知识图谱工程师主要负责构建、维护和应用知识图谱，以支持智能应用和数据分析。其核心职责可归纳为以下五个方面：

1. 知识图谱构建与维护

   • 从文本、图像、数据库等多源数据中抽取实体、关系和事件，进行清洗、整合与实体链接。

   • 设计并实现知识表示模型（如RDF、OWL），构建领域知识图谱，并进行大规模存储与更新。

2. 算法研发与优化

   • 开发自然语言处理（NLP）、机器学习算法，用于知识推理、语义分析和数据挖掘，提升图谱的准确性和智能性。

   • 优化图数据库（如Neo4j）的存储结构与查询性能，确保高效检索。

3. 应用开发与集成

   • 将知识图谱应用于智能问答、推荐系统、搜索引擎等场景，提升系统认知智能水平。

   • 与业务团队协作，开发定制化解决方案，如医疗、金融等领域的知识图谱应用。

4. 项目管理与技术研究

   • 参与需求分析、系统设计及进度控制，协调跨部门资源。

   • 跟踪前沿技术动态，进行预研与技术攻关，推动知识图谱领域的创新。

5. 数据质量保障

   • 确保数据清洗、标注的准确性和一致性，解决实体消歧、共指消解等挑战。

   • 编写技术文档，为团队提供参考与指导。

总结 ：知识图谱工程师通过技术手段将海量数据转化为结构化知识，为人工智能应用提供基础支撑，其工作涉及全周期的技术研发与实践应用。