崗位職責(zé):
1.針對(duì)海量生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、臨床病歷及非結(jié)構(gòu)化實(shí)驗(yàn)報(bào)告，設(shè)計(jì)并開發(fā)核心的NLP算法，涵蓋復(fù)雜文本的高效清洗、精確的命名實(shí)體識(shí)別（NER）、關(guān)系抽?。≧E）及事件抽?。?br>2.構(gòu)建知識(shí)圖譜： 負(fù)責(zé)圖譜本體設(shè)計(jì)、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的知識(shí)融合、實(shí)體對(duì)齊與消歧，將零散的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具備高價(jià)值的結(jié)構(gòu)化醫(yī)療知識(shí)網(wǎng)絡(luò)；
3.應(yīng)用預(yù)訓(xùn)練大語(yǔ)言模型（LLM）等先進(jìn)技術(shù)，探索大模型與知識(shí)圖譜的協(xié)同作業(yè)（如GraphRAG架構(gòu)），通過(guò)圖推理賦能下游的藥物發(fā)現(xiàn)、病原解析及靶點(diǎn)預(yù)測(cè)；
4.結(jié)合呼吸醫(yī)學(xué)及藥學(xué)專家的領(lǐng)域反饋與統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，持續(xù)對(duì)NLP抽取模型及圖譜質(zhì)量進(jìn)行迭代調(diào)優(yōu)；
5.參與算法技術(shù)方案的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，撰寫高質(zhì)量的技術(shù)文檔與專利，推動(dòng)前沿NLP/圖譜技術(shù)在生物醫(yī)療場(chǎng)景的工程化落地。

任職資格:
1.碩士研究生及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、生物醫(yī)學(xué)工程、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)；
2.具有4年以上生物醫(yī)學(xué)NLP相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)（博士研究生可放寬至 2 年）；
3.深入理解NLP底層核心技術(shù)，特別是在文本語(yǔ)義表示、信息抽取、預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（如BERT、各類LLM及其微調(diào)技術(shù)如LoRA）方面有深厚實(shí)戰(zhàn)積累；
4.具備扎實(shí)的圖譜工程能力： 熟悉知識(shí)圖譜的構(gòu)建流程，熟練使用至少一種主流圖數(shù)據(jù)庫(kù)（如Neo4j、Nebula Graph等），了解知識(shí)融合與推理機(jī)制；
5.熟練掌握Python，極度精通PyTorch、TensorFlow等主流AI工具及 Transformers深度學(xué)習(xí)框架；
6.具備良好的工程習(xí)慣與極強(qiáng)的業(yè)務(wù)同理心，能準(zhǔn)確理解并轉(zhuǎn)化專業(yè)研究需求，熟練使用AI輔助編程工具者優(yōu)先；
7.具備嚴(yán)密的邏輯思維與跨學(xué)科溝通能力，能夠在醫(yī)療專家與AI工程師之間自如“翻譯”需求。