职位描述
关于岗位
我们希望找到一位具备扎实算法背景、系统架构能力和智能体实战经验的技术专家，负责医疗场景下AIAgent的技术架构与核心算法，推动智能体从原型验证走向稳定、可持续迭代的业务应用我们能够提供从医疗数据源到真实落地场景的完整闭环。你将深入业务问题，统筹模型、知识、工具与工作流的协同设计，对系统整体效果负责。
岗位职责
1.负责智能体技术架构与路线规划:将复杂医疗业务需求转化为可实施的技术方案，明确模型、检索、工具调用和业务流程的职责边界，平衡效果、可靠性、时延与成本。
2.攻坚智能体核心算法:围绕任务规划、多步推理、工具选择、上下文管理、记忆及执行反馈开展优化，提升复杂任务的完成率与稳定性。
3.建立系统级评测与迭代闭环:设计覆盖端到端任务及关键步骤的评测体系，结合执行轨迹和失败案例，定位模型、检索、工具或流程瓶颈，推动针对性优化。
4.推动生产落地与架构演进:与工程团队协作，完善状态管理、异常恢复、可观测性及人工介入机制，保障复杂任务执行可追踪、可恢复。
5.牵头跨团队技术协作:联合产品、医疗专家和工程团队推进项目，沉淀可复用能力，指导团队成员完成方案设计与关键技术攻坚。任职要求
任职要求
1.计算机、人工智能等相关专业背景，具备扎实的机器学习与深度学习基础。
2.具备复杂AI系统的架构设计与落地经验，曾作为核心负责人推动项目从需求定义、技术选型到上线迭代，能够说明关键决策及实际效果。
3.深入理解大模型能力及局限，具备AIAgent实战经验，熟悉任务规划、工具调用、RAG、上下文管理等核心机制，能够根据任务特点选择自主决策、确定性工作流或二者结合的方案。
4.具备算法与系统联合优化能力，能够通过实验和数据定位瓶颈，判断问题应通过模型训练、知识检索、工具
设计还是流程调整解决。
5.具备扎实的编码和工程能力，熟练使用Python，熟悉模型服务及业务系统集成，具备实现关键模块、验证技术方案并排查复杂问题的能力。
6.具备系统级评测意识，能够围绕任务成功率、结果准确性、执行稳定性、时延和成本建立指标，并用评测结果驱动迭代。
加分项
*有垂域智能体落地经验。有领域知识体系建设经验。
*有长流程、多工具或多智能体协作系统的实际研发经验，能够清楚说明架构选择的收益与代价。有面向工具调用、任务规划或多轮交互的模型后训练经验。有高质量开源项目、论文或可验证的技术成果。
