理聘网-职位详情页，知识图谱算法研究员

岗位背景与定位： 专注于特定垂直领域的知识图谱构建，通过开源情报（OSINT） 途径获取多源异构数据，带领团队从零到一搭建一套具备强大的本体建模能力、高效的实体抽取能力以及复杂的逻辑推理能力的知识图谱库。 岗位职责： 1. 技术战略与架构设计 顶层设计： 负责面向特定领域的知识图谱整体技术架构设计，包括数据层、存储层、计算层和应用层的技术选型与路线规划。 本体工程： 主导特定领域的本体（Ontology）设计与构建，定义符合业务逻辑的类、属性、关系及约束规则，确保知识表达的规范性与完备性。 推理引擎规划： 设计并实现基于规则或基于统计学习的推理引擎，支持基于现有知识的逻辑演绎、一致性校验及隐含知识的挖掘。 2. 研发攻坚与落地 开源情报获取与治理： 指导团队利用爬虫、API接口、文档解析等技术，从开源情报（如互联网公开数据、专业报告、学术文献、新闻等）中高效获取数据，并解决数据清洗、去噪、对齐等难题。 知识抽取与融合： 带领团队攻克非结构化/半结构化文本中的实体识别（NER）、关系抽取（RE）、事件抽取等技术难点，实现多源异构知识的实体对齐与融合。 图数据库与计算： 负责图数据库（如Neo4j, JanusGraph, Nebula等）的选型与优化，实现海量知识的高效存储与查询，并开发基于图算法的分析应用。 任职要求： 1. 博士研究生，数学、人工智能、情报学等相关专业。 2. 具有人工智能、自然语言处理或知识图谱相关研发经验。 3. 对知识图谱全生命周期技术有深入理解，尤其精通本体建模（Ontology Modeling） 和知识推理（Knowledge Reasoning） 的理论与实践。 4. 熟悉传统的NLP技术和基于深度学习（BERT、GPT系列等）的预训练模型，对信息抽取有丰富的实战经验。 5. 精通Python/Java，具备扎实的代码功底和良好的工程化习惯。 6. 熟悉图数据库（如Neo4j）及向量数据库的原理与应用，对RDF、OWL等知识表示标准有深入了解者优先。 7. 熟悉大数据处理框架（如Spark、Flink）者优先。