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（一）核心職責(zé)
1.負責(zé)農(nóng)業(yè)知識圖譜構(gòu)建全流程開發(fā)，包括數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、圖譜構(gòu)建與優(yōu)化。
2.基于 AI 大模型進行語義理解與知識提取功能開發(fā)，實現(xiàn)精準(zhǔn)的內(nèi)容打標(biāo)簽與實體關(guān)系抽取。
3.與業(yè)務(wù)專家協(xié)作，優(yōu)化知識圖譜架構(gòu)與標(biāo)簽體系，提升知識圖譜應(yīng)用價值。
4.解決開發(fā)過程中的技術(shù)難題，保障項目高效推進與高質(zhì)量交付。
（二）技術(shù)能力要求
1.編程語言：熟練掌握 Python，具備良好的代碼編寫規(guī)范與工程化能力。
2.知識圖譜技術(shù)：熟悉知識圖譜構(gòu)建流程，掌握 RDF、OWL 等知識表示方法，熟練使用 Neo4j 等圖數(shù)據(jù)庫及 Cypher 查詢語言。
3.AI 大模型應(yīng)用：了解主流 AI 大模型（如 GPT 系列、deepseek等）原理，具備使用 Hugging Face 等工具進行模型微調(diào)、部署與應(yīng)用開發(fā)的能力。
4.數(shù)據(jù)處理：熟練使用 Pandas、Numpy 等庫進行數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理與分析，掌握 Elasticsearch 等搜索引擎的使用與配置。
5.機器學(xué)習(xí) / 深度學(xué)習(xí)：熟悉機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法，具備實體識別、關(guān)系抽取等 NLP 任務(wù)開發(fā)經(jīng)驗。
6.工具與框架：了解主流開源工具與框架，能夠根據(jù)項目需求選擇合適的技術(shù)方案進行開發(fā)與集成。
其他能力：具備良好的問題解決能力、團隊協(xié)作能力與學(xué)習(xí)能力，能夠快速掌握新技術(shù)并應(yīng)用于實際項目。