岗位职责：

1.架构范式抽象：系统研究并在实际产品中设计实验 多智能体/智能体集群，AgentSkill，MCP，图RAG等前沿范式，建立适用于医疗场景的智能体设计模式库。

2.医学知识融合机制：研究如何将临床指南、医学知识图谱与智能体推理深度结合，探索本体建模、RAG-enhanced Agent等范式的医疗适配方案，以及智能体记忆管理的范式。

3.多智能体协同框架：在多学科会诊（MDT）等场景中研究多智能体协作机制，包括角色分配、共识达成、冲突消解等范式研究。

4.安全与对齐研究：针对医疗高风险场景，研究智能体的幻觉检测、不确定性量化、价值对齐及可解释性输出机制。

5.智能体系统工程开发：包括智能体架构设计，任务规划及记忆管理和工具调用等。完成医疗场景落地，针对辅助诊断、病历生成等场景，完成从 POC 验证到生产部署的全流程开发。

6.模型优化与部署：实施模型微调、推理优化（量化、KV缓存、并行）、服务化封装等。

7.数据与评估体系：构建医疗智能体专用评测数据集，建立诊断准确性、安全性、临床实用性等多维度评估指标。

任职要求：

1.学历背景: 本科及以上学历，人工智能、数据科学、医学信息工程/生物医药工程，或者计算机科学、软件工程等相关专业。

2.熟练使用智能体/多智能体框架，深刻理解大语言模型与 AI Agent 的核心理论、底层逻辑与前沿进展，精通智能体的核心技术范式，包括但不限于：任务规划（Planning）、思维链推理（CoT/ReAct 等）、记忆管理（Memory）、工具调用（Tool Use）、多智能体协同（Multi-Agent）、检索增强生成（RAG）等核心模块的原理与优化方法  

3.具备扎实的算法研究与实现能力，熟练掌握 Python、PyTorch/TensorFlow 等开发与深度学习框架，能独立完成算法设计、原型实现、实验验证与结果分析全流程研究工作。

4.熟悉AI领域顶级学术会议与期刊的前沿成果，有独立跟踪、拆解、复现前沿研究，并结合落地场景开展创新研究的能力。

5.对Agent技术的产业落地需求有清晰认知，能够精准提炼垂直场景下Agent技术的核心研究问题，设计适配行业需求的技术研究方案。

6.具备数据驱动的研究思维，精通科学实验设计、指标定义、数据分析与结果论证方法，能通过严谨的实验验证研究假设，迭代优化技术方案。

加分项：

1.以第一作者在AI、机器学习、自然语言处理、多模态等相关顶级会议/ 期刊（NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、CVPR、MICCAI 等）发表过 Agent、大模型相关研究论文。

2.有垂直领域Agent、行业大模型对齐、领域知识图谱相关的核心研究课题或项目经验，有医疗健康、可解释AI、因果推理、可信AI研究背景者优先。

3.具备AI与垂直行业交叉研究背景，熟悉医疗健康等行业的业务逻辑、合规要求与专业知识体系者优先。