岗位描述
我们正在寻找一位具备人工智能技术背景的研发工程师，参与疾控（疾病控制与预防）智能化系统的建设与应用。
你将负责国产及开源大语言模型（LLM，如 DeepSeek、Qwen、LLaMA 等）在疾控业务场景中的部署、微调及落地开发，涵盖以下方向：
* 传染病与症候群识别
* 知识问答与智能报告生成
* 风险预警与决策支持
* 态势推演与应急演练模拟
该岗位面向具备 AI 算法、机器学习或大模型研发经验的工程师，提供面向公共卫生与疾病防控的高价值实践平台。

岗位职责
1. 负责国产及开源大模型（DeepSeek、Qwen、LLaMA 等）的私有化部署、推理优化及模型服务化封装；
2. 参与模型微调与轻量化（LoRA / QLoRA / PEFT），构建疾控领域定制化行业模型；
3. 设计与实现 RAG（检索增强生成）架构，支持知识问答、智能报告与风险分析应用；
4. 基于 FastAPI、LangChain、LlamaIndex、Dify 等框架开发 AI 应用服务，其中 Dify 用于低代码快速原型开发；
5. 对多源疾控数据（直报系统、实验室、医疗文档等）进行知识抽取与结构化处理；
6. 优化 AI 推理性能及系统架构，支持容器化部署（Docker / Kubernetes）；
7. 与疾控专家、产品经理及数据工程师协作，推动 AI 功能在业务场景中落地。

任职要求
0. 较强的学习能力、逻辑思维能力和沟通能力
1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学、物理、统计学、公共卫生信息学、生物信息学等相关专业；具备扎实数学、编程及 AI 相关能力者亦可；
2. 精通 Python 开发，熟悉主流 AI 框架（PyTorch / Transformers / LangChain / LlamaIndex / vLLM）；
3. 具备大模型部署、私有化服务化及微调经验，熟悉国产及开源模型生态（DeepSeek、Qwen、LLaMA、ChatGLM、InternLM 等）；
4. 熟悉 RAG 架构原理，掌握 Embedding、知识检索、上下文管理及多源知识集成能力；
5. 熟悉 Linux 环境及容器化技术（Docker / Kubernetes），具备 AI 模型部署经验；
6. 掌握数据库及向量数据库（PostgreSQL / Milvus / Faiss / Chroma 等）；
7. 具备良好的系统设计能力、文档编写能力及跨部门协作能力。

优先条件
* 具备传统人工智能算法、机器学习或深度学习研发经验；
* 熟悉常用算法模型（分类、聚类、回归、NLP、CV）及模型评估方法；
* 有疾控、医疗健康或公共卫生数据分析项目经验者优先；
* 熟悉国产大模型生态（DeepSeek、通义千问、智谱 GLM等）；
* 精通java优先