蚂蚁金服蚂蚁集团-医学数据专家(医疗大模型)-数字医疗

1、根据AI医疗行业发展方向，结合公司整体规划明确业务目标和策略，对大模型相关产品的医学专业度负责； 2、通过对医生及患者需求的洞察，制定并完善的医学数据生产、标注体系、模型评测标准，从专业角度推动模型和产品能力的持续优化； 3、推动和头部医生及医院专科的AI合作，提升专科垂直领域的能力纵深，形成良性且持续的行业影响力。

1. 负责并实现大模型在医疗领域的后预训练、推理增强、指令对齐、上下文对话等关键技术，提升模型在复杂医疗任务中的性能与稳定性； 2. 深入挖掘医疗行业的多源异构数据，构建高质量语料库和知识增强机制，支撑大模型在医疗场景下的可控性和泛化性； 3. 研究和跟踪前沿技术发展，有机会和医院院士团队合作，基于专科知识训练专科大模型，构建医学领域的智能体，服务患者和医生, 共同构建医疗领域行业标准和Benchmark，探索AI助力医疗普惠和智能化的新范式。

1、快速理解医疗健康行业特点及业务模式，识别业务当前存在或随着AI大模型生态发展潜在的各类风险点，围绕医学风险针对性进行风险规则、评估策略制定，设计、建设并持续完善相关风险管理机制，推动业务进行优化和改进； 2、协同模型算法及业务内控等团队，针对已识别风险点建立监测和预警机制，持续向业务部门和管理层反馈风险指标及治理水位建议，并对业务风险管理优化落地情况进行持续跟踪、评价及监督； 3、基于专业背景或临床经验，根据需要对（包括但不限于）业务模式、方案、内容素材、产品/服务等进行医学合理性、循证科学性、临床符合性审查，并从风险管理视角给出改善意见； 4、与业务团队和相关职能部门保持良好沟通协作，承担内外部专业资源的管理、对接工作； 5、主导或协同推进专业数据库及专业风险防控等能力建设； 6、完成部门交办的其他工作。

1、与医疗大模型算法团队合作进行医疗大模型迭代，具体内容包括模型医学能力评测、训练所需医学数据标注构建等； 2、和医疗机构合作，将真实临床场景下的回顾性和前瞻性诊疗数据转化为大模型训练数据；