岗位描述（节选）
1. 负责医疗垂直领域大模型的基础研究和工程落地，聚焦大模型的预训练、后训练（SFT、RL）等关键技术；
2. 深入挖掘医疗行业的多源异构数据（包括结构化知识、非结构化文本、临床记录等），构建高质量语料库和知识增强机制，支撑大模型在医疗场景下的可控性和泛化性；
3. 研究并实现大模型在医疗领域的继续预训练、推理增强、指令对齐、上下文对话等关键技术，提升模型在复杂医疗任务中的性能与稳定性；
4. 关注并探索大模型前沿技术，持续跟踪LLM、MoE、Scaling Law、Continual Learning等方向，推动医疗大模型能力的持续迭代与升级。
【任职要求】
1. 熟悉并实操大模型的预训练（Pre-training）、微调（Fine-tuning）、后训练（Post-training）全流程；
2. 有丰富的NLP项目经验，熟悉Transformer架构及主流大模型，具备实际部署和优化……
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