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1. 數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理

- 對(duì)招聘崗位描述（JD）及候選人簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,、去噪和標(biāo)準(zhǔn)化處理（如文本分詞,、實(shí)體抽取、結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換等）,；

- 構(gòu)建崗位-候選人關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集,，標(biāo)注關(guān)鍵實(shí)體（如技能、學(xué)歷,、經(jīng)驗(yàn)等）,。

2. 知識(shí)圖譜構(gòu)建

- 基于行業(yè)知識(shí)（如職位分類、技能樹,、公司信息）設(shè)計(jì)本體模型,；

- 使用圖數(shù)據(jù)庫(kù)（如Neo4j）或RDF工具構(gòu)建人崗知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)崗位-技能-候選人關(guān)系的可視化,。

3. 算法設(shè)計(jì)與評(píng)估

- 參與人崗匹配算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)（如基于NLP的語義匹配、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理等）,；

- 設(shè)計(jì)評(píng)估指標(biāo)（如準(zhǔn)確率,、召回率、F1值）并對(duì)算法效果進(jìn)行測(cè)試優(yōu)化,。

1. 計(jì)算機(jī),、人工智能、信息管理等相關(guān)專業(yè)在讀本科生/研究生,；

2. 熟悉Python及常用庫(kù)（Pandas/Numpy/Sklearn）,；

3. 了解NLP基礎(chǔ)技術(shù)（如BERT、TF-IDF,、實(shí)體識(shí)別）,；

4. 接觸過知識(shí)圖譜工具（Protege、Neo4j）或圖算法的優(yōu)先,；

5. 有Git協(xié)作或開源項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),；

6. 每周可出勤3天及以上,。