岗位职责：

1.构建健康领域的多模态大模型基座，涵盖语音、文本（个人档案、报告）、生理传感器等多模态数据的融合建模；

2.优化多模态大模型的数据处理流程、预训练策略、指令微调（Instruction Tuning）、强化学习人类反馈（RLHF）机制；

3.探索跨模态对齐与语义理解技术，提升模型在诊断辅助、情绪识别、健康问答、报告生成等场景的泛化与可解释能力；

4.搭建并优化RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构，提升个性化知识注入和推理能力；

与数据工程师协作，推动模型在实际医疗/健康场景中的部署与验证；

岗位要求：

1.高年级本科或硕士在读，计算机， 电子信息， 人工智能， 自动化， 模式识别， 数据科学， 应用数学及相关专业优先；

2.熟悉深度学习，特别是NLP等方面基础技术，发表过顶级期刊或会议论文优先；

3.有LLM项目经验（如微调，RAG，信息抽取，格式化输出）者优先，熟悉主流大模型；

4.熟悉Linux，Python, Git等, 有良好的编程风格；

5.有竞赛经验者优先；

6.较好的英文基础（读写）。