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【職位概述】
我們正在尋找一位具備深厚AI工程背景與醫(yī)療行業(yè)理解力的醫(yī)療AI平臺高級工程師**，全面負(fù)責(zé)公司AI核心能力平臺的規(guī)劃、設(shè)計與落地，涵蓋：
1. 醫(yī)療AI私有數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺 —— 打造從臨床數(shù)據(jù)采集、結(jié)構(gòu)化處理、標(biāo)注、知識沉淀到模型訓(xùn)練的全流程體系，構(gòu)建公司核心醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
2. 多智能體（Multi-Agent）生產(chǎn)與協(xié)作平臺** —— 建立可標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化的AI應(yīng)用“生產(chǎn)線”，支撐智能問診、臨床輔助決策、科研數(shù)據(jù)分析等高復(fù)雜度AI場景。

【核心職責(zé)】
一、AI私有數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺建設(shè)（與數(shù)據(jù)部門）
1. 醫(yī)療數(shù)據(jù)治理與資產(chǎn)化
統(tǒng)籌規(guī)劃醫(yī)療數(shù)據(jù)采集、清洗、脫敏、結(jié)構(gòu)化與版本管理全流程；
建立符合國家與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)（如《電子病歷基本規(guī)范》、《數(shù)據(jù)安全法》、《個人信息保護法》）的 **醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系；
設(shè)計元數(shù)據(jù)管理機制與數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，確保數(shù)據(jù)可追溯、可復(fù)用。

2. 結(jié)構(gòu)化與標(biāo)注平臺建設(shè)
* 構(gòu)建電子病歷結(jié)構(gòu)化平臺：將非結(jié)構(gòu)化文本（病歷、出院小結(jié)、影像報告等）自動解析為結(jié)構(gòu)化字段；
* 建立自動化標(biāo)注平臺：利用模型輔助標(biāo)注（Model-in-the-loop），提高醫(yī)學(xué)文本、影像、病理等多模態(tài)數(shù)據(jù)的標(biāo)注效率；
* 支持跨模態(tài)標(biāo)注（文本-影像-病理）與多任務(wù)標(biāo)注體系（命名實體識別、關(guān)系抽取、事件抽取等）。

3. 醫(yī)學(xué)知識向量化與知識庫建設(shè)
* 搭建企業(yè)級 **向量知識庫（Vector Knowledge Base）；
* 構(gòu)建多源知識整合體系：整合醫(yī)學(xué)文獻、指南、結(jié)構(gòu)化病例、藥品庫、疾病本體；
* 設(shè)計知識檢索與語義增強機制（RAG、知識圖譜 LLM融合），支持AI問答、智能搜索、智能體推理。

二、多智能體生產(chǎn)與協(xié)作平臺建設(shè)
1. 智能體架構(gòu)設(shè)計
* 設(shè)計醫(yī)療場景下的多智能體體系架構(gòu)，定義智能體角色、邊界與職責(zé)；
* 構(gòu)建典型智能體角色：
2. 智能體通信與編排機制
* 設(shè)計智能體之間的 **通信協(xié)議與上下文共享機制**；
* 支持多任務(wù)協(xié)作（CoT, ToT, hierarchical agent planning）；
* 建立智能體自監(jiān)控與糾錯機制（self-check, peer-review）。
3. 應(yīng)用場景落地
* 將多智能體平臺應(yīng)用于相應(yīng)場景，推動AI能力從單模型向多角色協(xié)同演進。
* 建設(shè)醫(yī)療AI的“數(shù)據(jù)—知識—智能體”三位一體底座

三、技術(shù)架構(gòu)與團隊管理
* 負(fù)責(zé)AI平臺整體架構(gòu)設(shè)計與技術(shù)選型（LLM/RAG/知識圖譜/Agent框架/多模態(tài)處理）；
* 搭建AI工程化基礎(chǔ)設(shè)施，包括：微服務(wù)化部署、數(shù)據(jù)管線（Data Pipeline）、模型注冊與版本管理；
* 與數(shù)據(jù)團隊、醫(yī)學(xué)專家、產(chǎn)品與安全部門緊密協(xié)作；
* 帶領(lǐng)AI工程師、算法研究員、數(shù)據(jù)標(biāo)注與知識工程團隊實現(xiàn)技術(shù)落地；
* 建立AI平臺開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)、文檔規(guī)范與復(fù)用機制，形成內(nèi)部AI平臺生態(tài)。

【任職要求】
必備條件
* 本科及以上學(xué)歷，計算機科學(xué)、人工智能專業(yè)；
* 5年以上AI平臺或AI工程經(jīng)驗；
* 精通大模型生態(tài)（LLM、Embedding、RAG、知識圖譜、向量數(shù)據(jù)庫等）；
* 熟悉醫(yī)療NLP（實體抽取、關(guān)系抽取、事件抽?。┗蜥t(yī)學(xué)影像AI流程；
* 有較強的系統(tǒng)設(shè)計能力與跨部門溝通協(xié)調(diào)能力。


以下優(yōu)先
* 主導(dǎo)或參與過醫(yī)療AI平臺、知識庫或CDSS系統(tǒng)建設(shè)；
* 有使用或自研多智能體框架經(jīng)驗（LangChain、CrewAI、AutoGPT、Swarm等）；
* 熟悉數(shù)據(jù)安全、隱私計算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等合規(guī)技術(shù)；
* 對醫(yī)療大模型有深入理解。