- 目录
岗位职责是什么
知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它以图形的方式组织和存储数据，帮助人们理解和探索复杂的信息网络。在这个岗位上，知识图谱专家负责构建、维护和优化这种知识库，以支持企业的决策制定、数据分析和智能应用。
岗位职责要求
1. 熟练掌握图数据库、本体论和语义网技术，具备扎实的数学和计算机科学基础。
2. 具备数据建模能力，能设计高效的知识表示和存储方案。
3. 精通编程语言，如python、java，用于数据处理和图谱构建。
4. 对自然语言处理（nlp）有一定了解，能处理和解析非结构化信息。
5. 有良好的业务理解能力，能将企业需求转化为知识图谱解决方案。
6. 具备团队协作精神，能与数据科学家、产品经理和开发人员有效沟通。
岗位职责描述
知识图谱专家在日常工作中，主要负责以下几个方面：
1. 数据采集与清洗：从各种来源获取数据，进行预处理和整合，确保数据质量和完整性。
2. 知识建模：设计和实施知识图谱的架构，定义实体、属性和关系，确保图谱的灵活性和扩展性。
3. 图谱构建与更新：利用编程技能实现自动化构建和维护知识图谱，确保信息实时更新。
4. 查询与分析：开发查询接口，支持业务部门进行复杂查询和数据分析。
5. 应用集成：将知识图谱融入企业系统，如搜索引擎、推荐系统、智能客服等，提升系统性能和用户体验。
6. 持续优化：监控知识图谱的性能，根据反馈和需求进行调整和优化。
有哪些内容
1. 项目管理：参与项目规划，设定知识图谱构建的时间表和里程碑。
2. 技术研究：跟踪最新的知识图谱技术和行业趋势，推动技术的创新和应用。
3. 文档编写：编写清晰的技术文档，为其他团队成员提供参考和指导。
4. 培训与指导：向团队成员传授知识图谱相关知识，提高整体技术水平。
5. 合作与协调：与业务部门紧密合作，理解他们的需求，提供定制化的知识图谱解决方案。
6. 质量保证：执行数据质量检查，确保知识图谱的准确性和一致性。
知识图谱专家需兼具技术深度和业务理解，通过构建和利用知识图谱，为企业创造价值，推动业务发展。
知识图谱岗位职责范文
第1篇 nlp算法工程师-知识图谱职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
工作职责：
1、通过结构化或者半结构化的数据，以及结合数据挖掘的方法构建知识图谱；
2、通过知识图谱构建应用，包括知识的查询和推理，基于知识库的问答等；
任职要求：
1、熟悉linu_开发环境，熟悉python/c++语言，了解mysql或者nosql数据库；
2、掌握自然语言处理、信息检索、深度学习理论，实现过相关算法或有相关应用；
3、掌握entity linking， relation e_traction以及图谱相关算法；
4、责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力；
5、具有图谱构建，图谱上的应用等实际应用经验者优先；
第2篇 知识图谱开发工程师职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
工作职责：
1. 知识图谱的知识体系建设
2. 图谱知识的挖掘与整理
3. 图谱相关领域的实体链接算法
4. 搜索语义的解析
任职要求：
1. nlp相关背景1-3年
2. 熟悉序列标注、语言学模型等基本nlp算法
3. 熟悉大型分布式平台
4. 熟悉机器翻译、完全句法分析的候选人优先
第3篇 中文知识图谱构建研究员职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
职位描述：
1、负责知识图谱的构建工作；
2、负责知识表示、实体链接等工作；
3、负责将领域知识图谱与公司实际项目相结合；
4、负责相关算法的流程设计；
5、负责与知识图谱相关工作的文档编写及培养新人。
职位要求：
1、计算机相关专业博士学历；
2、有扎实的数据结构知识及算法思想；
3、对实体抽取、实体属性属性值抽取、实体关系抽取有独到的见解；
4、熟悉neo4j或相关图数据库；
5、在aaai/icml/ijcai/acl（或者同等档次）上，至少发表过一篇文章；在ai/tpami/ijcv/jmlr期刊上，发表过文章优先。
第4篇 知识图谱高级算法专家（健康医疗）职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
职责描述：
1. 负责医疗健康行业大规模知识库构建
2. 负责知识挖掘和知识推理算法
任职要求：
1.硕士及以上学历，自然语言处理、机器学习、数据挖掘等相关专业；
2.熟悉信息抽取、知识管理、知识本体等相关系统和算法；
3.熟练使用至少一种开发语言，比如java， python， c++等；
4.有知识问答相关系统经验优先
第5篇 知识图谱算法工程师/专家职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
职位描述：
1、主要负责将用户各种行为大数据，以及蚂蚁内部的资产数据进行抽象构建一个大规模异构知识图谱
2、利用离线和在线的图模式挖掘，如子图分析，社群发现，传播方法，graph embedding等挖掘异常行为模式并提供智能决策的基础，解决风控和营销领域相关问题。
3、独立完成机器学习的模型构建、数据采集和整理、特征抽取以及各种代码编写。不仅能够完成离线的模型训练，而且能够完成线上数据收集、模型部署和系统维护，最终实现基于云端的数据工具智能化的各种智
能任职要求：
1、计算机相关专业硕士及以上学历，3年以上互联网行业研发经验；
2、扎实的编程基础，精通java或python等，熟悉大规模数据处理平台hadoop/spark/odps等，熟悉主流深度学习工具tensorflow/caffe/m_net/等；
3、熟悉常用机器学习算法。知识图谱、nlp、复杂网络等相关领域的应用问题有大量实践经验者优先。熟悉图存储，图计算引擎者优先
4、具备很强的自我驱动与结果导向意识，具备创新能力，具备很强的团队协作意识和能力。
5、在顶级机器学习和ai领域会议和期刊有论文发表的优先
第6篇 知识图谱算法职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
职位描述：
1、主要负责将用户各种行为大数据，以及蚂蚁内部的资产数据进行抽象构建一个大规模异构知识图谱
2、利用离线和在线的图模式挖掘，如子图分析，社群发现，传播方法，graph embedding等挖掘异常行为模式并提供智能决策的基础，解决风控和营销领域相关问题。
3、独立完成机器学习的模型构建、数据采集和整理、特征抽取以及各种代码编写。不仅能够完成离线的模型训练，而且能够完成线上数据收集、模型部署和系统维护，最终实现基于云端的数据工具智能化的各种智
能任职要求：
1、计算机相关专业硕士及以上学历，3年以上互联网行业研发经验；
2、扎实的编程基础，精通java或python等，熟悉大规模数据处理平台hadoop/spark/odps等，熟悉主流深度学习工具tensorflow/caffe/m_net/等；
3、熟悉常用机器学习算法。知识图谱、nlp、复杂网络等相关领域的应用问题有大量实践经验者优先。熟悉图存储，图计算引擎者优先
4、具备很强的自我驱动与结果导向意识，具备创新能力，具备很强的团队协作意识和能力。
5、在顶级机器学习和ai领域会议和期刊有论文发表的优先
第7篇 机器学习工程师（知识图谱 / nlp方向）职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
岗位职责：
1.与业务人员沟通，深入理解公司业务，思考并发现数据可以应用于业务的机会；
2.提取数据、处理数据、开发风险规则、信用评分、客户标签、营销响应等模型，并参与模型上线部署、追踪优化等工作；
3.基于公司及外部数据，提取知识，构建知识图谱，支持公司的风控领域、物流科技领域及其他创新方向；
4.参与各种数据产品的设计；
岗位要求：
1.理工科专业（数学、统计、计算机优先），大学本科及以上学历；
2.熟练掌握传统机器学习算法/深度学习算法/知识图谱/nlp算法中至少一种；有知识图谱实践经验者优先；
3.熟练掌握数据库sql语言，至少掌握python或r语言的一种；精通图数据库如neo4j，熟悉图存储，图计算者优先；
4.具有结构化思维、快速学习及沟通协作能力，积极主动有上进心；
第8篇 知识图谱和图算法专家职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
职位描述：
1、主要负责将用户各种行为大数据，以及蚂蚁内部的资产数据进行抽象构建一个大规模异构知识图谱
2、利用离线和在线的图模式挖掘，如子图分析，社群发现，传播方法，graph embedding等挖掘异常行为模式并提供智能决策的基础，解决风控和营销领域相关问题。
3、独立完成机器学习的模型构建、数据采集和整理、特征抽取以及各种代码编写。不仅能够完成离线的模型训练，而且能够完成线上数据收集、模型部署和系统维护，最终实现基于云端的数据工具智能化的各种智
能任职要求：
1、计算机相关专业硕士及以上学历，3年以上互联网行业研发经验；
2、扎实的编程基础，精通java或python等，熟悉大规模数据处理平台hadoop/spark/odps等，熟悉主流深度学习工具tensorflow/caffe/m_net/等；
3、熟悉常用机器学习算法。知识图谱、nlp、复杂网络等相关领域的应用问题有大量实践经验者优先。熟悉图存储，图计算引擎者优先
4、具备很强的自我驱动与结果导向意识，具备创新能力，具备很强的团队协作意识和能力。
5、在顶级机器学习和ai领域会议和期刊有论文发表的优先
第9篇 知识图谱高级工程师职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
岗位职责：
1. 负责参与知识图谱构建，研发自动化/半自动化构建流程与关键方法；
2. 负责参与知识图谱的实体链接、关系抽取、知识融合、知识推理等相关工作；
3. 负责参与知识图谱在搜索、智能问答、信息推荐等应用场景中的落地；
4. 追踪知识图谱相关前沿算法、技术，结合应用场景，探索前沿技术并应用于实际业务。
岗位要求：
1. 计算机相关专业硕士及以上学历；
2. 熟悉 linu_ 系统及常用脚本语言，精通 python/java/c++ 中的至少一种；
3. 具有扎实的梳理统计基础，能理解并熟练运用知识图谱涉及的算法与工具；
4. 在知识图谱方向有 3 年以上实战经验，有知名互联网从业经验者优先。
