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崗位職責：
開發(fā)和部署用于處理和分析醫(yī)學文本數(shù)據(jù)的 NLP 模型，例如電子病歷、醫(yī)學文獻、臨床試驗數(shù)據(jù)等。
設(shè)計和實現(xiàn)信息抽取、文本分類、情感分析、問答系統(tǒng)等 NLP 算法。
67探索和應用大模型（如 GPT、BERT 等）在醫(yī)學領(lǐng)域的應用，例如醫(yī)學文本生成、智能問診、醫(yī)學知識問答等。67
與醫(yī)學專家和數(shù)據(jù)科學家合作，理解業(yè)務需求，并將 NLP 技術(shù)應用于解決實際問題。
跟蹤最新的 NLP 研究進展，并將其應用于實際項目中。
編寫高質(zhì)量的代碼，并進行單元測試和集成測試。
撰寫技術(shù)文檔，并進行技術(shù)分享。

任職要求
學歷：67計算機科學、人工智能，電子信息等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學歷。
67經(jīng)驗：673 年以上 NLP 相關(guān)工作經(jīng)驗，有醫(yī)學相關(guān)項目經(jīng)驗者優(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。
熟悉常用的機器學習算法，例如深度學習、統(tǒng)計學習等。
67具備大模型訓練、微調(diào)、應用經(jīng)驗，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隊合作精神。
67加分項：67
熟悉醫(yī)學知識圖譜、醫(yī)學術(shù)語標準 (例如 SNOMED CT、LOINC 等)。
有醫(yī)學影像分析等相關(guān)項目經(jīng)驗。
發(fā)表過相關(guān)領(lǐng)域的學術(shù)論文，獲得過算法比賽獎項。