AI Agent 工程师（医疗方向）

Responsibilities

1、负责医疗业务场景下Agent与工作流的搭建、调试与上线，覆盖需求拆解、编排设计、灰度验证到持续迭代的完整链路。 2、设计与开发Agent 的工具能力体系:封装内部业务API与第三方系统为可复用的Tool/Skil/Plugin，沉淀标准化 的能力组件库。 3、基于MCP(Model Context Protocol)等协议开发和维护Server，打通电子病历、检验检查、知识库、内部管理 系统等数据与工具源，实现能力的统一接入与复用。 4、搭建与优化知识库(RAG)链路:文档解析、切分策略、检索与重排配置、召回效果调优，解决医疗文档结构复 杂、专业术语多带来的检索问题。 5、建立Agent效果验收与监控机制:设计测试用例集，跟踪任务完成率、工具调用准确率、幻觉率、响应延迟与To ken成本，定位问题并驱动优化。 6、针对医疗场景的准确性与合规要求，设计兜底话术、风险拦截、人工介入与审计留痕机制。 7、与产品、业务及临床/医学团队紧密协作，把真实业务流程翻译为可落地、可维护的Agent工作流，并支持业务方

Requirements

1、计算机、软件工程、人工智能、生物医学工程、医学信息工程等相关专业本科及以上学历。 2、熟练掌握Python，具备扎实的工程能力，能独立完成接口开发、服务部署与线上问题排查。 3、熟练使用Dify/Coze/FastGPT/n8n等至少一个编排平台，有实际交付上线的Agent或工作流案例，理解其节 点能力边界与常见坑点。 4、熟悉Function Calling/Tool Use机制，具备工具设计与调试经验，能通过Schema设计、描述优化提升调用准确率. 5、了解MCP协议及其生态，具备MCP Server开发或集成经验，或有等价的插件/工具体系开发经验。 6、深入理解大模型的能力边界与常见失效模式，具备丰富的Prompt工程实践经验，能系统性地做效果归因而非靠反反复试错。 7、熟悉RAG全链路配置与调优，理解不同切分与检索策略的适用场景。 8、具备良好的问题拆解能力、沟通能力和团队协作精神，能在需求不明确的情况下推动落地。 9、有6个月以上相关实习或项目经验者优先。加分项 1、有Agent/工作流产品从0到1上线并持续迭代的完整经验，能讲清楚踩过的坑与解决方案。 2、有Dify/Coze等平台的私有化部署、二次开发或自定义节点开发经验。 3、有多Agent协作、复杂长流程编排的实战经验，了解状态管理与异常恢复设计。 4、有Agent评测与回归测试体系建设经验。 5、对医疗领域有深入理解，有医疗信息化、HIS/EMR系统对接、临床辅助决策、医学知识库建设等相关项目经验。

Who this role is for

本科及以上

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