OPPO机器学习研究员（健康方向）

1.负责健康数据研究与应用，通过对用户健康数据和大规模临床数据进行深入分析和建模，为医生和消费者提供有价值的健康功能和反馈； 2.处理和建模用户穿戴数据及海量用户行为数据，实现基于穿戴数据的推荐算法，优化排序机制，挖掘用户兴趣，提升推荐效果； 3.参与专家决策系统建设及研发工作，涉及知识抽取、知识存储、知识建模、知识挖掘，包括但不限于实体链接、关系抽取、知识推理、知识融合等

1. 负责研究适用于医疗应用场景的统计和机器学习算法（如图神经网络、多模态数据融合、时序分析等），提高AI在疾病预测、保险理赔、医保控费、健康服务推荐等方面的能力； 2. 参与医疗AI产品的研发，与产品团队、开发团队合作完成创新技术向应用成果的转化； 3. 参与和外部研究机构的学术合作，共同研发创新AI算法； 4. 基于上述工作发表AI领域顶级论文，申请发明专利。

探索并应用机器学习和深度学习技术于数字健康与推荐系统，负责特征分析、模型设计与优化、解释性模型构建等工作。 负责时间序列健康数据的技术研发，包括但不限于时序预测、表征学习、自监督学习、大模型应用等。 探索大语言模型与推荐/专家决策系统的融合，并推进产品在实际业务中的应用。

1，负责研究适用于医疗、保险、生物组学大数据的统计、机器学习（深度学习）算法，提高AI在疾病预测、用户健康画像构建以及健康服务推荐方面的能力； 2，参与医疗AI产品的研发，与产品团队、开发团队合作完成创新技术向应用成果的转化； 3，参与和外部研究机构的学术合作，共同研发创新AI算法； 4，基于上述工作发表AI领域顶级论文，申请发明专利。