉淀為系統(tǒng)級的自動化防范機制。
任職資格:
【基礎(chǔ)要求】
學(xué)歷背景：計算機科學(xué)、人工智能、醫(yī)學(xué)信息學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷；
經(jīng)驗要求：3年以上 AI/大模型研發(fā)落地經(jīng)驗。如果具備極強的 AI 工具鏈實操能力及 Harness/大型 RAG 落地產(chǎn)出，可完全不設(shè)工作年限要求。
【核心技術(shù)能力】
Harness Engineering 與 AI 生產(chǎn)力（核心！）：徹底告別傳統(tǒng)“板磚”開發(fā)模式，精通 Harness Engineering 理念。熟練掌握 Claude Code CLI、Codex 等 AI Coding Agents 的配置面，能夠通過設(shè)計高強度的工程約束、自動化測試攔截和底層 Harness 環(huán)境，解決 AI 智能體在大型項目中的上下文污染與行為失控問題；
大型 RAG 與 AI 應(yīng)用生態(tài)（核心！）：具備主導(dǎo)億級/TB級海量數(shù)據(jù)的大型 RAG 項目實戰(zhàn)經(jīng)驗，精通高級文本切分、混合檢索、Rerank 及動態(tài)路由等深水區(qū)技術(shù)。精通現(xiàn)代 AI 生態(tài)工具鏈（FastGPT / Dify / n8n / LangGraph 等），能夠以低代碼/節(jié)點化與純代碼結(jié)合的方式，快速落地復(fù)雜的商業(yè)級 Workflow。
骨灰級 Prompt 工程師：擁有極其豐富且硬核的 Prompt 設(shè)計經(jīng)驗。深諳 CoT、ToT、ReAct 等高級范式；熟練運用 DSPy 等前沿自動化框架進(jìn)行體系化尋優(yōu)，具備高超的越獄防御與指令注入防護（Red Teaming）能力；
大模型能力實戰(zhàn)認(rèn)知：拒絕紙上談兵，對各家大模型的真實能力邊界有一手的實戰(zhàn)體感。清楚何時該用強推理模型，何時該派生 Sub-agents 隔離上下文，清楚各家模型對 Harness 提示（如 Markdown 結(jié)構(gòu)、Skills 定義）的響應(yīng)差異；
AI 基礎(chǔ)設(shè)施與 Linux 底盤：精通 Linux 環(huán)境與終端命令行操作。深刻理解大模型的并行計算框架（DeepSpeed、vLLM）與部署架構(gòu)，具備優(yōu)秀的系統(tǒng)工程和底層除錯能力。
【 極客與加分項】
開源社區(qū)核心貢獻(xiàn)者（極大加分?。簩﹂_源 AI 生態(tài)有極高熱情與技術(shù)潔癖，在 GitHub 等平臺對知名 AI 底層框架或應(yīng)用項目（如 vLLM、Dify、LangChain、FastGPT 等）有重要代碼貢獻(xiàn)，累計提交過 10 次以上高質(zhì)量 PR 者優(yōu)先錄取。
降維打擊能力：思維靈活，具備“十倍工程師”的杠桿效應(yīng)。能用最前沿的 AI 生產(chǎn)力工具對傳統(tǒng)醫(yī)療 IT 開發(fā)進(jìn)行降維打擊，重塑研發(fā)產(chǎn)出效能比。