岗位描述
岗位职责
1、参与领域知识图谱的本体/Schema 设计,定义实体、关系、属性、事件体系。
2、基于 LLM Agent 构建自动化知识抽取 Pipeline:文档解析、切分、实体识别、关系抽取、事件抽取、三元组生成。
3、设计 Agent 工作流,包括任务规划、工具调用、记忆、反思与结果校验,提升抽取准确率和覆盖率。
4、参与知识融合与消歧:实体对齐、冲突检测、质量评估,并将结果写入图数据库。
5、结合 GraphRAG / KGQA,让 Agent 利用知识图谱进行检索、推理和多跳问答。
6、跟踪 LLM Agent、知识图谱、GraphRAG 前沿进展,完成实验复现与内部技术分享。
岗位要求
1、计算机、人工智能、NLP、数据科学等相关专业本科及以上在读。
2、熟悉 Python,具备良好的代码规范和独立调试能力。
3、理解知识图谱基础:实体、关系、三元组、本体、RDF/OWL、SPARQL/Cypher 等。
4、必须懂 Agent: 理解 Planning、Tool Use、Memory、Reflection、Multi-Agent 等基本范式。
5、使用过至少一种 Agent/LLM 框架:LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI、Dify、Coze 等。
6、熟悉 Prompt Engineering,能调用 OpenAI / Claude / Qwen / DeepSeek 等大模型 API。
7、了解 NLP 基础任务:NER、关系抽取、事件抽取、文本分类、向量检索。