【職位描述】
1. 數據驅動的對話系統開發
    ● 基于可穿戴設備采集的生理數據（心率、血氧、運動軌跡等）、行為數據（睡眠、步態、久坐提醒等），構建多模態對話系統，實現用戶健康咨詢、異常預警、個性化建議等場景的自然語言交互。
    ● 設計時序數據與文本數據的聯合建模方案，解決可穿戴設備數據稀疏性、噪聲干擾等問題，提升對話系統的上下文理解與推理能力。
2.LLM模型優化與落地
    ● 開發輕量化LLM模型適配可穿戴設備端側/云端部署需求，優化模型推理效率與能耗，支持低延遲實時對話場景（如運動指導、緊急健康事件響應）。
    ● 結合用戶畫像與長期健康數據，構建動態Prompt生成機制，實現個性化對話（如慢性病管理、運動計劃調整）。

【任職資格】
1. 碩士及以上學歷，計算機/人工智能/生物醫學工程相關專業，3年以上NLP/LLM實戰經驗；
2. 精通Transformer、BERT、GPT等模型架構，具備LLM微調（LoRA/P-tuning）及分布式訓練經驗；
3. 熟悉時序數據處理技術（LSTM/TCN/Transformer），有可穿戴設備、醫療健康數據項目經驗者優先；
4. 熟練使用PyTorch/TensorFlow，掌握ONNX/TensorRT等模型部署工具鏈。