智能互联阿里健康-大模型算法专家 - Query理解与规划方向-杭州/北京
社招全职3年以上地点：杭州状态：招聘
任职要求
学历背景： 计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，3年以上NLP或搜索推荐算法工作经验。 核心技术： 1、深刻理解Transformer架构及主流开源大模型（Llama, Qwen, Baichuan等）； 2、精通Prompt Engineering，熟悉LangChain/AutoGPT等Agent框架原理； 3、在意图识别、命名实体识别（NER）、语义匹配等NLP任务上有扎实的落地经验。 4、RAG/搜索经验： 熟悉搜索引擎架构，对Query Analysis（QA）模块有深入研究，了…
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工作职责
【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）。
包括英文材料
学历+
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
Llama+
https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese
Llama中文社区，实时汇总最新Llama学习资料，构建最好的中文Llama大模型开源生态，完全开源可商用。
https://www.llama.com/docs/overview/
This guide provides information and resources to help you set up Llama including how to access the model, hosting, how-to and integration guides.
Prompt+
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/introduction-prompt-design
A prompt is a natural language request submitted to a language model to receive a response back.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering
These techniques aren't recommended for reasoning models like gpt-5 and o-series models.
https://www.youtube.com/watch?v=LWiMwhDZ9as
Learn and master the fundamentals of Prompt Engineering and LLMs with this 5-HOUR Prompt Engineering Crash Course!
LangChain+
https://python.langchain.com/docs/tutorials/
New to LangChain or LLM app development in general? Read this material to quickly get up and running building your first applications.
https://www.freecodecamp.org/news/beginners-guide-to-langchain/
LangChain is a popular framework for creating LLM-powered apps.
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● 负责PAI平台资源调度模块的设计与开发，全面支撑模型训练、评估及推理阶段的资源调度需求。 ● 负责GPU、CPU 及其他异构硬件资源的统一编排与高效调度，实现对稳态资源、潮汐资源、混部资源以及多云环境下资源的合理分配与协同利用。 ● 聚焦资源复用与集群利用率提升，结合大模型场景中预训练、后训练、离线推理、评估等任务的负载特征，优化排队策略、优先级管理与抢占机制，最大化整体资源效能。 ● 构建端到端的故障可观测体系，针对训练/推理任务中频发的软硬件异常（如 GPU XID 错误、网络超时、节点失联等），完善日志、指标、事件的采集与关联分析能力，实现问题快速定位与根因追溯。 ● 研发智能诊断与自动容错机制，基于历史故障模式与运行时上下文，开发自动化诊断引擎，支持动态降级、局部重试、弹性扩缩容等策略，减少人工干预，提升作业自愈能力。 ● 打造训练过程可视化与用户体验闭环，建设面向用户的训练状态看板，直观呈现任务健康度、资源使用、通信瓶颈及异常告警，并提供可操作建议，降低使用门槛，加速问题反馈与迭代优化。
更新于 2026-03-24北京|杭州
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1.负责医学问答深度思考模式（DeepResearch）的产品优化，支持医学临床和科研类问题。 2.探索Agentic-AI在医学领域的技术落地和架构演进，提升医学问答算法的循证率和逻辑性。 3.和优秀的同学一起合作，为医生平台创新业务注入生命力。
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