岗位职责：
1. 参与医疗大模型在辅助生殖场景的全链路落地，包括需求分析、数据清洗、模型微调、API部署及临床效果验证；
2. 开发面向医学文本（病历/文献/指南）的自动化处理工具链，构建高质量生殖健康预训练语料库；
3. 积极探索前沿AI技术（Agent/RAG/多模态建模等）在IVF诊疗流程中的创新应用，探索和落地技术方案；
4. 与临床或业务团队紧密协作，将医学洞察转化为算法特征，确保模型符合业务需求、医疗规范与伦理要求等。
必要条件：
1. 计算机科学/AI/生物信息学/医学信息工程等相关专业本科及以上学历（2026应届）；
2. 精通Python，掌握PyTorch框架及常用数据科学工具（Pandas/Numpy/SQL），熟悉Java/Scala/C++ 语言中的一种或多种；
3. 扎实的机器学习基础，深入理解NLP核心技术（Transformer/BERT/文本生成）及大模型微调方法；
4. 强烈的技术好奇心与跨学科学习能力，愿意深入理解辅助生殖临床知识。

优先条件：
1. 有医疗AI项目经验（实习/竞赛/开源）：包括但不限于电子病历开发或数据分析、医学影像处理、知识图谱构建等；
2. 熟悉开源大模型生态（如：Qwen/LLaMA/ChatGLM/DeepSeek等），具备Hugging Face Transformers实战经验；
3. 了解医疗数据标准（HL7/FHIR/ICD-10）或辅助生殖临床流程（IVF/IUI/PGD等）；
4. 在顶级会议（ACL/EMNLP/NeurIPS）或医疗信息学期刊（JAMIA/JBI）发表论文者优先。