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【職位概述】
我們正在尋找一位具備深厚AI工程背景與醫療行業理解力的醫療AI平臺高級工程師**，全面負責公司AI核心能力平臺的規劃、設計與落地，涵蓋：
1. 醫療AI私有數據資產平臺 —— 打造從臨床數據采集、結構化處理、標注、知識沉淀到模型訓練的全流程體系，構建公司核心醫學數據資產。
2. 多智能體（Multi-Agent）生產與協作平臺** —— 建立可標準化、模塊化的AI應用“生產線”，支撐智能問診、臨床輔助決策、科研數據分析等高復雜度AI場景。

【核心職責】
一、AI私有數據資產平臺建設（與數據部門）
1. 醫療數據治理與資產化
統籌規劃醫療數據采集、清洗、脫敏、結構化與版本管理全流程；
建立符合國家與行業標準（如《電子病歷基本規范》、《數據安全法》、《個人信息保護法》）的 **醫療數據資產體系；
設計元數據管理機制與數據質量評估體系，確保數據可追溯、可復用。

2. 結構化與標注平臺建設
* 構建電子病歷結構化平臺：將非結構化文本（病歷、出院小結、影像報告等）自動解析為結構化字段；
* 建立自動化標注平臺：利用模型輔助標注（Model-in-the-loop），提高醫學文本、影像、病理等多模態數據的標注效率；
* 支持跨模態標注（文本-影像-病理）與多任務標注體系（命名實體識別、關系抽取、事件抽取等）。

3. 醫學知識向量化與知識庫建設
* 搭建企業級 **向量知識庫（Vector Knowledge Base）；
* 構建多源知識整合體系：整合醫學文獻、指南、結構化病例、藥品庫、疾病本體；
* 設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、多智能體生產與協作平臺建設
1. 智能體架構設計
* 設計醫療場景下的多智能體體系架構，定義智能體角色、邊界與職責；
* 構建典型智能體角色：
2. 智能體通信與編排機制
* 設計智能體之間的 **通信協議與上下文共享機制**；
* 支持多任務協作（CoT, ToT, hierarchical agent planning）；
* 建立智能體自監控與糾錯機制（self-check, peer-review）。
3. 應用場景落地
* 將多智能體平臺應用于相應場景，推動AI能力從單模型向多角色協同演進。
* 建設醫療AI的“數據—知識—智能體”三位一體底座

三、技術架構與團隊管理
* 負責AI平臺整體架構設計與技術選型（LLM/RAG/知識圖譜/Agent框架/多模態處理）；
* 搭建AI工程化基礎設施，包括：微服務化部署、數據管線（Data Pipeline）、模型注冊與版本管理；
* 與數據團隊、醫學專家、產品與安全部門緊密協作；
* 帶領AI工程師、算法研究員、數據標注與知識工程團隊實現技術落地；
* 建立AI平臺開發標準、文檔規范與復用機制，形成內部AI平臺生態。

【任職要求】
必備條件
* 本科及以上學歷，計算機科學、人工智能專業；
* 5年以上AI平臺或AI工程經驗；
* 精通大模型生態（LLM、Embedding、RAG、知識圖譜、向量數據庫等）；
* 熟悉醫療NLP（實體抽取、關系抽取、事件抽取）或醫學影像AI流程；
* 有較強的系統設計能力與跨部門溝通協調能力。


以下優先
* 主導或參與過醫療AI平臺、知識庫或CDSS系統建設；
* 有使用或自研多智能體框架經驗（LangChain、CrewAI、AutoGPT、Swarm等）；
* 熟悉數據安全、隱私計算、聯邦學習等合規技術；
* 對醫療大模型有深入理解。