到岗时间：不限
婚况要求：不限
岗位介绍:
负责并实现大模型在医疗领域的后预训练、推理增强、指令对齐、上下文对话等关键技术，提升模型在复杂医疗任务中的性能与稳定性;
深入挖掘医疗行业的多源异构数据，构建高质量语料库和知识增强机制，支撑大模型在医疗场景下的可控性和泛化性;
负责医疗垂直领域大模型的基础研究和工程落地，聚焦大模型的预训练、后训练(SFT、RL)等关键技
术。
深入挖掘医疗行业的多源异构数据(包括结构化知识、非结构化文本、临床记录等)，构建高质量语料库和知识增强机制，支撑大模型在医疗场景下的可控性和泛化性。
研究并实现大模型在医疗领域的继续预训练、推理增
强、指令对齐、上下文对话等关键技术，提升模型在
复杂医疗任务中的性能与稳定性。关注并探索大模型前沿技术，持续跟踪LLM、MoE、Scaling Law、Continual Learning等方向，推动医疗大模型能力的持续迭代与升级。
岗位概述
作为AIAgent基础设施工程师，你将负责构建和运维支撑Agent运行的全部底层系统一包括安全沙箱环境、容器编排、多租户隔离、云端虚拟机管理、任务调度、可观测性体系以及成本优化。你的工作将直接决定Agent"能跑多稳"、"能服务多少用户"、成本能压多低"。
核心职责
- 设计并构建Agent安全沙箱执行环境，使每个Agent会话在隔离的容器/虚拟机中安全运行代码、操作浏览器和文件系统，同时防止恶意行为逃逸- 构建多租户基础设施，实现用户会话隔离、资源配额管理、弹性扩缩容，确保系统在高并发场景下的稳定性和公平性。
- 设计Agent任务调度和状态管理系统，支持长时间运行的异步任务、断点续传、故障恢复和优雅降级- 搭建完善的可观测性体系(日志、指标、链路追踪)，实现Agent执行全链路的监控、告警和问题
定位
- 设计CI/CD流水线和基础设施即代码(laC)实践，确保基础设施变更可追溯、可回滚、可快速迭代职位要求
任职要求 ：
1.计算机、人工智能、统计学、数学或相关专业本科及以上学历，硕士优先。
2.3-5 年以上 AI 算法开发经验，医疗、护理或智能服务场景优先。
3.熟练掌握机器学习/深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）。
4.熟悉大语言模型（LLM）训练与微调、Prompt 优化及 Few-shot Learning 技术。
5.熟悉多 Agent 系统设计、任务分发和智能调度。
6.精通数据结构、算法优化，熟悉 NLP 技术及文本处理。
7.熟悉 SQL、Python 数据处理及可视化，了解数据中台与知识图谱建设。
8.有模型评估指标体系设计和 A/B 测试经验
【优先加分项】
1.有医疗或居家护理服务 AI 产品经验。
2.熟悉 RAG（检索增强生成）架构、IoT 数据接入、智能硬件集成。
3.有大规模用户场景下模型部署和监控经验。
4.熟悉安全机制设计、异常场景识别及人机协同策略。
求职提醒：求职过程请勿缴纳费用，谨防诈骗！若信息不实请举报。
