岗位职责：
1）AI模型研发与业务赋能
基于眼科行业数据（患者行为、诊疗记录、营销活动等），开发精准营销预测模型（如转化率预估、用户分群）。
构建智能诊断辅助系统算法框架，优化客户服务质量（如自动分诊、风险预警）。
设计运营业务自动化决策模型（如智能排班、库存预测），提升连锁门店管理效率。
2）AI技术工程化落地
在保证算法性能的前提下，主导模型轻量化部署（ONNX/TensorRT优化）。
与现有系统对接，实现模型推理结果实时反馈至业务端。
开发标准化AI服务模块（如推荐系统、NLP处理引擎），支持多终端调用。
3）大模型应用与知识图谱构建
基于国内大模型（DeepSeek/通义千问）构建行业知识库，开发智能问答系统（如医生助手、患者咨询机器人）。
结合Prompt Engineering技术，快速生成符合业务场景的对话策略。
探索大模型微调技术（LoRA/QLoRA），打造垂直领域专用模型。
4）跨团队协作与创新
与现有系统协作定义API接口规范，明确数据输入输出格式及性能要求。
参与需求评审会议，提供AI技术可行性分析及成本评估。
制定模型迭代路线图，推动AI成果从实验环境到生产环境的平稳过渡。
【任职要求】
硬性条件：
计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历，3年以上AI算法开发经验。
精通Python**（熟练使用NumPy/Pandas/Torch/Transformers等库），具备工业级模型开发经验。
熟悉模型部署技术栈（Docker/Kubernetes/FastAPI），了解基础交互协议（如gRPC/RESTful API）。
有医疗行业数据建模经验者优先（如电子病历分析、疾病预测）。
专业技能：
1）算法开发能力
精通特征工程与模型优化（XGBoost/LightGBM/TensorFlow/PyTorch），熟悉A/B测试设计。
具备NLP实战经验（如文本分类、意图识别），了解医疗文本处理规范（如DICOM数据解析）。
有推荐系统开发经验（协同过滤/深度学习混合架构）。
2）AI工程化能力
熟悉模型压缩与加速技术（剪枝/量化/QA加速），能平衡模型精度与推理效率。
能独立完成API服务开发（FastAPI/Flask），理解Wasm等边缘计算部署方案。
掌握基础的数据管道工具（Airflow/Luigi），熟悉SQL查询优化。
3）大模型应用能力
熟练调用国内大模型API（如DeepSeek API/通义千问SDK等），具备Prompt Tuning实战经验。
了解模型安全与隐私保护技术（如联邦学习、差分隐私）。
加分项：
有医疗信息化系统（HIS/PACS）开发或集成经验。
参与过开源AI项目贡献（如HuggingFace模型库）。
团队协作说明：
技术对接：与团队采用“API契约开发”模式，由对方提供数据接口文档，您专注模型开发与API适配。
开发流程：基于飞书进行敏捷开发，代码通过Azure DevOps与主程协作，无需维护完整后端系统。
工具链：可使用Python生态工具链（如HuggingFace Transformers）开发模型，通过api与现有服务通信。