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崗位職責: 1. 負責知識圖譜的構(gòu)建、維護和優(yōu)化，包括實體識別、關(guān)系抽取、知識融合等核心算法研發(fā)； 2. 設計并實現(xiàn)高效的知識表示與推理算法，提升知識圖譜的質(zhì)量和應用效果； 3. 支持開發(fā)基于知識圖譜的智能應用，如智能問答決策支持等； 4. 持續(xù)跟蹤知識圖譜領(lǐng)域的前沿技術(shù)，推動技術(shù)創(chuàng)新和落地。 技術(shù)要求: 1. 知識圖譜技術(shù) - 熟悉知識圖譜全鏈路技術(shù)，包括信息抽取、知識表示、知識推理等 - 了解本體建模和OWL/RDF等語義網(wǎng)技術(shù) 2. NLP技術(shù) - 熟悉實體識別、關(guān)系抽取、事件抽取等NL技術(shù) - 掌握預訓練語言模型在知識圖譜中的應用 - 了解遠監(jiān)督、弱監(jiān)督等數(shù)據(jù)增強方法 3. 算法基礎 - 扎實的機器學習/深度學習基礎 - 熟悉圖神經(jīng)網(wǎng)絡(GNN)及其應用 - 了解分布式圖計算框架（如GraphX、DGL等） 4. 工具，平臺與框架 - 精通Python/Java/Scala等語言 - 熟悉掌握GraphX（圖譜計算）， Jena/Drools（規(guī)則推理），Gephi/Echarts/KeyLines（可視化）， GraphQL/GRPC（服務框架）等主流框架 - 掌握主流數(shù)據(jù)庫： Neo4j/JanusGraph（圖數(shù)據(jù)庫）， GraphDB/Blazegraph（三元組庫）， ArangoDB（混合存儲）， Milvus/Weaviate/Qdrant（向量數(shù)據(jù)庫） 5. 工程能力 - 了解微服務架構(gòu)和容器化技術(shù) - 有大規(guī)模知識圖譜構(gòu)建經(jīng)驗（百萬級）優(yōu)先 - 熟悉知識圖譜與大模型結(jié)合技術(shù) 任職要求： 1. 碩士及以上學歷，計算機、人工智能等相關(guān)專業(yè)； 2. 3年以上知識圖譜相關(guān)研發(fā)經(jīng)驗（優(yōu)秀應屆生可放寬）; 3. 扎實的的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法基礎。