算法工程师-知识图谱

岗位职责：
1.负责大规模OCR 识别结果的数据清洗、纠错与结构化处理，提升文本抽取准确率与可用性。
2.负责知识图谱全链路算法工程落地：本体schem自动生成、知识抽取、实体链接、实体消歧、知识融合、知识推理、图谱质量评估等各环节算法优化。
3.负责基于知识图谱的聚类算法、图算法、标签挖掘等算法研发，并打造成AgentSDK供下游使用；
4.负责本体推理、基于本体的智能决策（包括但不限于GraphRAG\规则引擎\智能审计）等，并发表相关专利及相关竞赛，提升行业竞争力。
5.参与Agent相关研发，和产品、数据、工程团队协同，落地知识驱动型 AI 系统，用于智能检索、内容理解、风险识别等业务场景。

任职要求：
1.985/211硕士及以上学历，计算机、人工智能、NLP、数据科学相关专业，2年及以上知识图谱/NLP算法工程落地经验。
2.扎实机器学习、深度学习基础；熟悉NLP基础任务，熟练使用PyTorch；有实体抽取、实体链接、知识融合项目实战经验。
3.熟悉知识图谱完整技术栈：本体/ontology设计、图数据库、图查询语言；了解KGembedding、GNN、知识推理相关算法。
4.良好工程能力：熟练Python，能独立完成数据处理、模型训练、指标实验；熟悉算法上线、服务化、性能调优。

加分项：
1.有GraphRAG、LLM+知识图谱融合落地经验，熟悉Prompt微调、LoRA等领域适配方案。
2.大规模图谱项目经验（百万/千万级实体），做过图谱增量构建、脏数据治理、图谱质量评估。
3.熟悉分布式图计算、向量数据库，了解图存储底层原理，有图查询性能优化经验。
4.有垂直行业图谱经验（金融、工业、医疗、政务等），具备本体建模和业务知识梳理能力。
5.有顶会/技术博客开源项目，在知识抽取、图学习方向有成果。