商汤提示词工程师-医疗AI
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、AI、生物医学工程等相关专业优先。 2. 熟悉Python，了解大模型技术（如RAG、Tool-Call、Agent等），有使用Dify、LangChain、FastGPT、Coze等平台经验者…
工作职责
1. 对接产品与医学团队，将医疗需求转化为可执行的提示词方案。 2. 设计并优化医疗AI智能体提示词，支持不同任务（问答、推理、受限输出、结构化输出等）制定提示词策略。 3. 基于工作流框架（如Dify、FastGPT、Coze等）搭建和调优AI工作流，确保输出准确、稳定。 4. 分析用户反馈，持续迭代优化提示词与系统表现。
-致力于打造业界领先的医疗大模型对话系统。通过持续的技术创新和优化，成功构建了一套完整的医疗智能对话解决方案 -数据合成：负责领域知识和训练数据的构建与维护，利用数据飞轮机制不断优化数据质量和丰富度，提升模型性能和应用效果 -大模型训练：针对业务需求进行大模型的继续训练、有监督微调和强化学习，以及多模态模型训练，实现模型在垂直领域的深度适配，与业务专家合作，构建和优化结构化的提示词系统，利用COT等先进技术增强大模型的推理能力，高效、精准解决实际问题 -信息检索：开发和优化Query理解、语义索引、相关性排序等技术，提升RAG的效果，实现大模型与知识库的深度融合，基于领先的智能体框架，运用并增强大模型的推理、对话和反思能力，解决复杂业务问题 -大模型评测：制定和实施全方位的大模型评估方案，结合人工评估和自动化评估手段，建立完整的评测体系，确保模型性能的可靠性和稳定性 -应用落地：深入理解业务痛点，定义问题解决方案，设定任务标准和目标，通过持续的技术创新和优化，实现最佳的业务效果和用户体验
-致力于打造业界领先的医疗大模型对话系统。通过持续的技术创新和优化，成功构建了一套完整的医疗智能对话解决方案 -数据合成：负责领域知识和训练数据的构建与维护，利用数据飞轮机制不断优化数据质量和丰富度，提升模型性能和应用效果 -大模型训练：针对业务需求进行大模型的继续训练、有监督微调和强化学习，以及多模态模型训练，实现模型在垂直领域的深度适配，与业务专家合作，构建和优化结构化的提示词系统，利用COT等先进技术增强大模型的推理能力，高效、精准解决实际问题 -信息检索：开发和优化Query理解、语义索引、相关性排序等技术，提升RAG的效果，实现大模型与知识库的深度融合，基于领先的智能体框架，运用并增强大模型的推理、对话和反思能力，解决复杂业务问题 -的可靠性和稳定性 -应用落地：深入理解业务痛点，定义问题解决方案，设定任务标准和目标，通过持续的技术创新和优化，实现最佳的业务效果和用户体验
-主要负责健康医疗业务的策略研发工作，提升大语言模型的应用效果。 -积极探索多模态大模型等前沿技术领域并结合业务落地。 -预训练和微调大语言模型，基于医疗健康行业数据，训练更适合业务需求场景的大语言模型。 -建设医疗健康行业的大模型知识库，带领团队完成数据处理加工，知识体系化及数据飞轮基础设施建设。
1. 负责云通信国际融合产品核心产品功能开发与版本迭代，保证产品能力快速迭代和高质量交付 2. 负责云通信融合产品与能力开放平台基础框架开发，兼顾传统接口式编程范式以及大模型编程范式，保证系统鲁棒性的同时考虑业务扩展性 3. 负责大语言模型应用层开发与落地，包括但不限于生成ChatFlow，智能对话生成，知识问答、数据分析等场景 4. 通过行业会议、技术媒体、学术研究、友商交流等方式，收集领域内的新技术信息，包括但不限于技术原理、技术优劣势、应用场景等 5. 分析竞对产品的核心技术指标和发展方向，通过内外部渠道，了解并洞悉客户需求，并凝练形成对应的技术洞察、选型以及协助产品经理构建产品发展规划 6. 指导和培养团队成员，包括评审设计文档和代码 7. 参与平台整体系统的架构设计与演进规划，结合业务实际情况综合考虑系统的安全性、稳定性、可扩展性、性能和使用体验，对系统持续优化，确保能够满足持续发展的业务形态与规模对基础平台能力的需求