一、职位亮点
1、引领前沿：投身于最热门的大模型（LLM）应用领域，设计和实现具有行业影响力的医
疗/生命科学AI 产品。
2、核心领域：专注于智能GCP 管理、智能受试者招募、医保监管、智能药品辅助审评等
高价值应用场景。
3、核心技术：深度应用RAG (检索增强生成)、工作流编排和向量/全文检索技术。
4、团队管理：从零到一搭建并管理一支高效的大模型应用开发团队。
二、岗位职责
1、技术设计与开发
1）负责公司大模型应用（如智能GCP 管理、辅助审评系统等）的架构设计、技术选型和
核心模块开发。
2）主导基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术栈的实现与优化，确保模型
输出的准确性和时效性。
3）设计和实现复杂的大模型工作流(Workflow) 编排，利用Agent 和工具调用提升应用
场景的覆盖率和自动化水平。
4）负责集成和优化Elasticsearch (ES) 或其他向量数据库/搜索引擎，实现高效、低延迟
的知识检索和数据索引。
持续跟踪和研究最新的大模型技术趋势和开源工具链，并将其落地到产品中。
2、团队管理与指导
1）作为团队技术负责人，指导和培养团队成员，确保代码质量和开发效率。
2）负责制定项目的技术路线图、开发计划和资源分配。
3）与产品、业务团队紧密合作，将需求转化为可落地的技术解决方案。
三、任职要求
1、核心技能与经验
1）教育背景：计算机、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历，国内外知名院校
优先。
2）工作年限：具备2 年及以上全职软件开发或AI 工程经验，其中至少1 年专注于大模型
应用开发。
2、硬核技术：
1）精通至少一种主流编程语言（如python 等），具备扎实的计算机科学基础。
2）具备RAG（检索增强生成）相关系统的设计、实现和性能调优经验，熟悉相关框架（如
LangChain, LlamaIndex）。
3）熟悉工作流/任务编排工具或理念，能设计和实现复杂的Agent 工作流。
4）熟练使用和管理Elasticsearch (ES) 或向量数据库，进行高效的知识检索和数据索引。
3、领导力与软技能
1）具备团队领导或技术指导经验，能够独立带领项目小组完成高难度技术攻关。
2）优秀的沟通协调能力和问题解决能力。
4、优先条件(加分项)
1）垂直领域经验：曾在医疗大数据、医疗人工智能、生物医药、生命科学、医药研发（如
CRO/SMO）等企业或相关部门工作。
2）审评与合规知识：对以下任一领域有实际系统开发经验或深入的业务理解：
3）电子通用技术文档（eCTD）或医疗器械审评系统。
4）医保控费规范、DRG/DIP 相关系统的设计与实施。
5）GCP 管理规范、药物审评流程、临床试验流程等。
6）有处理和清洗医疗文本数据（如病历、临床试验报告、医学文献）的经验。
7）有从零到一构建过高并发、高可用的大模型应用系统经验。