平安科技算法研究员

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。

follow最新的LLM领域的科研及业界最新的成果，直接应用到金融投资。 1. 参与基于大模型的量化策略设计与算法开发，覆盖信号生成、组合优化、模型训练等环节 ，运用大模型\多模态\强化学习解决AI投资、AIGC等项目。 2. 优化大模型在金融场景的推理效果，结合DPO/RLHF提升策略稳定性 3. 开发投资Agent系统，实现数据获取-分析-决策-执行的自动化链路 4. 跟踪AI4Finance前沿技术（如多模态金融大模型、低延迟推理）

1. 负责下一代视觉感知AI生产力平台相关AI技术研发，推动其在城市服务和企业数字化等领域的落地； 2. 负责生产力平台中涉及的图片/视频生成、多模态大模型等技术和方案的研究和应用； 3. 承担部分业务场景中的长尾视觉感知任务，包括但不限于目标检测、分类、动作识别等； 4. 跟进图片及视频生成，3D生成相关前沿技术，持续创新和改进优化；

1. 聚焦自动驾驶世界模型全链路研发，构建支撑端到端强化学习的核心能力： 2. 模型全生命周期开发：主导自动驾驶世界模型的架构设计、训练策略制定及多维度评估体系搭建，确保模型输出满足端到端 RL 训练的时序一致性与状态表征精度要求。