职位概述
我们正在招聘一名技术扎实且富有热情的机器学习工程师，加入我们的医疗科技研发团队。您将主要负责设计、搭建并持续优化一套创新型AIAgent系统，该系统可智能解析医院医疗设备的实时运行状态、位置信息、收益数据等，并自动生成深度分析报告。您的工作将显著提升医疗机构的设备管理效率，助力资源合理配置，并为运营决策提供强有力的数据智能支撑。

核心职责
1：参与AIAgent系统的整体架构规划，主导其中机器学习与深度学习模块的技术方案制定、实现及迭代升级。
2：完成大语言模型的训练、微调与部署工作，应用于自然语言理解、意图识别以及自动化报告生成等场景。
3：构建并优化工具调用框架，使LLM能够稳定执行API调用、数据库查询和数值计算任务。
4：搭建高效的数据处理与分析流程，对来自医疗设备的多源时序数据进行清洗、特征工程与聚合处理，保障模型输入质量。
5：设计并实现报告生成机制，将模型输出结果与标准化模板、可视化图表动态融合，输出专业且直观的分析文档。
6：负责模型的本地部署、性能监控与长期优化，确保系统在高安全等级环境下的可靠、高效运转。
7：与后端、前端工程师及产品经理密切配合，推动技术方案转化为稳定可用的产品功能。

必备要求
教育背景：
1：计算机科学、人工智能、数学、统计学或相关专业本科及以上学历。

技术技能：
1：编程语言：熟练掌握Python，具备良好的编程习惯和扎实的代码功底。
2：机器学习框架：精通PyTorch或TensorFlow至少其一。
3：LLM技术栈：具备大语言模型微调的实际项目经验（如LoRA、QLoRA），熟悉提示工程（PromptEngineering）和RAG（检索增强生成）技术。
4：AIAgent框架：有使用LangChain、LlamaIndex或SemanticKernel等构建应用的经验，理解Agent的任务规划与工具调用机制。
5：模型部署：具备使用vLLM、TGI或Llama.cpp进行模型推理部署与性能优化的经验。
6：数据处理：熟练运用Pandas、NumPy、SQL等工具进行数据操作与分析。

经验：
1：至少2年机器学习相关领域工作经验，具备从零到一完整构建并交付AI项目的经历。
2：拥有实际落地的大模型应用项目经验，非仅限于课程实践或学习案例。
3：（加分项）有在医疗、物联网或数据分析方向应用AI技术的经验。

优先考虑条件
1：具备在高数据安全要求场景（如医疗、金融）下完成模型本地化部署的经历。
2：了解模型量化方法（如AWQ、GPTQ、GGUF），可用于提升推理速度与资源利用率。
3：有基于Docker实现模型与应用容器化部署的经验。
4：掌握基础后端开发能力（如FastAPI），能独立编写模型服务接口。
5：对医疗健康行业有浓厚兴趣，具备较强的业务洞察力和以问题为导向的思维方式。

软技能
1：优秀的技术攻关能力：能自主探索并解决复杂工程技术难题。
2：良好的沟通表达：能清晰向技术与非技术人员阐述技术逻辑与方案设计。
3：团队协作意识强：乐于在跨职能团队中协同工作，共同推进目标达成。
4：注重细节：对数据准确性、模型表现和代码规范有严格标准。

我们提供
1：深入参与具有高度专业性与重大社会价值的技术项目的机会。
接触真实、大规模的医疗物联网数据，直面复杂的数据智能应用挑战。