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合肥Python兼职程序员

ID：220079

忘了时间的钟👼

高级Python开发工程师

公司信息：
科大讯飞股份有限公司

工作经验：
8年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日

所在区域：
合肥
全区

技术能力

精通 Python 语言高级特性与生态体系，具备从需求分析、架构设计到落地交付的全流程能力。后端开发上，熟练使用 Django/Flask/FastAPI 构建高并发、可扩展的医疗业务系统，深入理解 RESTful API 设计规范，具备分布式系统设计与优化经验，能处理高可用场景下的服务治理、负载均衡与故障排查。在医疗 AI 领域，熟练运用 PyTorch、TensorFlow 搭建深度学习模型，掌握 MONAI、SimpleITK、pydicom 等医疗影像处理库，可实现 DICOM/NIfTI 格式数据解析、3D 影像分割与病灶检测；同时精通 NLP 技术栈，能基于讯飞星火大模型进行医疗文本处理、病历结构化、智能分诊模型的微调与优化，解决医疗文本非标准化、多模态数据融合等行业痛点。熟悉 Docker、Kubernetes 容器化部署流程，掌握 Redis、MySQL、PostgreSQL 数据库优化，能完成模型服务化封装与性能调优，支撑医疗系统的稳定运行。此外，具备医疗行业合规意识，熟悉 HIPAA、医疗数据隐私保护规范，能在数据加密、访问控制等方面保障医疗数据安全，同时具备良好的跨团队协作与技术文档编写能力，可推动医疗项目高效落地。

项目经验

1、智能辅助诊断平台开发
在科大讯飞主导某三甲医院智能辅助诊断平台后端开发，负责基于 FastAPI 搭建系统核心服务，实现医疗影像、检验数据的接入与处理模块。通过优化 pydicom 影像解析流程与 Redis 缓存策略，将影像数据加载速度提升 40%；基于 PyTorch+MONAI 开发肺部 CT 病灶检测模型服务，实现模型推理接口的容器化部署，支持多实例并发调用，单张 CT 影像分析响应时间控制在 2 秒内。同时对接讯飞星火大模型，开发病历结构化模块，将非标准化电子病历转换为结构化数据，准确率达 95% 以上，助力医生快速提取关键信息，该平台已在 3 家医院试点上线，日均处理病例超 500 份。
2、医疗语音病历转写系统优化
参与科大讯飞医疗语音病历转写系统的迭代优化，负责后端服务重构与性能调优。基于 Django 重构原有服务架构，实现多科室语音数据的分类处理与存储，优化异步任务队列 Celery，解决高峰期任务阻塞问题，系统并发处理能力提升 3 倍；对接讯飞 ASR 语音识别接口，开发医疗术语纠错与标准化模块，针对内科、外科等科室术语进行模型微调，语音转写准确率从 92% 提升至 97%。同时实现转写文本与电子病历系统的无缝对接，支持一键生成结构化病历，显著提升医生病历书写效率，该系统已覆盖 10 余家合作医院，累计服务医生超 2000 人。
3、慢性病患者管理平台开发
负责慢性病患者管理平台的后端开发与数据建模，使用 Flask 搭建患者数据采集、分析与管理服务，实现与智能穿戴设备、医院检验系统的数据对接。基于 PostgreSQL 构建患者健康数据模型，支持多维度数据查询与统计分析；开发风险预警模块，通过机器学习模型对患者血糖、血压数据进行趋势分析，实现异常指标自动预警，预警准确率达 90% 以上。同时实现患者用药提醒、随访计划管理等功能模块，平台上线后，患者随访率提升 50%，为慢性病管理提供数据支撑与智能辅助。

案例展示

智能辅助诊断和病例转写

这是一款医院门诊系统的 AI 辅助诊疗界面，支持病历质控、诊断推荐、鉴别问诊和相似病例参考，可帮助医生快速完成病历录入、疾病诊断与患者管理，提升诊疗效率与规范性。门诊系统的 AI 病历助手界面，支持通过文本或语音输入患者信息，快速自动生成结构化门诊病历，涵盖主诉、现病史、既往史等
慢病一体化

慢病患者的 AI 一体化管理系统界面，支持智能待办指引、公卫服务提醒、并发症筛查建议与用药辅助，能为医生提供患者健康数据、异常指标与重点疾病诊疗记录，助力糖尿病等慢性病的规范化管理。