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1. 知識圖譜架構(gòu)搭建與標準制定：主導知識圖譜通用架構(gòu)設計，涵蓋實體定義、關系類型梳理、屬性規(guī)范制定及圖數(shù)據(jù)庫選型等核心環(huán)節(jié)；輸出可復用、標準化的知識建模規(guī)范，為跨行業(yè)知識體系建設提供底層框架。
2. 知識構(gòu)建工具研發(fā)：負責知識圖譜構(gòu)建全流程工具開發(fā)，重點突破多源數(shù)據(jù)的自動化知識抽?。▽嶓w、關系、事件等）技術(shù)，設計高效的人工校驗與迭代流程，形成“自動化+人工優(yōu)化”的閉環(huán)工具鏈，支撐多行業(yè)知識圖譜快速落地。
3. 知識庫調(diào)優(yōu)策略研究：深耕大模型知識庫優(yōu)化技術(shù)，圍繞embedding表示學習優(yōu)化、檢索增強（RAG）策略、知識更新與沖突消解等方向開展研究；輸出可落地的調(diào)優(yōu)方法論、技術(shù)方案及包含效果數(shù)據(jù)的研究報告，持續(xù)提升知識底座的精準性與可用性。
4. 行業(yè)知識圖譜落地：深度綁定業(yè)務場景，挖掘各行業(yè)知識需求，基于通用架構(gòu)與工具，設計并構(gòu)建貼合實際業(yè)務的行業(yè)知識圖譜，推動知識在具體業(yè)務中產(chǎn)生價值。

二、職位要求

1.35歲以下，本科及以上學歷，計算機科學、數(shù)據(jù)科學或相關專業(yè)，3年以上相關工作經(jīng)歷，具備優(yōu)秀項目成果的碩士以上應屆畢業(yè)生可酌情考慮。

2. 精通知識圖譜核心技術(shù)，包括知識建模（實體、關系、本體設計）、圖數(shù)據(jù)庫（Neo4j、NebulaGraph等至少一種）的應用與優(yōu)化，有完整知識圖譜架構(gòu)設計經(jīng)驗者優(yōu)先。
3. 具備扎實的編程能力，熟練掌握Python，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度學習框架，了解NLP核心技術(shù)（命名實體識別、關系抽取、語義匹配等），有知識抽取工具開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。
4. 了解大模型原理及應用，熟悉檢索增強（RAG）、知識增強大模型等相關技術(shù)，有知識庫與大模型結(jié)合實踐經(jīng)驗（如知識問答、智能體知識注入）者優(yōu)先。
5. 具備良好的數(shù)據(jù)分析與實驗能力，能設計合理的評估指標，完成調(diào)優(yōu)策略的效果驗證，并輸出清晰的技術(shù)報告。