AI应用开发工程师

此岗位仅面向2027届毕业生。 一、岗位职责 1. 负责医疗行业AI应用产品的需求分析、方案设计与功能开发，深度结合医疗场景创新落地，包括但不限于医疗智能对话（问诊咨询、医患交互）、医疗内容生成（病历摘要、检查报告解读）、医疗RAG（医学文献检索、诊疗指南匹配）、临床智能助手（辅助诊断、医嘱建议）等核心场景。 2. 基于大模型进行医疗AI应用层开发，结合医疗行业规范与数据隐私要求，完成接口封装、医疗业务逻辑实现、前后端联调，确保AI功能贴合临床、医技、行政等医疗场景实际需求。 3. 参与医疗AI应用架构设计，针对医疗数据高安全性、高准确性要求，进行性能优化、稳定性保障与迭代升级，推动AI技术在医疗场景的规模化应用与创新突破。 4. 对接产品、算法、前端及医疗业务团队（医生、医技人员），理解医疗业务痛点，推动AI能力从模型到医疗产品的完整落地，助力医疗效率提升、诊疗质量优化。 5. 编写医疗AI相关技术文档、接口文档，严格遵循医疗行业合规要求，保障项目可维护、可扩展，支撑医疗AI产品的合规性审核与迭代。 二、任职要求 1. 本科及以上学历27届毕业生，计算机、软件工程、电子信息、AI、医学信息工程等相关专业，有医疗行业AI相关认知或实践经验者优先。 2. 熟练掌握Java/Python至少一种后端开发语言，有实际项目经验，有医疗AI相关项目开发经验（如医疗大模型应用、医疗数据处理）者优先。 3. 熟悉常见后端框架（如 SpringBoot、FastAPI、Flask、Django 等），能独立完成后端服务开发与调试，适配医疗场景的高可靠性要求。 4. 了解大模型基本原理，有以下任一实践经验优先，医疗相关场景经验 加分： ◦ 大模型 API 调用与二次开发（尤其医疗大模型） ◦ RAG、Prompt 工程、智能体（Agent）开发，且有医疗场景落地经验（如医学文献RAG、临床决策Agent） ◦ 向量数据库使用（Chroma、Pinecone、Milvus 等），用于医疗数据（病历、文献、影像报告）的高效检索与匹配 5. 熟悉 MySQL/Redis/MongoDB 等数据库，了解 Linux、Git、Docker 基本操作，能处理医疗数据的存储、备份与安全管控相关需求。 6. 学习能力强，对AI产品与医疗场景结合有强烈兴趣，能快速理解医疗业务逻辑（如诊疗流程、病历规范），并落地贴合医疗需求的AI解决方案，重视医疗数据隐私与合规性。 三、加分项 1. 有上线AI产品、AI工具、小程序/Web应用经验，尤其有医疗AI产品（如智能问诊、病历助手、医学检索工具）上线经验者优先。 2. 熟悉 LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel 等AI应用框架，能运用框架快速开发医疗AI应用，提升开发效率。 3. 有跨模态应用（图文、音视频结合）开发经验，尤其医疗跨模态场景（如医学影像+文本报告联动、语音问诊转文字）经验者加分。 4. 有前端基础（Vue/React/小程序），能独立完成全栈小应用，可独立开发简易医疗AI工具（如医生端辅助工具、患者端咨询工具）者优先。 5. 了解医疗行业规范（如HIPAA、国内医疗数据合规要求），有医疗数据处理、隐私保护相关经验，或具备医学相关基础知识者加分。 6. 参与过医疗AI创新项目（如智能辅助诊断、医学文献智能分析、医院智能化管理系统），有独立负责模块开发经验者优先。 四、我们提供 - 前沿医疗AI场景实战，直接参与医疗AI创新产品打造（覆盖临床辅助、患者服务、医院管理等核心场景），接触医疗行业前沿AI技术与创新方向。 - 完善的技术成长体系，配备AI+医疗双领域导师指导，技术氛围浓厚，实习表现优秀者提供转正机会，助力成为医疗AI领域复合型人才。 - 弹性工作、氛围简单、团队年轻扁平，提供医疗行业AI创新交流机会，鼓励技术探索与场景创新，助力个人与行业共同成长。 - 额外福利：医疗行业前沿资讯分享、AI技术培训、定期与医疗业务团队交流学习，深入了解医疗场景痛点，推动AI技术赋能医疗创新；同时支持个人职业多元化发展，后续职业路径不限医疗领域，可依托AI技术积累，向通用AI应用、AI产品研发等多方向拓展。