核心职责
配合产品经理与架构师开发基于大语言模型（LLM）的医疗数据分析系统，包括：
• 对话系统：构建医疗领域的对话引擎（如Chatbot）
• RAG架构：实现检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）的医疗知识库应用
• TXT2SQL引擎：开发自然语言转SQL的查询系统（支持医疗数据库如FHIR/OMOP）
• AI评分系统：设计医疗报告/数据的自动评分模型
• 数据解析模块：处理非结构化医疗文本（如病历、影像报告）的结构化解析
优化AI模型与业务逻辑的集成，确保系统高并发、低延迟
设计可扩展的API接口，对接前端应用与医疗数据库（如PostgreSQL/MySQL/ClickHouse）
编写技术文档并参与医疗数据合规性设计
必备技能
1. 技术栈：
3 年以上 Python 经验，精通Python及主流框架（FastAPI/Flask，异步编程）
熟悉LLM应用开发（LangChain，Defy，OpenAI API，HF Transformers或开源模型部署）
熟悉数据处理和分析库：Pandas、Numpy、Scikit-Learn等
掌握SQL/NoSQL/向量数据库开发及优化
2. 领域经验：
有RAG、TXT2SQL、对话系统任一模块的开发经验
熟悉医疗数据格式（如CSV/JSON/DICOM/HL7）或电子健康记录（EHR）处理
理解医疗术语体系（ICD-10, SNOMED CT等）者优先
3. 工程能力：
熟练Git/Docker/Kubernetes及CI/CD流程
具备系统架构设计能力和性能调优经验
4. 优先条件
有医疗健康领域项目经验（如临床决策支持、医学NLP）
熟悉Prompt Engineering及MCP
了解隐私计算技术（非对称加密/K匿名化/差分隐私）