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【崗位定位】
醫(yī)療后勤大模型應用的“橋梁工程師”。負責將大模型的強大能力封裝成穩(wěn)定、高效的API服務，并無縫集成到現(xiàn)有的醫(yī)院后勤管理系統(tǒng)中，打造智能化的后勤管理體驗
【核心職責】
1、大模型應用后端開發(fā)：設計、開發(fā)和維護大模型應用的后端服務，重點實現(xiàn)基于 RAG 的智能問答、任務自動化等核心功能。
2、LLM應用框架集成：使用 LangChain、LlamaIndex 等框架，構建和優(yōu)化與大模型交互的應用邏輯鏈。
3、API設計與系統(tǒng)集成：設計清晰、安全的RESTful API，確保前端應用和現(xiàn)有后勤系統(tǒng)能夠方便、可靠地調用AI服務。
4、智能體開發(fā)：參與開發(fā)能夠調用外部工具和API的智能體，實現(xiàn)復雜的后勤業(yè)務流程自動化。
5、性能優(yōu)化與保障：負責后端服務的性能調優(yōu)、容器化部署，并保障服務的高可用性和可擴展性。
6、技術攻關與迭代：跟進大模型應用開發(fā)的最新技術，持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)架構，解決開發(fā)中的技術難題。
【必備技能與要求】
1、3年以上后端開發(fā)經(jīng)驗，具備扎實的軟件工程基礎，有高并發(fā)、分布式系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。
2、精通 Python，并熟悉其異步編程框架。
3、熟練使用至少一種Python Web框架。
4、精通 API 設計和開發(fā)，了解鑒權、限流、冪等性等核心概念。
5、有使用 LangChain 或 LlamaIndex 等框架開發(fā)應用的經(jīng)驗。
6、理解 RAG 技術的基本原理和實現(xiàn)流程。
7、熟練使用關系型數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫。
8、有使用 Docker 進行容器化部署的經(jīng)驗，了解 Kubernetes 者更佳。
加分項：
1、有實際項目將AI服務集成到ERP、OA或類似復雜業(yè)務系統(tǒng)的經(jīng)驗。
2、有醫(yī)療行業(yè)信息化系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。
3、具備出色的學習能力、邏輯思維和解決問題的能力，對新技術有強烈的熱情。
985、211本碩學歷，電子計算機相關專業(yè)的優(yōu)先