1、負(fù)責(zé)大模型方案設(shè)計(jì)與落地，包括文本理解、結(jié)構(gòu)化抽取等功能。
2、基于大模型進(jìn)行微調(diào)、Prompt 工程、RAG 檢索增強(qiáng)生成優(yōu)化，提升信息提取準(zhǔn)確率與可靠性。
3、具備扎實(shí)的工程能力，熟練使用Docker、Olama，能夠獨(dú)立完成本地大模型的部署與調(diào)試。
4、熟悉主流主流大模型（LLM）原理與應(yīng)用，有實(shí)際微調(diào)、RAG、模型部署經(jīng)驗(yàn)。
5、熟悉 NLP 基礎(chǔ)技術(shù)：如文本分類(lèi)、信息抽取、命名實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取等。
6、熟練掌握Python和了解某種后端開(kāi)發(fā)語(yǔ)言(如Java)。
7、具備良好的問(wèn)題拆解能力、數(shù)據(jù)意識(shí)與工程落地能力，責(zé)任心強(qiáng)。
8、了解電子病歷（EMR）、診斷標(biāo)準(zhǔn)、醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)等醫(yī)療業(yè)務(wù)或有醫(yī)療AI項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
9、工資具體面議。