知识图谱算法岗位招聘要求总结

知识图谱算法岗位招聘总结

作为一名知识图谱方向的研一的菜鸟，不知道将来该走向哪里，一直是我的困惑。闲来无事逛了逛拉钩网，总结了一些知识图谱算法岗位的招聘要求，算作对自己未来方向的一个初探，也是研究生生涯对自己的一个激励。

Position Description

• 负责知识图谱核心算法研究与应用开发;
• 负责开拓知识图谱应用场景，并推动大规模应用落地；
• 主要工作内容为运用自然语言处理，机器学习，知识建模等方法，构建知识图谱库。负责相关的知识图谱构建，研发和优化；
  • 构建企业知识图谱和通用知识图谱，并将知识图谱运用到智能设备和智能服务中;负责知识图谱产品迭代及创新；
  • 负责领域知识图谱的架构设计和开发, 利用信息抽取技术半自动化或自动化的从非结构化数据中构建知识图谱；
  • 负责医疗健康领域知识图谱的构建，从结构、半结构及文本数据中抽取医学健康领域核心实体及关联关系，支持关系推理；
  • 运用知识图谱相关技术构建通用知识图谱、领域知识图谱，并对不同数据源的同领域知识图谱数据进行融合；
• 负责领域知识的定向爬取、深度提取和挖掘和知识图谱的大规模存储与管理；
• 基于知识图谱的高效查询与挖掘分析；
• 根据知识图谱构建用户画像、企业画像、行业画像等应用；负责图数据库中间件研发和优化；负责实现知识融合和图论算法；负责海量非结构化，半结构化和关系数据的知识抽取工作；
• 负责知识图谱在**人工智能系统(**典型如对话系统、智能问答等)中的应用技术;知识图谱相关系统应用开发，包括智能辅助决策、问答系统、推荐系统等；
• 追踪知识图谱前沿技术，结合业务需求，探索并应用于实际业务
• 算法岗
  • 参与相关算法的核心代码实现；
  • 参与公司底层智能算法引擎设计与平台搭建；
  • 负责算法研究，包括决策自然语言、语音、搜索、推荐等，侧重于深度学习；
  • 负责模型的设计和训练调优与项目把控，包括线上ABTest、性能优化、效果分析方案设计等；
  • 基于现实遇到的各种问题，探索自然语言处理、机器学习、深度学习等技术解决方案的可能性。
  • 针对特定应用场景的完善和优化算法，包括数据预处理、训练及测试等；
  • 编写相关的开发文档。

Position Requirements

• 自然语言处理/数据挖掘/计算机/数学等相关专业，本科及以上学历，
  • 熟悉知识图谱核心算法，如实体以及关系抽取，实体链接，schema matching， ontology design，有相关学术背景和实践经验；
  • 熟悉知识图谱实体融合、实体链接的关键技术；
  • 熟悉RDF、OWL等知识表示框架，熟悉NLP知识抽取、融合、推理的常用算法、流程及工具；
  • 熟悉常用数据库或知识图谱数据库；
  • 熟悉常用的公开知识图谱如DBpedia, Freebase, Yago，Openkg等；
  • 熟悉知识图谱、NLP、数据挖掘、机器学习等相关技术；熟练掌握NLP的基础理论和方法，熟悉基于深度学习的NLP方法和技术，扎实的机器学习技术基础；
  • 精通数据结构与基础算法; 对数据结构和算法设计有较深理解
  • 精通机器学习算法，丰富的数据分析、挖掘、建模经验，有NLP经验更佳；
  • 熟悉最优化的基础理论，能够将业务问题转化成相关的优化问题并求解，深刻理解并独立实现过相关算法（回归、决策树、分类问题、深度神经网络、图模型，概率统计，最优化方法等）
• 有过知识图谱构建开发经验者优先；
• 有较强的算法基础和编码能力、算法设计能力；
• 熟练掌握Java或C/C++语言，熟悉linux平台、shell编程 ;
• 熟悉大数据数据处理方法和优化方法;熟练使用Hadoop、Hive、SQL、Spark进行数据处理和分析;
• 对机器学习算法，分布式迭代程序的设计有深刻的理解和丰富的实战经验；
• 在深度学习方面有较深入的研究，熟练运用及掌握至少一种深度学习框架Tensorflow, Pytorch, Keras, Mxnet等；
• 具备大规模语料数据处理经验者优先；
• 逻辑清晰，抗压能力强，心里素质佳，团队合作意识，良好的沟通能力以及团队协调能力；很强的分析和解决问题的能力，思路清晰，学习能力强，善于归纳、总结、推理； 优秀的业务理解、目标制定、沟通能力；
• 编码和团队协作能力强，能够独立支撑一个研究方向，勇于挑战和创新，工作主动性强;
• 较强的团队及项目管理能力及沟通能力，能有效设定阶段性目标，并带领团队有序推进；
• 扎实的数理统计基础，能理解并熟练运用常用的数据挖掘、机器学习算法和工具
• 热爱创新并以产品为导向
• 有顶级赛事参赛经验或顶级论文发表经历等优先；发表过领域知名会议或期刊文章优先。
• 良好的技术文档撰写能力
• 英文技术文献阅读无障碍