工作职责要求：
1. 理解保险业务+医疗健康领域的智能应用需求，设计并应用各类数据科学和AI应用技术方案，提升业务效能。
2.负责具体的算法设计与开发，利用算法处理和分析保险业务流程和医疗健康数据，实现工程化落地。
3.跟踪深度学习前沿技术（如LLM、多模态应用），将创新方法融入模型训练，持续提升性能与业务适配性。
4.与工程团队协作完成模型部署，支持生产环境落地，并基于业务反馈迭代优化模型。
5.主导数据开发全流程（ETL、数据建模、仓库设计），编写高效SQL代码，优化数据库性能与数据处理效率。负责数据清洗、挖掘及可视化，结合LLM等AI技术提升数据平台智能化水平，赋能业务决策。
6. 分析医疗研发业务场景，挖掘AI提效机会（如保险控费、健康管理、精算分析），设计算法解决方案并推动落地。

任职资格：
1. 本科及以上学历，药学类、生物统计学、生物医学工程、公共卫生、流行病与卫生统计、健康数据科学专业、医学信息工程专业、医学信息学专业等。
2. 5年以上AI算法开发经验，熟悉PyTorch/TensorFlow框架，具备大模型（LLM）微调优化实战能力。
3. 精通Python/SQL编程，掌握Hadoop/Spark等大数据工具，具有分布式计算与数据平台研发经验。具备扎实的算法基础理论，精通主流的机器学习算法（如SVM、随机森林）等。熟悉MDP，Markov decision process。
4. 深入理解机器学习全流程（数据准备-建模-部署-监控），熟悉常见算法及医疗数据特征工程。
5. 具备医疗健康领域项目经验，熟悉医疗健康等业务场景及数据分析挖掘。
6. 掌握LLM技术原理（Agents/RAG/LangChain等），能结合业务需求设计AI应用方案并验证效果。
7. 计算机医学交叉学科背景优先，具备英语科技文档阅读能力，医疗相关从业经验优先。