岗位职责：

1. 模型架构与训练:设计和实施医药领域适用的大规模深度学习模型，处理医药、医保数据，优化模型结构以适应大规模数据处理和分布式训练需求。

2. 利用医保大数据进行疾病预测、费用分析、风控模型开发等，并对模型进行训练与调优。

3. 处理医药行业的各种复杂数据，包括临床试验、基因组学、医疗影像等，同时也擅长处理医保大数据，进行深度分析与挖掘。

4. 设计和优化医保数据治理体系，参与医保信息系统建设，支持医保决策支持系统智能化。

5. 理解和应用医药行业法规，将大模型技术融入医保政策制定与风险管理，提供实证依据和决策参考。

6. 开发智能监控系统，支持医保基金运行状况监控和定点医疗机构行为分析。

7. 与医药、医保行业伙伴建立合作，将大模型成果转化为行业应用，如支持医保智能审核、欺诈检测等。

任职资格：

1. 深厚的医药行业背景，了解医保政策、业务流程和基金管理规则，有相关项目实施经验。

2. 医保大数据分析与项目管理经验，熟悉医保信息系统运作及数据安全、隐私保护法规。

3. 熟练掌握深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），精通大数据处理技术如Hadoop、Spark等。

4. 具备SQL、Python/R等数据处理与分析技能，能够进行大数据清洗、ETL、数据建模和可视化。

5. 明晰医保领域的法规要求，设计和实施数据安全保障措施以确保医保大数据应用的合规性。

6. 具有构建医保风控模型的实际经验，展示过通过大数据应用改善医保管理效果的实例。

7. 具备将大模型技术应用于医药和医保行业的创新意识和实际能力，能够根据行业特点提出并实施针对性解决方案, 在医药、医保领域有成功的案例，能够推动大数据技术在行业内的应用和发展。

其他信息

行业要求：全部行业