平安科技算法工程师（医疗数据）
任职要求
1. 计算机、统计学、数学、生物信息、医学等相关专业硕士或以上学历； 2. 热爱数据分析和建模，享受从数据中发现知识、提炼智慧的乐趣，具备医疗数据分析和建模的实践经验。 3. 具有扎实的统计学和机器学习基…
工作职责
1.负责医疗AI项目的数据分析和建模工作，包括：医疗数据的数据准备、统计分析、机器学习分析建模、模型评估、可视化等工作，并根据项目需求学习及应用新方法和新技术。并与开发团队合作完成模型应用部署和模型更新等API服务。 2.负责医疗AI产品中的数据开发与分析工作，协助产品团队进行产品中的上线数据分析和优化策略制定。
工作内容： 参与平安集团智能理赔系统的研发，利用大语言模型（LLM）、多模态理解与知识图谱技术，构建“从客户材料到赔付决策”的全自动审核引擎。 主要职责： - 参与 AI 理赔审核系统的研发，协助构建多模态文档（医疗影像、保单 PDF）的信息提取，实现对客户提交材料的理解与判别； - 设计并实现保单条款与理赔规则的结构化表示，支持大模型精准调用与推理； - 追踪大模型领域前沿技术，优化大模型提示工程（Prompt Engineering）、微调（Fine-tuning）与RAG（检索增强生成）方案，提升模型在复杂理赔场景下的判断准确率； - 负责理赔案件数据的清洗、标注体系设计及高质量数据集的构建； - 参与系统开发，将AI模型能力集成到理赔流程中，支持高并发、低延迟的生产环境部署； - 编写技术文档、参与代码评审，持续优化系统稳定性与可维护性。
1.深度参与医疗领域多模态大模型（Medical VLM）的全链路研发，负责包括基础模型预训练、指令微调（SFT）、以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）等核心技术的建模与优化； 2.探索并实现面向多模态医疗诊断辅助、健康管理等复杂场景的 AI Agent 架构，设计多步推理、工具调用及反思机制，提升模型解决实际医学问题的能力； 3.建立完善的多模态医疗垂直领域模型评估体系，从医学专业性、安全性、逻辑性等维度持续迭代算法方案。
1. 深度参与医疗领域大模型（Medical LLM）的全链路研发，负责包括基础模型预训练、指令微调（SFT）、以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）等核心技术的建模与优化； 2. 探索并实现面向医疗诊断辅助、健康管理等复杂场景的 AI Agent 架构，设计多步推理、工具调用及反思机制，提升模型解决实际医学问题的能力； 3. 建立完善的医疗垂直领域模型评估体系，从医学专业性、安全性、逻辑性等维度持续迭代算法方案。
设计、实现和优化医疗险核保及风控算法和模型，包括风险评估、精准定价、欺诈识别等。负责医疗、保险、行为大数据的收集、清洗、标注和分析，构建高质量的数据集以支持风控模型开发。