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崗位職責(zé)：
開發(fā)和部署用于處理和分析醫(yī)學(xué)文本數(shù)據(jù)的 NLP 模型，例如電子病歷、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)等。
設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)信息抽取、文本分類、情感分析、問答系統(tǒng)等 NLP 算法。
67探索和應(yīng)用大模型（如 GPT、BERT 等）在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，例如醫(yī)學(xué)文本生成、智能問診、醫(yī)學(xué)知識(shí)問答等。67
與醫(yī)學(xué)專家和數(shù)據(jù)科學(xué)家合作，理解業(yè)務(wù)需求，并將 NLP 技術(shù)應(yīng)用于解決實(shí)際問題。
跟蹤最新的 NLP 研究進(jìn)展，并將其應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目中。
編寫高質(zhì)量的代碼，并進(jìn)行單元測(cè)試和集成測(cè)試。
撰寫技術(shù)文檔，并進(jìn)行技術(shù)分享。

任職要求
學(xué)歷：67計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能，電子信息等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
67經(jīng)驗(yàn)：673 年以上 NLP 相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，有醫(yī)學(xué)相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
67技能：67
精通 Python 或 Java 等編程語言。
熟悉常用的 NLP 工具包，例如 TensorFlow、PyTorch、spaCy、NLTK 等。
熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，例如深度學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等。
67具備大模型訓(xùn)練、微調(diào)、應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，熟悉主流大模型框架，例如 Hugging Face Transformers、DeepSpeed 等。67
具備良好的數(shù)據(jù)處理和分析能力。
具備良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神。
67加分項(xiàng)：67
熟悉醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜、醫(yī)學(xué)術(shù)語標(biāo)準(zhǔn) (例如 SNOMED CT、LOINC 等)。
有醫(yī)學(xué)影像分析等相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
發(fā)表過相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)論文，獲得過算法比賽獎(jiǎng)項(xiàng)。