职位详情
岗位职责
知识图谱全生命周期研发
承担知识图谱从构建到优化的全流程工作,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)等关键技术环节;
设计并实现知识推理机制(如基于规则的推导、图神经网络推理),增强图谱的逻辑推理能力及其在实际应用中的价值。
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、风险预警等场景下的使用效果;
协同产品与工程团队,推动算法模型转化为可复用的技术组件或平台能力(如图数据库性能调优、知识服务接口设计)。
数据与模型迭代
识别影响知识图谱质量的关键因素(如覆盖率、准确率),制定数据标注策略或构建主动学习框架以提升数据品质;
关注学术前沿进展(如大语言模型与知识图谱融合、动态图谱建模),引入创新方法持续优化现有模型表现。
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考虑;
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编程语言,熟练运用PyTorch/TensorFlow等深度学习框架;
具有扎实的数学功底(概率论、线性代数、图论),能够独立完成算法设计、实验验证及结果分析;
有知识图谱实际项目落地经验(如金融反欺诈、医疗知识库建设)者更受青睐。
软技能
具备良好的逻辑思维能力和跨团队协作意识,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感,能主动研读顶会论文(如AAAI、KDD、EMNLP)并推动技术成果应用。
知识图谱全生命周期研发
承担知识图谱从构建到优化的全流程工作,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)等关键技术环节;
设计并实现知识推理机制(如基于规则的推导、图神经网络推理),增强图谱的逻辑推理能力及其在实际应用中的价值。
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、风险预警等场景下的使用效果;
协同产品与工程团队,推动算法模型转化为可复用的技术组件或平台能力(如图数据库性能调优、知识服务接口设计)。
数据与模型迭代
识别影响知识图谱质量的关键因素(如覆盖率、准确率),制定数据标注策略或构建主动学习框架以提升数据品质;
关注学术前沿进展(如大语言模型与知识图谱融合、动态图谱建模),引入创新方法持续优化现有模型表现。
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考虑;
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编程语言,熟练运用PyTorch/TensorFlow等深度学习框架;
具有扎实的数学功底(概率论、线性代数、图论),能够独立完成算法设计、实验验证及结果分析;
有知识图谱实际项目落地经验(如金融反欺诈、医疗知识库建设)者更受青睐。
软技能
具备良好的逻辑思维能力和跨团队协作意识,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感,能主动研读顶会论文(如AAAI、KDD、EMNLP)并推动技术成果应用。
2026-05-17 14:46
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MATLAB并行计算Python

北京利和冏冏科技有限公司
不需要融资 · 100-499人


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