广州·黄埔区
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岗位职责：
1.知识图谱构建与应用
负责多模态数据（文本、结构化数据等）的知识图谱搭建，涵盖实体识别、关系抽取、实体对齐及知识融合等关键流程。优化知识的存储结构与查询效率，设计高效的推理机制，支撑智能问答、推荐系统等实际应用场景。探索知识图谱与大语言模型（如LLM）的协同机制，打造具备知识增强能力的AI应用方案。
2.图模型算法开发
研发图嵌入方法（如TransE、ConvE等），提升链接预测与实体分类任务的表现效果。构建图神经网络（GNN）模型，解决复杂关联建模、动态演化图分析等挑战。根据业务需求定制图算法策略，提高决策系统的精准度与智能化水平。
3.技术研究与创新
持续跟进图表示学习与知识图谱领域的最新进展（如多模态图谱、时序图结构），推进前沿技术在实际场景中的落地。优化算法运行效率，应对大规模图数据带来的计算压力（如分布式图处理、高性能存储架构）。撰写技术文档并申请专利，沉淀可复用的技术框架与实践经验。
4.团队协作与赋能
积极参与团队协作，推动算法成果向业务价值转化。指导初级技术人员成长，提升团队整体技术水平与工程实现能力。
任职要求：
1.基础能力
计算机科学、人工智能等相关专业本科及以上学历。
熟练掌握Python，熟悉PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架。
2.技术专长
必备条件：
扎实掌握知识图谱全流程技术（包括命名实体识别、关系抽取、图数据库如Neo4j）。
熟悉图模型算法（如GNN、图嵌入、链接预测）及相关工具（DGL、PyG）。
优先考虑：
具有大模型与知识图谱结合经验（如RAG架构、Agent系统设计）。
具备大规模图数据处理能力（如Spark、Flink等工具使用经验）。
在KDD、ACL等顶级会议发表过相关论文。
3.综合素质
具备出色的逻辑思维与独立攻关能力，能有效解决复杂技术问题。
拥有良好的沟通表达能力，能够清晰传递技术方案的核心价值。
1.知识图谱构建与应用
负责多模态数据（文本、结构化数据等）的知识图谱搭建，涵盖实体识别、关系抽取、实体对齐及知识融合等关键流程。优化知识的存储结构与查询效率，设计高效的推理机制，支撑智能问答、推荐系统等实际应用场景。探索知识图谱与大语言模型（如LLM）的协同机制，打造具备知识增强能力的AI应用方案。
2.图模型算法开发
研发图嵌入方法（如TransE、ConvE等），提升链接预测与实体分类任务的表现效果。构建图神经网络（GNN）模型，解决复杂关联建模、动态演化图分析等挑战。根据业务需求定制图算法策略，提高决策系统的精准度与智能化水平。
3.技术研究与创新
持续跟进图表示学习与知识图谱领域的最新进展（如多模态图谱、时序图结构），推进前沿技术在实际场景中的落地。优化算法运行效率，应对大规模图数据带来的计算压力（如分布式图处理、高性能存储架构）。撰写技术文档并申请专利，沉淀可复用的技术框架与实践经验。
4.团队协作与赋能
积极参与团队协作，推动算法成果向业务价值转化。指导初级技术人员成长，提升团队整体技术水平与工程实现能力。
任职要求：
1.基础能力
计算机科学、人工智能等相关专业本科及以上学历。
熟练掌握Python，熟悉PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架。
2.技术专长
必备条件：
扎实掌握知识图谱全流程技术（包括命名实体识别、关系抽取、图数据库如Neo4j）。
熟悉图模型算法（如GNN、图嵌入、链接预测）及相关工具（DGL、PyG）。
优先考虑：
具有大模型与知识图谱结合经验（如RAG架构、Agent系统设计）。
具备大规模图数据处理能力（如Spark、Flink等工具使用经验）。
在KDD、ACL等顶级会议发表过相关论文。
3.综合素质
具备出色的逻辑思维与独立攻关能力，能有效解决复杂技术问题。
拥有良好的沟通表达能力，能够清晰传递技术方案的核心价值。
2026-06-25 13:42
IP属地：广东广州
职位福利
本科5-10年深度学习大模型算法自然语言处理算法多模态算法算法工程化经验模型加速/性能优化Python
中国联合网络通信有限公司广州软件研究院
不需要融资 · 1000-9999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 >
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