岗位职责
数据是大模型的燃料，也是医疗 AI 的生命线。你将加入团队的核心数据底座建设，参与支撑医疗大模型的大规模离线数据生产体系——从海量多模态医学内容的加工与结构化，到数据质量治理、调度编排与系统可观测性。 我们的数据底座正在进行新一代架构升级，这意味着你不是来“维护一个旧系统”，而是会亲历并参与一套大型数据系统的演进与重构。
职位要求
- 基础条件 ● 本科及以上在读，计算机、软件工程、数据科学、数学等相关专业优先 ● 工程方向（本岗位非算法岗）
- 专业能力 ● 熟悉 SQL，具备一定的数据分析与问题定位能力 ● 掌握 Python，能够编写数据处理与自动化脚本
- 能力特质 ● 对数据敏感：看到一个异常数字，会忍不住追问“为什么” ● 闭环意识：问题跟到底，不满足于“跑通了”，而是要搞清根因 ● 工程直觉：发现重复劳动，第一反应是把它自动化 加分项 ● 有 MaxCompute（ODPS）、Hive、Spark、Flink 等大数据平台使用经验 ● 了解任务调度、数据仓库、数据质量治理相关概念 ● AI 编程工具（如 Cursor、Claude Code、Qoder 等）重度用户 ● 有数据管道、ETL 相关的项目、竞赛或实习经历 你将收获 ● 真正的大规模数据系统：处理的是支撑线上医疗大模型的真实数据，不是课程作业里的玩具数据集 ● 亲历一次架构升级：从新旧并行、对账验证到平滑切换，理解大型系统如何在不停机的前提下演进 ● AI 原生的工作方式：在真实生产问题上，把 AI 编程与分析工具用到极致 ● 导师一对一带教：有成熟的工具与文档帮你快速上手，资深工程师带你从“能处理”走到“能优化” ● 看得见的价值：你守护的数据，直接影响一线医生每天拿到的 AI 能力
