岗位描述(节选)
● 主导临床诊疗 Agent 核心算法研发:任务规划(Planning)、工具调用(Tool Use / MCP)、多轮决策、记忆与反思(Memory & Reflection),构建稳定可靠的 Agent 执行框架。
● 探索 Agentic RL 训练范式(PPO / GRPO / RLVR、过程奖励模型 PRM、Self-play、多轮 rollout),提升 Agent 在长程诊疗路径中的策略优化与自我纠错能力。
● 设计多智能体协作机制(Planner–Executor–Critic、会诊式 Debate、跨模态编排),支撑复杂病例的分层推理与共识决策。
● 研发医疗级 RAG:知识库路由、Query 改写、结构化过滤、引用审计与证据可追溯,保障结论的临床可信度。
● 打通大小模型协同流水线:将病灶检测、异常分类等专科模型输出作为大模型的高价值上下文,形成层级化可解释推理系统。
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