一、岗位职责

1. 临床科研支撑
为医院临床科研提供算法策略、模型框架与验证方案，保障研究方法的科学性、可解释性与可复现性。

2. 运营支撑
围绕医院运营数据，构建并持续优化基于机器学习的洞察体系，支持决策层在质量、成本、服务等方面的数据驱动决策。

3. 临床效率提升支撑
打造面向医护、管理及患者的智能化工具，全面提升信息获取与业务处理效率。

二、岗位能力要求
[必备]

1. 人工智能相关专业硕士以上学历。

2. 熟练掌握统计学算法：精通描述统计、推断统计、回归分析、假设检验等。​

3. 熟练掌握机器学习算法，具备实际项目、实际训练经验：分类、回归、聚类、深度学习，尤其是XGBoost等算法，能够训练用于意图识别的Pert模型，独立完成模型从设计到部署的全流程。​

4. 熟悉智能体 (Agent) 搭建：熟悉 dify、LangChain 等智能体平台，有相关实践经验，切实解决过实际问题。​

5. 掌握 RAG 技术并有实际项目经验：深入理解 RAG 核心流程（embedding、rerank等），熟练使用 Milvus等向量数据库，有实际项目经验，能解决分片、检索歧义、多源数据融合等问题。​

6. 大模型部署管理与推理优化：掌握LoRA、vLLM，掌握量化技术，能在单机多卡/国产NPU上部署7B-70B模型。

7. 沟通与协作能力：具备良好的沟通能力，能准确理解需求工程师、数据工程师、开发工程师的需求，用通俗语言解释与沟通技术逻辑，推动协作。​

8. 问题解决能力：面对医疗场景中的复杂业务问题（如数据质量差、需求模糊），能快速定位核心矛盾，提出可行的技术解决方案并落地验证。​

9. 学习能力：关注 AI 领域前沿技术（如多模态、Agent等），能快速掌握新技术并应用于实际工作，适应医院数智化的快速发展需求。

[加分]

10. 具备简单应用程序开发能力：能使用至少一种技术栈（如 Python、Java、JavaScript 等）开发轻量应用，实现算法模型、RAG / 智能体系统的前端交互和后端接口开发，满足业务场景的基础功能需求。​

11. 医疗领域经验。

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三、招聘优先级提示
机器学习（ML）> 智能体（Agent）> RAG > 应用程序开发 > 医疗背景