【岗位背景】
我们寻找对“AI + Data”充满热情，愿意探索⼤模型在数据⼯程领域落地的核⼼成员。
【岗位职责】
1. 数据治理链路构建： 参与 ETL 流程重构，利⽤⼤模型能⼒（Prompt Engineering/Fine-tuning）实现病历结构化、术语标化（RAG）、表型提取等核⼼治理逻辑的⼯程化落地。
2. 智能体⼯具链 (MCP) 实现： 基于 MCP 协议开发数据库交互⼯具（Tools），实现数据采集、清洗、健康检查的⾃动化⼯具链，让⼤模型能安全、准确地操作数据库。
3. ⼤数据与向量存储开发： 负责平台底层数据存储与检索模块的开发，维护 PostgreSQL(pgvector) 向量数据库。
4. 性能优化与稳定性： 优化⾼并发场景下的 Agent 响应速度与 Token 消耗成本，保障平台在医院内⽹环境下的稳定运⾏。
【任职要求】
1. 基础能⼒（硬性⻔槛）
学历背景： 计算机、软件⼯程、统计学或相关专业本科及以上学历。
编程语⾔： 有 Java/Python 开发经验者优先，熟悉 SQL。
⼤数据经验： 1 年以上数据开发经验，熟悉 MySQL/PostgreSQL 数据库原理；熟悉Hadoop/Spark/Flink 等传统⼤数据⽣态者优先。
2. AI ⼯程化能⼒（核⼼竞争⼒）
⼤模型应⽤开发： 熟悉 LangChain / LlamaIndex / AutoGen 等主流 LLM 应⽤开发框架中的⼀种或多种。
向量检索实践： 熟悉 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术架构，有 Vector DB (如pgvector, Milvus, Weaviate) 的实际使⽤与调优经验。
Prompt ⼯程： 具备良好的 Prompt Engineering 能⼒，能够通过提⽰词调优解决复杂的实体抽取与逻辑推理问题。
3. 综合素质
具备良好的⼯程素养（Git、Docker、CI/CD）。
对新技术（如 Agent, MCP, GraphRAG）有强烈的探索欲，能快速阅读英⽂技术⽂档。
4.base地：base北京海淀未来科技大厦或广州南方医院
【加分项】
1. MCP 实战经验： 了解或实践过 Model Context Protocol (MCP) 标准，有编写过 MCP Server/Client 经验者极佳。
2. 医疗⾏业背景： 熟悉医疗数据标准（如 ICD-10, SNOMED CT, FHIR）或有 HIS/EMR 系统对接经验。
3. 全栈能⼒： 熟悉 n8n、Dify 等低代码编排⼯具，或具备⼀定的前端开发能⼒（Vue/React）。
【我们能提供】
技术前沿： 彻底告别传统枯燥的 CRUD 与 ETL，直接参与最前沿的 Agent + MCP + RAG 架构落地。
核⼼项⽬： 公司年度战略级⽴项，医疗数据要素核⼼赛道，拥有⼴阔的⾏业前景。