临床数据分析实习生-AI方向

该职位来源于猎聘 【数据核查与深度分析】 1.数据质量核查：根据数据核查计划，编写自动化脚本进行数据清洗、异常值检测与逻辑校验，输出结构化的核查报告，确保底层数据的准确性与完整性。 2.规范化报表输出：严格遵循数据分析规范，利用Python进行数据聚合与统计，高质量输出各类业务Table（数据表）与Figure（分析图表），为业务决策提供直观的数据支撑。 3.交互式可视化开发：基于主流可视化框架（如Streamlit等）搭建交互式数据看板，支持多维度数据勘探与动态筛选，提升数据洞察的效率与体验。

【AI 应用与工具开发】 1.全栈应用开发：独立负责网页端应用或客户端工具的开发与迭代，涵盖前端交互与后端逻辑，确保工具的高可用性与良好的用户体验。

• AI 能力集成与落地：主导大模型API的接入与调试，设计并优化Prompt工程，实现复杂业务场景下的多轮对话、智能问答及自动化文本生成。 3.知识库与工作流搭建：结合RAG技术搭建垂直领域知识库，设计并部署自动化工作流（Agent/Workflow），实现数据处理、信息提取等任务的端到端自动化。

【能力要求】

• Python 编程能力：精通Python，熟练掌握Pandas、NumPy等数据处理库，以及FastAPI/Flask等Web框架；具备良好的代码规范、文档习惯及Git版本控制意识。
• AI 与大模型应用：熟悉主流大模型API（如OpenAI、Qwen、DS）的调用机制；深入理解Prompt Engineering，有RAG、Agent、Function Calling或LangChain等框架的实际落地经验。 3.数据可视化与前端基础：熟练使用Matplotlib/Plotly/Altair等可视化库，能独立完成交互式看板或轻量级Web应用的开发。 4.数据分析与业务理解：具备扎实的数据统计学基础，对数据敏感；能够深入理解业务逻辑，将模糊的业务需求转化为清晰的数据分析方案或AI产品功能。 5.综合素质：具备极强的自驱力与独立解决问题的能力，对前沿AI技术保持热情；拥有良好的沟通协作能力，能清晰地向非技术人员解释技术方案与数据结论。