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職位描述： 1.參與構(gòu)建醫(yī)療領(lǐng)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)以及大語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)，并優(yōu)化醫(yī)療多模態(tài)大模型的性能。 2.與醫(yī)學(xué)專(zhuān)家、產(chǎn)品技術(shù)團(tuán)隊(duì)緊密合作，將算法模型轉(zhuǎn)化為實(shí)際的醫(yī)療解決方案。 3.從事大模型的研發(fā)與應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)采集、模型評(píng)估、預(yù)訓(xùn)練、SFT、獎(jiǎng)勵(lì)模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等工作，提高大模型的整體性能 4.研究并落地大模型數(shù)據(jù)建設(shè)方法、通過(guò)重寫(xiě)、生成等方法合成大規(guī)模、高質(zhì)量數(shù)據(jù)、建立自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集和評(píng)估方法，以提高各個(gè)階段的能力 5.其他大模型在NLP上的應(yīng)用場(chǎng)景，包括NLU/NLG、信息抽取、閱讀理解等方向。 6.深入理解agent技術(shù)，RAG技術(shù)的背后原理和擁有相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 7.開(kāi)發(fā)醫(yī)療領(lǐng)域領(lǐng)先的技術(shù)產(chǎn)品，如泛醫(yī)療助手，智能分診，智能問(wèn)診等 職位要求： 1.計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能等本科以上學(xué)歷。 2.熟練掌握TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架，具備出色的編程能力，熟悉Python等編程語(yǔ)言: 3.熟悉多模態(tài)大模型以及LLM的數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和評(píng)估相關(guān)技術(shù)。 4.具有良好的科研背景，能夠獨(dú)立進(jìn)行算法研究，發(fā)表過(guò)高水平的學(xué)術(shù)論文者優(yōu)先。 5.有過(guò)高性能后端開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先； 6、有過(guò)模型加速開(kāi)發(fā)方經(jīng)驗(yàn)者加分； 7、良好的團(tuán)隊(duì)合作精神和溝通能力，能夠積極溝通和快速理解跨學(xué)科知識(shí)。