岗位职责： 1、大语言模型（LLM）的医疗场景优化： 负责医疗领域大语言模型（如GPT、BERT等）的微调与优化，提升模型在疾病诊断、临床决策支持等场景中的逻辑准确性与可解释性 探索Prompt Engineering、RLHF等技术在医疗对话系统中的应用 2、医疗知识库构建与增强 整合多源异构医学数据（临床指南、医学文献、电子病历等），构建结构化医疗知识库 开发知识图谱与LLM的融合架构，实现动态知识注入与因果推理能力增强 3、跨模态医疗AI技术研发 研究大模型与医疗知识图谱、因果推理、时序分析的结合路径 构建基于ICD编码体系的疾病推理引擎，优化临床路径推导的算法框架 任职要求： 1、本科及以上学历，计算机科学/生物医学工程/临床医学信息学/生物信息学等相关专业 2、具备LLM微调实战经验，深入理解知识图谱技术及医疗本体构建方法论 3、熟练使用Python，具备大规模数据处理及分布式训练经验 4、有医疗AI落地项目经验者、熟悉医疗数据（如ICD编码、医学实体识别、临床路径）、发表过相关论文，参与过开源医疗大模型项目者优先