大兴区
职位详情
岗位职责
知识图谱全生命周期研发
负责知识图谱的建设与持续优化，涵盖知识表示（如TransE、RotatE等模型）、实体识别与链接（NER、实体消歧）、关系抽取（监督/弱监督/开放域方法）、知识融合（多源信息对齐）等关键环节；
设计并实现知识推理机制（如基于规则的推理、图神经网络推理），增强图谱的逻辑推导能力及实际应用效能。
技术落地与场景适配
结合具体业务领域（如金融风控、医疗问诊、智能客服等），提升知识图谱在搜索推荐、问答系统、风险预警等场景中的表现；
协同产品与工程团队，推动算法成果转化为可复用的技术组件或服务平台（如图数据库性能调优、知识服务接口设计）。
数据与模型迭代
识别知识图谱在覆盖率、准确率等方面的瓶颈，制定数据标注策略或构建主动学习框架，持续提升数据质量；
关注学术前沿进展（如大语言模型与知识图谱融合、动态知识图谱建模），引入创新方法优化现有系统性能。
任职要求
基础要求
硕士及以上学历，计算机、人工智能、自然语言处理等相关专业优先；
掌握知识图谱核心技术体系，包括：
知识抽取：熟悉NLP常用算法（如BERT、CRF、Prompt学习）；
知识表示：了解Trans系列、ComplEx等嵌入式建模方法；
知识推理：具备规则引擎（如Drools）、图神经网络（如GCN、GAT）相关知识；
工具与平台：熟练操作图数据库（Neo4j、HugeGraph）、知识图谱平台（如阿里的KGPlatform）。
技术能力
精通Python/Java编程，掌握PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架；
具备扎实的数学功底（概率论、线性代数、图论），能够独立完成算法设计、实验验证与数据分析；
有知识图谱实际项目经验（如金融反欺诈、医疗知识图谱构建）者优先考虑。
软技能
具备良好的逻辑思维与跨部门协作能力，能快速理解业务需求并转化为可行的技术路径；
对技术发展趋势保持敏锐，能主动研读顶会论文（如AAAI、KDD、EMNLP）并推动技术落地创新。
知识图谱全生命周期研发
负责知识图谱的建设与持续优化，涵盖知识表示（如TransE、RotatE等模型）、实体识别与链接（NER、实体消歧）、关系抽取（监督/弱监督/开放域方法）、知识融合（多源信息对齐）等关键环节；
设计并实现知识推理机制（如基于规则的推理、图神经网络推理），增强图谱的逻辑推导能力及实际应用效能。
技术落地与场景适配
结合具体业务领域（如金融风控、医疗问诊、智能客服等），提升知识图谱在搜索推荐、问答系统、风险预警等场景中的表现；
协同产品与工程团队，推动算法成果转化为可复用的技术组件或服务平台（如图数据库性能调优、知识服务接口设计）。
数据与模型迭代
识别知识图谱在覆盖率、准确率等方面的瓶颈，制定数据标注策略或构建主动学习框架，持续提升数据质量；
关注学术前沿进展（如大语言模型与知识图谱融合、动态知识图谱建模），引入创新方法优化现有系统性能。
任职要求
基础要求
硕士及以上学历，计算机、人工智能、自然语言处理等相关专业优先；
掌握知识图谱核心技术体系，包括：
知识抽取：熟悉NLP常用算法（如BERT、CRF、Prompt学习）；
知识表示：了解Trans系列、ComplEx等嵌入式建模方法；
知识推理：具备规则引擎（如Drools）、图神经网络（如GCN、GAT）相关知识；
工具与平台：熟练操作图数据库（Neo4j、HugeGraph）、知识图谱平台（如阿里的KGPlatform）。
技术能力
精通Python/Java编程，掌握PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架；
具备扎实的数学功底（概率论、线性代数、图论），能够独立完成算法设计、实验验证与数据分析；
有知识图谱实际项目经验（如金融反欺诈、医疗知识图谱构建）者优先考虑。
软技能
具备良好的逻辑思维与跨部门协作能力，能快速理解业务需求并转化为可行的技术路径；
对技术发展趋势保持敏锐，能主动研读顶会论文（如AAAI、KDD、EMNLP）并推动技术落地创新。
2026-06-22 14:38
IP属地：北京
职位福利
硕士3-5年C/C++Java深度学习自然语言处理算法MATLA
北京利和冏冏科技有限公司
不需要融资 · 100-499人
鱼泡安全保障
如遇到办证收费、刷单、传销、诱导买车等违规行为，请立即向鱼泡直聘投诉举报投诉举报 >
附近适合您的职位
AI算法工程师（北京）
2-3万元/月
算法工程师3-5年硕士深度学习机器学习TransformerGNNPyTorchTensorFlowPython
北京 大兴区
收藏职位
