1.参与面向医疗知识库的构建与优化（数据清洗、标准化、索引构建、图谱/向量库管理）； 2.设计和实现RAG（检索增强生成）流程，探索如何将大模型与医学知识库高效结合； 3.参与医学场景的多智能体（Agent）框架的搭建与实验，包括任务分解、工具调用、结果校验等； 4.针对具体医疗业务场景（如项目推荐、报告解读、疾病问答），进行Prompt工程与Agent工作流设计； 5.协助建立模型与知识库的评测体系，包括召回率、准确率、可解释性和医学逻辑一致性； 6.撰写技术文档，协同产品和医学专家共同推进应用落地。

1.学历背景：计算机、人工智能、医学信息学、统计学相关专业硕士及以上学历。 2.核心技能：熟练掌握 Python，熟悉基本的 NLP 任务（问答、信息抽取、文本分类等）；熟悉数据处理与数据库操作，了解 ElasticSearch、Milvus、Neo4j 等知识库/索引/向量检索技术；对 Prompt 工程、Agent 框架（LangGraph/Dify 等）有相关项目经验； 3.具备良好的学习能力和跨学科沟通协作能力 4.有开源项目、科研论文、实习经历或医学场景相关经验。