AI数据与知识工程工程师（校招）
薪资面议
江苏省·无锡市·滨湖区
2025-04-23
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岗位职责
数据全流程管理：负责多源异构数据的采集、清洗、转换及存储方案设计，构建高质量数据湖
知识体系构建：主导领域知识图谱构建，完成本体建模、关系抽取及模式数据集的专家级标注与迭代优化
模型数据支撑：为NLP/CV等AI模型开发特征工程方案，设计分层抽样策略与数据增强方案
智能标注系统：研发半自动化标注工具，集成主动学习机制提升标注效率（文本/图像/多模态数据）
数据质量管控：建立数据质量评估体系，实现异常检测、缺失值填补、数据漂移监控的自动化流程
标准规范制定：编写数据治理白皮书与知识表示标准文档，设计元数据管理规范
知识体系构建：主导领域知识图谱构建，完成本体建模、关系抽取及模式数据集的专家级标注与迭代优化
模型数据支撑：为NLP/CV等AI模型开发特征工程方案，设计分层抽样策略与数据增强方案
智能标注系统：研发半自动化标注工具，集成主动学习机制提升标注效率（文本/图像/多模态数据）
数据质量管控：建立数据质量评估体系，实现异常检测、缺失值填补、数据漂移监控的自动化流程
标准规范制定：编写数据治理白皮书与知识表示标准文档，设计元数据管理规范
岗位要求
教育背景：2025/2026届计算机/人工智能相关专业硕士，研究方向含数据工程/知识图谱者优先
技术能力：精通Python数据科学生态（Pandas/NumPy/SQLAlchemy），掌握分布式数据处理框架（Spark/Dask），熟悉知识表示技术（RDF/OWL/Neo4j），了解主流标注工具（Label Studio/CVAT/Prodigy）
项目经验：在AI项目中承担过数据预处理、特征工程或知识库建设项目，有开源数据集贡献经历加分
专业素养：深入理解数据生命周期管理，熟悉数据版本控制（DVC）与MLOps理念
附加能力：具备将业务需求转化为数据schema的设计能力，擅长与技术/业务团队协同工作
技术能力：精通Python数据科学生态（Pandas/NumPy/SQLAlchemy），掌握分布式数据处理框架（Spark/Dask），熟悉知识表示技术（RDF/OWL/Neo4j），了解主流标注工具（Label Studio/CVAT/Prodigy）
项目经验：在AI项目中承担过数据预处理、特征工程或知识库建设项目，有开源数据集贡献经历加分
专业素养：深入理解数据生命周期管理，熟悉数据版本控制（DVC）与MLOps理念
附加能力：具备将业务需求转化为数据schema的设计能力，擅长与技术/业务团队协同工作
