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崗位職責(zé)
1、知識(shí)圖譜構(gòu)建：
-設(shè)計(jì)生物試劑/化學(xué)品/醫(yī)藥服務(wù)的知識(shí)圖譜Schema（本體），定義化合物、靶點(diǎn)等核心實(shí)體及關(guān)系邏輯；
-主導(dǎo)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如產(chǎn)品說(shuō)明書(shū)、COA、MSDS、科技文獻(xiàn)）的知識(shí)抽取、融合與結(jié)構(gòu)化清洗，構(gòu)建高質(zhì)量的行業(yè)知識(shí)底座；
2、AI應(yīng)用賦能：
-優(yōu)化RAG策略，解決專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)（CAS號(hào)/分子式）語(yǔ)義理解問(wèn)題，提升大模型專(zhuān)業(yè)問(wèn)答準(zhǔn)確性；
-改進(jìn)電商搜索語(yǔ)義召回，利用圖譜關(guān)系增強(qiáng)長(zhǎng)尾詞匹配；
3、數(shù)據(jù)治理與分析：
-使用RDKit/BioPython標(biāo)準(zhǔn)化治理SKU數(shù)據(jù)（術(shù)語(yǔ)對(duì)齊/結(jié)構(gòu)式清洗）；
-挖掘產(chǎn)品關(guān)聯(lián)規(guī)則（實(shí)驗(yàn)上下游/試劑共現(xiàn)），為推薦系統(tǒng)提供科學(xué)特征；
4、業(yè)務(wù)協(xié)同落地：
-聯(lián)動(dòng)算法/產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)，將生化專(zhuān)業(yè)知識(shí)轉(zhuǎn)化為智能選型助手等產(chǎn)品功能；
-設(shè)計(jì)A/B測(cè)試驗(yàn)證知識(shí)庫(kù)對(duì)搜索轉(zhuǎn)化率/GMV等業(yè)務(wù)指標(biāo)的影響；
5、前沿探索：跟蹤AI4S/多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，研究分子圖/文本/圖表聯(lián)合應(yīng)用。
任職要求
1、碩士、博士?jī)?yōu)先，生物/化學(xué)/藥學(xué)/生物信息學(xué)/計(jì)算生物學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)；
2、熟悉PubChem/UniProt等數(shù)據(jù)庫(kù)，精通Python及Pandas/NumPy數(shù)據(jù)處理，有知識(shí)圖譜構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)（Neo4j/RDF優(yōu)先）和NLP基礎(chǔ)（NER/向量數(shù)據(jù)庫(kù)）；
3、英語(yǔ)CET6，能快速解析英文科技文獻(xiàn)；
4、強(qiáng)邏輯思維與抽象能力，擅長(zhǎng)復(fù)雜科學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化；
5、具備電商業(yè)務(wù)敏感度，結(jié)果導(dǎo)向推動(dòng)技術(shù)落地。