您将负责构建医疗场景专用AI引擎，通过智能语音识别与自然语言处理技术，将医生查房对话实时转化为结构化电子报告，解决临床记录效率痛点。
核心职责包括： 1. 鲁棒性语音识别系统开发 ◦ 攻克病房噪音、医生口音/语速差异等复杂场景下的语音识别难题 ◦ 实现医疗实体实时捕捉（药品名、手术术语、体征描述等） 2. 临床对话语义理解与结构化 ◦ 设计医疗知识图谱，将零散对话按SOAP框架（主观描述/客观检查/评估/计划）自动归类 ◦ 开发术语标准化模块 3. 医疗报告生成与安全机制 ◦ 设计双保险容错系统：自动检测药品剂量冲突、诊断依据缺失等高危疏漏 4. 隐私合规技术落地 ◦ 实现端到端数据脱敏（患者ID/住址自动遮蔽），支持本地化私有部署
岗位要求 ：
- 3年以上NLP/语音算法开发经验，精通Python/PyTorch/TensorFlow生态 医疗NLP专项 - 掌握临床术语体系（ICD-10、UMLS、SNOMED CT）
- 有电子病历（EMR）处理经验，熟悉HL7/FHIR数据标准 语音处理实战 - 熟悉Kaldi/ESPnet框架，具备噪声场景ASR优化项目经验
- 掌握声纹分离、回声消除技术 工程落地能力 - 能开发高并发推理服务（ONNX/TensorRT优化）
- 熟悉Docker/Kubernetes部署与性能监控