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）