工作内容 - 研究自然语言处理技术,尤其专注于信息抽取相关技术和算法 - 结合业务中的实际问题改进算法,提升算法在业务中的效果 - 关注自然语言处理技术的前沿动态,复现SOTA,将SOTA中高效的方法和工具用于改进当前算法 任职资格 - 毕业于计算机/机器学习/电子信息/数学/统计学/模式识别等相关专业硕士及以上学历; - 3年左右相关大厂经验; - 熟悉常用深度学习,机器学习的算法和框架。 - 编程基础扎实,精通至少一门常用编程语言,如Python/C++/Java等。 - 熟悉信息抽取任务,如命名实体、事件、关键词、话题等。 - 优秀的分析问题和解决问题的能力,有良好的沟通能力和团队合作能力。
【职位描述】 研发教育场景下的基于LLM的对话系统,将业界前沿的⼤语⾔模型、对话系统等技术应⽤在教育领 域。 【任职要求】 1、计算机相关专业本科以上学历,精通⾄少⼀⻔语⾔,Python/Java/C++/ 等,具有扎实的代码功底; 2、在NLP领域或者某个具体对话系统⽅向有丰富经验 3、具有实际的LLM语料库构建、模型训练调优经验 【加分项:满⾜⼀项即可,多项更佳】 1、有过“主动”对话系统(销售、医疗等场景)⼀⼿的设计研发经验; 2、在国内外顶级 AI 会议上发表过论⽂; 3、在⼀线公司担任团队或技术负责⼈。
工作职责: 1、负责收集和处理大量的文本数据,训练和优化NLP模型,并进行性能评估 2、了解NLP大模型原理,了解多模态模型原理,参与大模型的开发和维护工作 3、能够与其他团队合作,完成跨部门的合作项目,提供高质量的NLP算法解决方案,并负责实施 4、能够基于开源NLP框架、LLM框架进行二次开发和调测 任职资格 1. 具有良好的python代码开发能力,对机器学习、深度学习有深入理解,有完整NLP项目开发经验 2. 熟悉NLP算法和技术,熟悉文本清洗技术、熟练掌握pytorch或tensorflow等深度学习框架,熟悉transformers原理 3. 熟悉linux系统,熟悉docker部署方法 4. 了解RabbitMQ/kafka,了解redis、es,了解并能使用至少一种noSQL数据库 5. 责任心强,有较强的沟通协作能力、学习能力
岗位职责: 1.构建NLP基础算法平台,负责实体识别、情感分析、文本分类、信息抽取、意图识别等基础算法模型的开发和优化; 2.对海量文本进行深度分析,包括视频语音内容、用户评价、用户备注、舆情、文本分类等分析; 3.应用算法模型对文本信息进行语义处理,算法封装与维护,对产品的召回率、准确率优化; 4.跟踪学术界和业界最新进展,并能够快速应用到金融业务中。 岗位要求: 1、计算机/数学/统计学/模式识别相关专业,本科以上学历; 2、熟悉NLP和机器学习的理论基础,4年以上NLP工作经验,有海量数据挖掘、知识图谱研发经验优先; 3、具有优秀的编程能力,精通Java/Python/C++/Golang以及常用脚本语言; 4、对实体识别、情感分析、文本分类、信息抽取、意图识别有较深的理解,在某一业务领域(金融类最佳)有实际落地经验; 5、在文本分析、分词、语义分析、意图分析、词性标注、新词发现、词义消歧等领域有丰富经验优先; 6、有AIGC/GPT等大模型等研究、落地经验者优先; 7、责任心强,积极主动,有良好的沟通能力和团队合作能力。
岗位职责: 1. 负责自然语言处理算法的研发工作,包括但不限于问答系统、自然语言生成、句法分析、词法分析等方向。 2. 参与算法的设计与优化,提高算法的准确性和效率。 3. 对算法进行测试和验证,确保算法的稳定性和可靠性。 4. 跟踪最新的自然语言处理技术发展,为公司的产品和服务提供技术支持。 5. 与团队成员紧密合作,共同解决项目中的技术问题。 任职要求: 1. 硕士及以上学历,计算机科学、人工智能或相关领域。 2. 对自然语言处理有深入的理解和研究,熟悉常用的自然语言处理技术和算法。 3. 具备良好的编程能力,熟练掌握至少一种编程语言,如Python、Java等。 4. 具有良好的逻辑思维能力和问题解决能力,能够独立完成算法的设计和实现。 5. 具有良好的团队协作精神,能够与团队成员有效沟通和协作。 6. 对新技术充满热情,有较强的学习能力和研究能力,愿意接受挑战。
职位职责 1、进行NLP研究,并将其应用于创建人工智能驱动的教育场景的技术 2、领导大规模NLP管道的规划、设计和实施 3、充当初级团队成员的导师和工程最佳实践的标准制定者 4、拥有NLP模型的端到端,从问题的制定到生产中的部署 职位要求 1、在NLP相关研究或NLP驱动的产品开发方面有3年以上的经验。有博士水平的研究或经验者优先 2、有领导多人项目和建立端到端NLP系统的经验 3、有现代NLP技术的实践经验,如计算语言学、deep learning in NLP 4、具有现代ML框架(Pytorch/Tensorflow/MXNet等)的专业经验 5、具有一种或多种通用语言(Java、C/C++、Python等)的经验 6、具有创业精神,渴望在快节奏的创业环境中工作,有能力持续提供卓越的影响 7、对RPA和个性化学习和教育行业的深度整合充满热情
岗位职责: 1、负责文本实体及关键词抽取,长文本去噪,别名挖掘等相关场景; 2、负责文本分类,语意理解,摘要提取,知识图谱,语意检索等相关业务。 任职要求: 1、计算机基础扎实,精通数据结构、数据库、大数据等相关知识; 2、熟悉基本的数据结构和算法,coding能力过关; 3、有扎实的算法基础,理解传统机器学习算法和深度学习算法,算法应用落地能力强; 4、掌握常见的NLP深度学习网络,有较好的模型训练与评测能力; 5、有实体抽取、NER、句法分析等相关工作经验优先; 6、有多模态大模型等相关工作经验优先。
职责 ——负责电子商务场景中与文字内容(如产品说明、图片文字、口头广播说明等)相关的风险识别模型 -负责产品/短视频/直播评论、报道等舆情内容的风险挖掘算法,提高平台治理效果 ——构建行业领先的内容识别方法,构建具有对抗行为的文本内容的跨域、多维识别策略 -探索NLP相关前沿技术,并将其应用于电子商务业务场景 -支持生成可扩展和优化的AI/机器学习(ML)模型 -专注于构建用于提取、转换和加载大量实时非结构化数据的算法,以从理论数据科学模型中部署AI/ML解决方案。 -运行实验来测试部署的模型的性能,并识别和解决过程中出现的错误。 -在团队环境中工作,应用公司要求的统计、脚本和编程语言知识。 -与部署模型的相关软件平台合作。 资格 -扎实的自然语言处理算法基础,对文本分类、相似度匹配、对话问答、机器翻译、序列标注、知识图谱、意图理解、词义消歧等领域有深入的理解和实践经验 ——熟悉常用的机器学习和深度学习算法,了解基本的网络模型结构(DNN/LSTM/CNN等)和文本表示方法(LDA/Word2Vec/ELMo/GPT/BERT等),对深度学习训练和推理模型调优有实际经验 -动手能力强,熟练使用至少一个主流深度学习框架(TensorFlow/PyTorch/Caffe/MXNet),了解分布式训练、提炼加速等实现方法 Responsibilities - Responsible for the risk identification model related to the text content (such as product description, picture text, oral broadcast description, etc.) in the e-commerce scene - Responsible for product/short video/live comments, reports and other public opinion content risk mining algorithm, improve the platform governance effect - Build an industry-leading content recognition method, and build a cross-domain and multi-dimensional recognition strategy for text content with adversarial behavior - Explore NLP-related cutting-edge technologies and apply them to e-commerce business scenarios - Support the production of scalable and optimised AI/machine learning (ML) models - Focus on building algorithms for the extraction, transformation and loading of large volumes of realtime, unstructured data to deploy AI/ML solutions from theoretical data science models. - Run experiments to test the performance of deployed models, and identifies and resolves bugs that arise in the process. - Work in a team setting and apply knowledge in statistics, scripting and programming languages required by the firm. - Work with the relevant software platforms in which the models are deployed. Qualifications - Solid foundation of NLP algorithm, in-depth understanding and practical experience in text classification, similarity matching, dialogue question and answer, machine translation, sequence tagging, Knowledge Graph, intention understanding, word meaning disambiguation and other fields - Familiar with commonly used machine learning and deep learning algorithms, understand the basic network model structure (DNN/LSTM/CNN, etc.) and text representation methods (LDA/Word2Vec/ELMo/GPT/BERT, etc.), and have practical experience in deep learning training and reasoning model tuning - Strong hands-on ability, proficient in using at least one mainstream deep learning framework (TensorFlow/PyTorch/Caffe/MXNet), and understanding of distributed training, distillation acceleration and other implementation methods - Excellent problem analysis and problem solving skills, have certain processing methods and optimization experience on domain migration, small sample construction, text mining, unsupervised/semi-supervised and other issues - Master basic big data related components (Hadoop/Spark/Hive/Flink), and have experience in large-scale text data processing and cleaning - Familiar with Linux development environment, proficient in C++ /go/python at least one programming language, and solid foundation in algorithms and data structures - Good sense of teamwork and communication skills, practical experience in relevant business scenarios is preferred - Published papers in high-level computer science conferences (ACL, EMNLP, NIPS, AAAI, etc.) or have competition experience are preferred
岗位职责: 1.根据银行客户的交易行为,对客户价值进行挖掘,做到精准推销银行产品,以及提升银行个人客户价值的目的; 2.使用常见的深度学习开源框架构建、优化和维护分析模型; 3.定期负责或参与样本与基础数据的整理、筛选和清洗工作; 任职要求: 1.数学、统计学、计算机科学等相关专业,本科或硕士及以上学历; 2.熟悉数据结构相关知识;重点掌握NLP 3.熟悉基本的聚类和降维算法(如KMeans,PCA、NLP等),以及基本的分类模型(逻辑回归,SVM,决策树等); 4.熟练掌握spark,hive等大数据计算框架 5.对神经网络与深度学习有一定研究和实践经验,熟悉CNN、RNN等网络结构; 6.能够熟练使用Python,C++,R或Matlab中一种或多种语言; 7.如使用过(包括但不限于)Theano,Tensorflow,Keras,Caffe等开源框架中的一种或多种则优先考虑; 8. 具备良好的学习能力,良好的英语读写能力,良好的沟通与表达能力;
工作职责: 1、负责收集和处理大量的文本数据,训练和优化NLP模型,并进行性能评估; 2、了解NLP大模型原理,了解多模态模型原理,参与大模型的开发和维护工作; 3、能够与其他团队合作,完成跨部门的合作项目,提供高质量的NLP算法解决方案,并负责实施; 4、能够基于开源NLP框架、LLM框架进行二次开发和调测; 任职资格: 1. 具有良好的python代码开发能力,对机器学习、深度学习有深入理解,有完整NLP项目开发经验; 2. 熟悉NLP算法和技术,熟悉文本清洗技术、熟练掌握pytorch或tensorflow等深度学习框架,熟悉transformers原理,了解国产深度学习框架,如mindspore、paddlepaddle等; 3. 熟悉linux系统,熟悉docker部署方法; 4. 了解RabbitMQ/kafka,了解redis、es,了解并能使用至少一种noSQL数据库; 5. 责任心强,有较强的沟通协作能力、学习能力。 (本岗位为南网外包,介意勿投)