京东医学数据专家岗
任职要求
1、知名大学临床医学专业毕业，博士学历，2年以上临床经历，对临床诊疗非常了解。有医工交叉背景优先。 2、对机器学习及大模型的基本概念以及在医学上的应用较为了…
工作职责
1、与医疗大模型算法团队合作进行医疗大模型迭代，具体内容包括医疗大模型能力评测、医疗大模型训练数据构建、制定所需临床数据采集策略等。 2、设计并实施医疗健康AI创新项目，包括生理信号、医学影像、医疗大数据等方向。 3、与大学和医疗机构联合申请纵向课题或开展横向课题。 4、将团队研究成果形成科研论文及专利。
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；
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；
-医疗质检体系管理：对互联网医院医疗质量管理体系和质控流程持续优化，确保诊疗风险案例的质检覆盖率、检出率、精确检查率，确保医疗服务安全高效 -互联网诊疗风险管控、质量提升：通过质检案例复盘、差评溯源及客诉处理，推动医疗服务质量持续改进 -质检专家团队管理：通过质检医生的检出结果分析，定期开展质检规则培训，提升质检团队的质检准确性 -质控规则优化：定期提炼诊疗风险点，优化质控规则，推动制度流程、产品功能升级 -数据分析能力：基于质检数据深度分析，精准识别高危风险，平衡质控成本与医疗安全，为管理决策提供支持 -AI质控：探索AI技术在医疗质检中的应用，推动质控平台建设，提升质控效率与精准度
【岗位职责】 1、复杂Query理解与拆解： 负责医疗场景下用户复杂提问（Query）的深度语义理解。利用CoT（链式思维）、ToT（思维树）等技术，将复杂的临床诊疗问题拆解为可执行的子任务序列（Planning）。 2、Agent规划与调度： 设计并优化基于LLM的Agent决策机制（如ReAct框架），负责Query重写（Rewrite）、意图路由（Router）以及各类医学工具/知识库（检索工具、药典库、指南库、计算器等）的精准调度与参数填充。 3、搜索相关性优化： 结合医疗知识图谱，通过Query扩展、实体链接等手段，优化RAG链路中的检索召回质量，解决长尾医疗问题的语义匹配难题。 4、模型微调与迭代： 针对Query规划场景，构建高质量的SFT（监督微调）数据和RLHF（人类反馈强化学习）链路，提升模型在指令遵循、逻辑推理和拒识（风控）方面的能力。 5、Bad Case归因与体验提升： 深入分析“幻觉”或答非所问的Case，从Query规划层面提出改进方案，提升医生用户的搜索满足度（Sat）。