岗位描述
AI新技术研发与应用 （1）熟练运用大语言模型（LLM），针对基因组测序数据进行深度临床解读。结合医学专业知识与临床实际需求，将 LLM 模型融入精准医疗流程，实现从数据解析到临床决策支持的高效转化。推动模型在临床场景的广泛应用； （2）跟踪最新 AI 技术动态，运用大语言模型、多模态模型，对基因组学、转录组学、蛋白质组学以及代谢组学等多组学数据开展系统性深度分析。通过数据挖掘、机器学习等先进技术手段，精准挖掘不同组学数据间的内在联系，为医学研究的突破创新以及临床实践的高效开展，提供坚实的数据支撑与理论依据； （3）搭建 AI 平台和医学产品研发知识库（RAG），为医学产品研发团队提供AI 领域的专业技术支持，从项目规划阶段的技术路线制定，到执行过程中的数据分析与问题解决。 1、教育背景 （1）学历要求：硕士及以上； （2）专业背景：生物信息学、计算生物学、计算机科学、分子生物学、遗传学、生物化学、数学、统计学等相关专业。 2、专业技能 （1）编程能力：熟练使用 python； （2）数据分析：具备良好的数据分析和统计能力，熟悉高通量测序（NGS）数据的处理和分析； （3）生物信息学工具和数据库：熟悉常用的生物信息学工具（如BLAST、BWA、GATK）和数据库（如NCBI、ClinGen、UCSC Genome Browser）； （4）机器学习、AI 技能：掌握机器学习算法基本原理，熟练运用决策树、支持向量机、神经网络等算法解决实际问题。熟悉大语言模型的架构、训练与应用，如 GPT、BERT 等模型的微调与部署。 （5）数据可视化：具备将复杂数据以直观方式展示的能力。 3、其他能力 （1）沟通与团队合作：具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与生物学家、计算机科学家等跨学科团队协作。具备良好的逻辑分析能力和问题解决能力； （2）学习能力：具有良好的英文阅读能力，能够快速学习新技术和新方法，跟踪 AI领域的最新进展。 职位类别: 校园招聘