岗位职责
- 参与大模型长期记忆系统研发,覆盖事实抽取、主体识别、时间与状态建模、冲突更新、检索排序和回答消费;
- 基于医疗对话、体检报告、图片/PDF及IoT健康数据,建设可追溯、可纠错、可评测的用户记忆能力;
- 参与Benchmark、badcase归因、消融及A/B实验,打通离线指标、回答质量、用户体验与安全护栏;
- 将有效策略沉淀为可复用模块,关注效果、延迟、Token、稳定性和回滚。
职位要求
计算机、人工智能或数据科学相关专业;编程及机器学习基础扎实,熟悉Python;有LLM、Agent、RAG、信息抽取、检索排序或多模态实践者优先;重视实验设计、证据和用户安全。