岗位职责
定位：既懂大模型训练、推理与 RAG 工程，又能对医疗场景中的模型幻觉与安全问题做系统化防控，主导基于大模型的医疗诊断 Agent 从研发到实际场景落地。 主要职责 ● 负责医疗大模型的训练与优化：领域继续预训练、指令微调（SFT）、知识蒸馏、对齐与评测体系建设 ● 搭建面向真实临床场景的 RAG 与推理链路，负责检索质量、生成质量与响应效率的持续优化 ● 建立医疗幻觉的系统化防控体系：风险分级、引用溯源、置信度校准、安全兜底策略，并在真实场景中验证有效性 ● 主导基于大模型的医疗诊断 Agent 的研发与产品化落地，覆盖需求拆解、技术选型、效果验收与上线迭代 ● 与临床专家、产品团队协作，将真实世界医疗数据转化为可用的训练与评测资产
职位要求
● 主导过基于大模型的医疗项目研发并完成实际落地（有可验证的上线案例或产品化成果） ● 扎实的大模型全栈能力：预训练/微调、推理优化、RAG 系统设计与工程落地 ● 处理过真实世界临床数据（电子病历、影像报告、检验数据、医学指南文献等），理解医疗数据的质量、隐私与合规约束 ● 对医疗幻觉、模型安全有系统化的方法论，而非仅停留在论文层面 ● 资历对标阿里 P8 及以上（或同级互联网大厂/顶尖 AI 公司同等级别），有带团队或主导跨团队项目的经验 加分项 ● 有医疗垂域大模型从 0 到 1 的完整建设经验 ● 有 Agent/多智能体系统在严肃决策场景的落地经验 ● 发表过医疗 NLP/AI 顶会论文（ACL/EMNLP/AAAI/MICCAI 等）或参与过医疗 AI 相关行业标准制定 ● 熟悉医疗合规体系（数据隐私、医疗器械软件相关监管要求）
