知识工程算法专家

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为知识工程领域的顶尖专家，主导核心算法创新和平台架构设计
• 横向拓展：向AI架构师或技术总监发展，负责多个AI项目的技术决策和团队管理
• 业务融合：深入业务场景，转型为AI产品负责人或解决方案架构师，推动AI技术在金融等领域的规模化应用
• 负责从文本、图像、视频等非结构化数据中抽取知识，构建高质量知识图谱和向量化知识库
• 探索并应用GrapRAG、KAG等前沿知识增强技术，提升智能问答、检索等应用的准确性
• 设计并开发知识工程工具链与平台，实现知识构建与应用的自动化和持续演化
• 与业务团队合作，将知识解决方案落地到具体场景中，实现业务价值
• 精通知识图谱构建、自然语言处理、RAG等核心技术，具备扎实的算法与工程实现能力
• 熟悉大模型技术原理及应用，能利用大模型进行知识抽取和生成优化
• 具备多模态数据处理和跨模态知识关联经验者优先
• 良好的编程能力，熟悉Python及常用数据结构算法，有AI code经验优先

申请策略

• 在面试前了解平安在AI领域的布局，尤其是知识图谱和智能问答方面的产品
• 准备一个完整的项目案例，从问题定义、技术选型到落地效果，展示系统化思维
• 突出知识图谱、NLP、RAG等核心项目的落地经验，尤其是主导或参与的大型知识库/知识工程项目
• 强调大模型应用经验，如利用大模型进行知识抽取、生成优化的具体案例
• 展示多模态数据处理或跨模态知识关联的项目成果
• 列出顶级会议论文、竞赛获奖或开源贡献，以证明技术深度
• 深入学习GrapRAG、KAG等前沿知识增强技术，并尝试复现或改进相关论文
• 加强大模型微调、Prompt Engineering等技能，提升大模型在知识工程中的应用能力

面试指南

• STAR法则：描述项目背景、任务、行动和结果，突出个人贡献和技术难点
• 对比分析：在回答技术选型问题时，对比不同方案的优劣，展示技术视野
• 量化结果：用具体指标（如准确率、召回率、响应时间）说明项目效果
• 请描述你主导的一个知识图谱项目，包括数据来源、实体关系抽取、图谱存储和查询优化
• 如何利用大模型提升知识抽取的准确率？请举例说明
• GrapRAG和传统RAG相比有哪些优势？你在项目中如何选择？
• 面对多模态数据（文本+图像），如何构建跨模态知识关联？
• 你如何评估知识图谱的质量？有哪些指标和优化方法？