岗位职责
- 负责O2O上门服务核心系统（如服务预约、智能派单、履约调度、服务监管等）的研发与架构设计，保障高并发、高可用的业务稳定性；
- 深入业务场景，将AI大模型技术应用于护士智能匹配、用户健康画像、护理方案辅助生成、合规风险识别等关键环节，推动智能化服务落地；
- 构建可复用的服务组件与技术中台能力，提升研发效率与系统可扩展性；
- 参与数据驱动的服务优化，结合机器学习与特征工程，实现服务需求预测、资源动态调度等智能决策能力；
- 探索AI大模型在医疗健康领域的创新应用，持续推动O2O上门服务的数字化、智能化升级。
职位要求
- 本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学、电子信息工程等相关专业，在校期间有相关科研项目、学术成果或技术竞赛获奖经历者；
- 有O2O上门服务、医疗健康服务、护士上门、家庭护理、互联网医疗、社区医疗服务等相关领域研发经验者，熟悉医疗上门服务流程（如服务预约调度、护士派单履约、服务过程监管、医患安全合规等）；
- 无相关行业经验但具备扎实的技术基础、较强的学习能力和潜力，愿意深耕O2O上门服务领域的年轻工程师，也可积极投递。
- 具备扎实的工程化开发基础，熟悉至少1-2门主流编程语言（如Java、Python等），掌握常用的数据结构、算法原理及设计模式；
- 具备良好的系统设计、编码实现、问题排查能力，能独立完成核心模块的研发、测试及优化工作；
- 掌握AI大模型基础原理，具备大模型结合应用场景落地相关经验，熟悉主流大模型的应用及优化方法；
- 能结合O2O护士上门服务业务场景（如智能派单匹配、服务需求预测、用户健康画像、智能客服、护理方案辅助生成、合规风险识别等），将AI大模型能力与工程开发结合，落地实际业务需求；
- 了解机器学习、深度学习基础算法，具备数据处理、特征工程相关能力，能独立完成简单模型的训练及应用者优先。
- 认知能力优秀，逻辑思维清晰，善于分析问题、解决问题，能快速理解业务需求并转化为技术方案；具备良好的责任心、执行力和抗压能力，工作积极主动，有较强的探索欲和创新意识，愿意挑战复杂技术问题；
