岗位职责
- 负责医疗/金融行业线数据产品与智能体产品的架构设计与研发，覆盖数据采集、加工、建模、服务化到智能体应用的全链路；
- 负责行业高质量数据资产建设：面向大模型训练与业务应用，构建覆盖标注、清洗、过滤、合成、质量评估与版本管理的数据处理管线，持续挖掘高价值数据资源；
- 负责医疗AI多模态数据处理能力建设，包括但不限于医学影像、病历文本、检验结构化数据等多模态数据的融合处理与特征工程；
- 深入业务场景，支撑两核业务（核保/核赔）、医药真实世界研究、医疗算法等方向的算法研发与工程落地，建设垂类评测体系，驱动""数据—算法—业务""的迭代闭环；
- 与业务、产品团队紧密协作，将业务需求转化为可落地的数据/AI解决方案和产品，推动数据产品与智能体产品在业务线的规模化应用。
职位要求
- 计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业本科及以上学历，3年以上机器学习算法或数据工程相关经验；
- 具备扎实的机器学习/深度学习功底，精通 Python，熟悉 PyTorch、Spark、Flink 等主流算法与数据技术栈，具备大规模数据治理、ETL、数据管线建设等工程化能力；
- 熟悉大模型与AI数据处理能力，包括 Prompt 工程、RAG、Agent/智能体架构、多模态数据处理、模型微调（SFT/RLHF）等，能将业务问题转化为可迭代的算法与数据方案；
- 具备良好的业务 sense 与业务理解能力，善于从业务场景中定义数据与算法问题，有医疗或金融行业经验（尤其保险两核、医药研发、真实世界研究等）者优先。 加分项：
- 在 ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、MICCAI、CVPR 等顶会或行业期刊发表过相关论文，或有医学/药学/公共卫生等交叉学科背景；
- 有高质量开源项目、技术专利
