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（一）核心職責(zé) 1.負(fù)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(jìn)行語義理解與知識提取功能開發(fā)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的內(nèi)容打標(biāo)簽與實(shí)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(xiàng)目高效推進(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí) / 深度學(xué)習(xí)：熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法，具備實(shí)體識別、關(guān)系抽取等 NLP 任務(wù)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 6.工具與框架：了解主流開源工具與框架，能夠根據(jù)項(xiàng)目需求選擇合適的技術(shù)方案進(jìn)行開發(fā)與集成。 其他能力：具備良好的問題解決能力、團(tuán)隊(duì)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(shí)際項(xiàng)目。