广州·黄埔区
职位详情
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、知识整合等关键流程。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。探索知识图谱与大模型（如LLM）的联合使用路径，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、实体分类任务的表现效果。设计图神经网络（GNN）架构，应对复杂关联建模、动态图演化等挑战。结合具体业务场景，定制图算法策略，提高决策系统的精准度与鲁棒性。
3. 技术突破与创新
持续跟进图模型与知识图谱领域的最新进展（如多模态图谱、时序图结构），推动前沿成果在实际项目中的落地。优化算法运行效率，解决大规模图数据下的计算瓶颈问题（如分布式图处理、高效存储方案）。撰写技术文档与专利材料，沉淀可复用的技术框架与实践经验。
4. 团队协同
配合团队完成技术成果转化，实现算法能力在业务中的深度集成。协助指导初级成员，促进团队整体技术水平提升。
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
必需条件：
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等）。
熟悉图模型算法（如GNN、图嵌入、链接预测）及相关工具链（DGL、PyG）。
优先考虑：
具有大模型与知识图谱融合实践经历（如RAG架构、Agent系统设计）。
具备大规模图数据处理经验（如Spark、Flink等计算引擎）。
在相关领域顶级会议发表过论文（如KDD、ACL等）。
3. 软性素质
具备出色的逻辑分析与问题拆解能力，能独立推进关键技术难题攻关。
拥有良好的技术表达与沟通能力，能够清晰传递方案设计思路与业务价值。
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、知识整合等关键流程。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。探索知识图谱与大模型（如LLM）的联合使用路径，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、实体分类任务的表现效果。设计图神经网络（GNN）架构，应对复杂关联建模、动态图演化等挑战。结合具体业务场景，定制图算法策略，提高决策系统的精准度与鲁棒性。
3. 技术突破与创新
持续跟进图模型与知识图谱领域的最新进展（如多模态图谱、时序图结构），推动前沿成果在实际项目中的落地。优化算法运行效率，解决大规模图数据下的计算瓶颈问题（如分布式图处理、高效存储方案）。撰写技术文档与专利材料，沉淀可复用的技术框架与实践经验。
4. 团队协同
配合团队完成技术成果转化，实现算法能力在业务中的深度集成。协助指导初级成员，促进团队整体技术水平提升。
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
必需条件：
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等）。
熟悉图模型算法（如GNN、图嵌入、链接预测）及相关工具链（DGL、PyG）。
优先考虑：
具有大模型与知识图谱融合实践经历（如RAG架构、Agent系统设计）。
具备大规模图数据处理经验（如Spark、Flink等计算引擎）。
在相关领域顶级会议发表过论文（如KDD、ACL等）。
3. 软性素质
具备出色的逻辑分析与问题拆解能力，能独立推进关键技术难题攻关。
拥有良好的技术表达与沟通能力，能够清晰传递方案设计思路与业务价值。
2026-05-16 12:43
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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