机器学习工程师-AIAgent与数

职位概述
我们正在寻找一位充满激情且技术扎实的机器学习工程师，加入我们的医疗科技团队。您将核心负责设计、构建并优化一个革命性的AIAgent系统，该系统能智能分析医院医疗设备的实时状态、定位、收入等数据，并自动生成深度分析报告。您的工作将直接提升医院设备管理效率，优化资源配置，并为决策提供数据智能支持。
核心职责
1：参与AIAgent系统的整体架构设计，负责其机器学习/深度学习模块的技术选型、实现与迭代优化。
2：训练、微调和部署大语言模型，用于自然语言理解（NLU）、意图识别、报告生成等任务。
3：开发和优化工具调用框架，使LLM能够可靠地执行API调用、数据查询与计算。
4：构建数据处理与分析pipeline，对医疗设备产生的多源时序数据进行清洗、特征提取和聚合，为模型提供高质量输入。
5：设计和实现报告生成逻辑，将模型输出与预设的报表模板、可视化图表动态结合，生成专业、易懂的分析报告。
6：负责模型的本地化部署、性能监控与持续优化，确保系统在高数据安全要求下的稳定、高效运行。
7：与后端工程师、前端工程师和产品经理紧密协作，共同将技术方案落地为可靠的产品功能。

必备要求
教育背景：
1：计算机科学、人工智能、数学、统计学或相关领域的本科及以上学历。
技术技能：
1：编程语言：精通Python，具备扎实的编程基础和良好的代码风格。
2：机器学习框架：熟练掌握PyTorch或TensorFlow中至少一种。
3：LLM技术栈：拥有大语言模型微调的实际项目经验（如LoRA,QLoRA等），熟悉提示工程（PromptEngineering）和RAG（检索增强生成）相关技术。
4：AIAgent框架：有使用LangChain、LlamaIndex或SemanticKernel等框架构建应用的经验，理解Agent的规划、工具调用等概念。
5：模型部署：有使用vLLM、TGI或Llama.cpp等工具部署和优化模型推理的经验。
6：数据处理：熟练使用Pandas、NumPy、SQL等进行数据操作和分析。
经验：
1：2年以上机器学习相关工作经验，有从0到1构建并交付AI项目的完整经历。
2：有实际的大模型应用项目经验，而非仅限课程项目或学习。
3：（加分）有在医疗、物联网或数据分析领域应用AI的经验。
优先考虑条件
1：有在严格数据安全环境下（如医疗、金融）进行模型本地化部署的经验。
2：熟悉模型量化技术（如AWQ,GPTQ,GGUF）以提升推理效率。
3：有使用Docker容器化部署模型和应用的经验。
4：了解基本的后端开发（如FastAPI），能够编写模型推理API。
5：对医疗健康领域有浓厚兴趣，具备良好的业务理解能力和解决问题导向的思维。
软技能
1：出色的解决问题能力：能够独立研究并解决复杂的技术挑战。
2：强大的沟通能力：能够清晰地向技术和非技术团队成员解释复杂概念。
3：团队合作精神：享受在跨职能团队中协作，共同达成目标。
4：对细节的关注：对数据质量、模型性能和代码质量有高标准。
我们提供
1：有机会在一个高度专业化且有巨大社会价值的领域解决前沿技术问题。
接触真实、海量的医疗物联网数据，挑战复杂的数据智能应用场景。