生成式人工智能工程师
芝加哥，伊利诺伊州
长期合同
职责和技术栈
- 设计和维护企业知识图谱，整合临床、医疗、商业和患者服务数据。
- 建模复杂的生命科学本体（例如，SNOMED CT、ICD、RxNorm、MedDRA、HL7/FHIR）。
- 构建语义层，支持智能搜索、推理和上下文感知的生成式AI应用。
- 实现基于图的检索，用于RAG和LLM的上下文定位。实际操作经验包括：
- 大型语言模型（OpenAI、Azure OpenAI、Llama、Claude等）
- 知识图谱（Neo4j、RDF/OWL、GraphDB、TigerGraph）
- RAG架构、嵌入、向量数据库
- Python、PyTorch/TensorFlow、LangChain、LLMOps
- 对生命科学数据模型和患者服务工作流程有深入理解。
- 具备云平台和MLOps工具的经验。
