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崗位職責(zé)： 1. 內(nèi)部知識庫構(gòu)建與優(yōu)化： 設(shè)計并實現(xiàn)用于藥物研發(fā)的智能知識庫系統(tǒng)， 支持信息存儲 、檢索與智能推理，提升研發(fā)效率。 基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)自動化文獻(xiàn)檢索和知識推薦系統(tǒng)。 2. 藥物研發(fā)翻譯軟件開發(fā)： 開發(fā)和優(yōu)化專用藥物研發(fā)領(lǐng)域的翻譯系統(tǒng)，確保專業(yè)術(shù)語的精準(zhǔn)翻譯。 結(jié)合自然語處理（ NLP）技術(shù)提升翻譯的準(zhǔn)確性，優(yōu)化藥品研發(fā)文檔的翻譯流程。 3. 智能客服系統(tǒng)： 設(shè)計并開發(fā)智能客服系統(tǒng)， 基于 NLP 和對話生成技術(shù)，提供高效的客戶?持與問題解答。 開發(fā)基于藥物研發(fā)和企業(yè)管理需求的定制化智能客服系統(tǒng)，提升用戶體驗。 4. AI 模型訓(xùn)練與部署（ 如 RAG 應(yīng)用）： 獨自負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)采集 、預(yù)處理到 AI 模型訓(xùn)練 、優(yōu)化和部署的全流程工作，確保模型與業(yè)務(wù)需求契合。 實現(xiàn)基于 RAG（ Retrieval-Augmented Generation） 的應(yīng)用，提升大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和生成模型的性能。 將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，確保高效 、穩(wěn)定運(yùn)行， 并與現(xiàn)有系統(tǒng)無縫集成。 5. 算法開發(fā)與創(chuàng)新： 獨立設(shè)計和實現(xiàn)新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，推動解決具體業(yè)務(wù)問題， 如數(shù)據(jù)預(yù)測 、分類和優(yōu)化。 針對不同業(yè)務(wù)場景提出合適的 AI 解決?案，確保算法的可維護(hù)性和?效性。 6. 與后端工程師合作： 與后端工程師緊密合作，確保 AI 模型能夠順利集成到公司現(xiàn)有的技術(shù)架構(gòu)和產(chǎn)品中。 協(xié)助后端團(tuán)隊優(yōu)化模型的接口設(shè)計和數(shù)據(jù)交互，確保系統(tǒng)穩(wěn)定性和性能。 任職要求： 1. 學(xué)歷與專業(yè)：計算機(jī)科學(xué) 、數(shù)據(jù)科學(xué) 、人工智能 、藥學(xué)或相關(guān)專業(yè)的碩?及以上學(xué)歷。 2. 技能要求： 精通機(jī)器學(xué)習(xí) 、深度學(xué)習(xí) 、自然語言處理（ NLP） 等領(lǐng)域，熟練使用 TensorFlow、 PyTorch 等主流框架。 熟悉 RAG（ Retrieval-Augmented Generation）模型及其在實際場景中的應(yīng)用 。 熟悉算法設(shè)計 、特征工程 、模型評估與優(yōu)化技巧。 熟練使用 Python 編程語言， 能夠獨立編寫清晰 、高效的代碼。 有數(shù)據(jù)清洗 、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析的經(jīng)驗， 能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。 3. 項目經(jīng)驗： 至少 2 年以上機(jī)器學(xué)習(xí)或相關(guān)領(lǐng)域的工作經(jīng)驗， 具備項目全周期經(jīng)驗者優(yōu)先。 有藥物研發(fā)相關(guān)項目經(jīng)驗， 尤其是在翻譯系統(tǒng) 、智能客服系統(tǒng) 、AI 模型等領(lǐng)域的實踐 經(jīng)驗者優(yōu)先。 熟悉仿制藥行業(yè)的特點和需求， 能在該領(lǐng)域中靈活應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。 4. 團(tuán)隊合作與溝通能力 ： 良好的團(tuán)隊合作精神和跨部門溝通能力， 能有效與研發(fā)團(tuán)隊 、產(chǎn)品經(jīng)理和后端工程師 協(xié)作。 具備—定的技術(shù)文檔編寫能力 ， 能夠清晰表達(dá)復(fù)雜的技術(shù)概念。 加分項： 熟悉大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分布式計算框架， 如 Spark 、Dask 等。 了解藥品研發(fā)和仿制藥行業(yè)的相關(guān)法規(guī)與業(yè)務(wù)流程。