1、設(shè)計(jì)億級(jí)實(shí)體圖譜自動(dòng)化構(gòu)建流程，覆蓋實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取、事件檢測(cè)等模塊：
2、研發(fā)多源數(shù)據(jù)（文本/表格/圖像）融合對(duì)齊算法，提升圖譜質(zhì)量。
NLP-圖譜協(xié)同應(yīng)用
1、實(shí)現(xiàn)預(yù)訓(xùn)練模型（BERT/GPT/LLaMA）與知識(shí)圖譜的聯(lián)合推理，支持智能問(wèn)答、語(yǔ)義搜索等場(chǎng)景；
2、構(gòu)建基于圖譜的決策輔助系統(tǒng)，服務(wù)電商/金融/醫(yī)療等業(yè)務(wù)。
圖算法研發(fā)：
1、開(kāi)發(fā)分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）框架，優(yōu)化大規(guī)模圖譜訓(xùn)練性能；
2、設(shè)計(jì)時(shí)序圖譜動(dòng)態(tài)更新機(jī)制，支持實(shí)時(shí)增量學(xué)習(xí)。
任職要求：
1、精通Python，熟練使用PyTorch/TensorFlow及圖計(jì)算庫(kù)（DGL/PyG）
2、掌握NLP核心技術(shù)：信息抽?。▽?shí)體/關(guān)系/事件）、圖表示學(xué)習(xí)（TranSE/R-GCN）
3、熟悉知識(shí)圖譜全鏈路：本體建模一存儲(chǔ)（Neo4janusGraph） 查詢(xún)優(yōu)化。
4、1年以上NLP或圖譜項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，有大規(guī)模圖譜（億級(jí)實(shí)體）落地案例；
1. 具備工程化能力：熟悉分布式計(jì)算（Spark/Flink）、模型部署（Docker/K8s）
2. 計(jì)算機(jī)/人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)碩士及以上學(xué)歷。