【医学专项】蚂蚁集团-医学大模型深度研究算法-健康事业群

*岗位可招募实习生 • 设计并实现面向医学领域的深度检索与深度研究系统，包括医学 RAG、语义检索、混合检索、多跳检索、查询改写、证据召回和结果聚合等核心模块。 • 面向医学文献、临床指南、临床试验、药品说明、医学数据库和真实世界数据等多源信息，开展统一检索、结构化理解和证据整合。 • 研究医学证据链构建、引用生成、可信溯源、事实核验、矛盾证据识别和不确定性表达，降低医学研究过程中的幻觉、错误引用和过度推断。 • 研究面向复杂医学问题的 Agentic Search，包括动态查询规划、搜索策略优化、工具调用、上下文管理、反思和自我纠错等机制。 • 建设医学检索、医学问答、证据推理和深度研究 benchmark，从检索召回、证据覆盖、引用准确性、事实正确性、推理完整性和结论可信度等维度评估系统。 【任职要求】 • 计算机、人工智能、自然语言处理、信息检索、机器学习、生物信息学等相关专业，硕士或博士优先。 • 具备扎实的机器学习、深度学习和大语言模型基础，熟悉 Transformer、文本表示学习和大模型推理机制。 • 熟悉 RAG、搜索引擎、语义检索、稀疏检索、向量检索、重排序或复杂问答中的一种或多种技术。 在以下至少一个方向有较深入的项目经验： • 医学 RAG、企业级 RAG 或复杂知识问答系统； • 搜索召回、语义匹配、重排序、查询理解或多跳检索； • Deep Research、研究助手、学术搜索或自动化科研系统； • 检索benchmark、评测集或自动化评测体系建设； 具备以下经验者优先： • 在 ACL、EMNLP、NAACL、SIGIR、WWW、NeurIPS、ICML、ICLR 等顶会或顶刊发表过一作论文； • 有医学搜索、医学问答、科研助手或循证医学相关项目经验； • 有高质量开源检索、RAG 或研究智能体项目核心贡献经验； • 有真实医学文献系统、指南数据库或科研数据平台开发经验。