岗位职责：

1、AI解决方案技术实现：与产品经理配合，将LLM的多种能力应用在临床医疗、临床检验业务场景中，构建和实现自动化解决方案。

2、提示词工程：设计和优化与LLM交互的提示词，确保模型能够准确理解并执行业务需求，提升模型的应用效果和用户体验。

3、模型fine-tune：根据业务需求调整和优化预训练的LLM模型，负责训练数据集的选择、预处理、打标签等工作；提高模型在特定场景下的表现和准确性。

4、RAG和向量数据库管理：通过RAG的方式解决业务场景问题并提效。负责构建和管理向量数据库，支持高效的相似性搜索和数据检索，以支持业务决策和个性化推荐。

教育背景：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、统计学、电子信息工程、数学等相关专业优先，具备扎实的 AI 理论基础和专业知识。

工作经验：至少 2 年以上人工智能领域工作经验，有成功参与中大型 AI 项目的经验，成功实施流程自动化，或提示词工程，或模型fine-tune，或NLP，或RAG项目的经验。

专业知识：具有医学领域的智能化需求开发项目经验者优先考虑。精通至少一种主流编程语言，如 Python、C++、Java 等，熟练使用 AI 开发框架和工具，如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等。熟悉OPENAI、Qwen、Deepseek等API接口，熟练AI应用框架Langchain，理解大语言模型FineTune的逻辑和评估指标；熟悉机器学习理论基础，可以通过统计分析和数据挖掘方法对NLP标签类型的数据进行特征挖掘。具备扎实的机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术知识，熟悉 AI 算法和模型。熟练掌握数据分析和数据挖掘技术，能够使用数据分析工具进行数据处理和分析。

综合素质要求：

具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与不同背景的人员进行有效沟通和协作，推动项目的顺利进行。

学习能力：对新技术敏感，求知欲强，能快速学习并具备较强的技术领悟能力，对人工智能领域的最新技术和趋势保持高度敏感，有持续学习的习惯和创新精神。

创新能力：有 AI 开发的实操经验和发散性思路，具有独立完成 AI 算法网络结构的设计、训练与优化的能力；能够在工作中进行技术创新，推动 AI 技术在纺织行业的应用和发展。具有强烈的责任心和敬业精神，能够承受工作压力，积极主动地开展工作，为企业的智能化转型和行业发展贡献力量。