技能详细信息：
1. 5年以上具体的自然语言处理（NLP）、机器学习和人工智能编程经验
2. Python开发经验
3. 统计学、数学、计算机科学或等同经验/综合教育背景的认可学院学士学位
描述：职位摘要：作为数据科学团队的成员，自然语言处理（NLP）工程师高级将利用分析、统计和编程技能收集、分析和解释大型数据集，然后利用这些信息开发数据驱动的解决方案。
利用NLP经验以及机器学习和人工智能（AI）经验，该角色将作为NLP/机器学习/AI的专家，并与客户的职能专家合作，扩展NLP项目，为其他关键运营领域提供大数据解决方案。
基本职责：
- 利用分析、统计和编程技能收集、分析和解释大型数据集；不断改进医疗记录团队和NLP索引医疗记录到提供商的自动化索引流程解决方案
- 通过用户设计规范、用户故事和业务需求文档（BRD）的协作，设计和开发NLP项目应用程序
- 与用户、产品营销和产品管理咨询，确定软件/系统功能和技术规范文档（TSD）的范围
- 架构和设计大型数据集的最先进解决方案
- 在高交易量/高可用性环境中维护和增强现有代码方面提供专业建议和咨询
- 对开发的代码进行单元测试
- 根据需要进行代码部署，并编制部署指南，以促进从开发、QA、培训和生产环境中的代码推广
- 在大型项目中担任开发主导角色
- 使用自己的判断和专业判断确定开发活动的工作量
- 识别开发任务，并利用TFS或其他SDLC管理工具跟踪项目计划的进展
- 评估与公司业务相关的新技术，评估其益处，并概述新创新的演示，以实现业务目标
- 与产品营销、产品管理、开发人员、数据库管理员、配置管理和QA团队合作
- 执行分配的其他职责
能力：
- 能够在团队环境中有效工作
- 能够在不影响质量或性能的情况下快速切换优先级
- 出色的书面和口头沟通能力
- 卓越的客户服务技能
- 能够在最少的监督下工作
- 能够在产品线跨部门领导项目和开发活动
- 熟悉面向服务的架构
- 熟练掌握统计学和机器学习、Python编程语言、数据库数据挖掘和人工智能
- 必须熟悉SDLC流程和工具（如Microsoft Team Foundation）
- 熟悉开发方法论（如敏捷、CMMI）
教育和/或经验：
- 统计学、数学、计算机科学或等同经验/综合教育背景的认可学院学士学位
- 5至9年相关的专业经验
- 具有自然语言处理（NLP）、机器学习和人工智能方面的经验
- 必须具备Python编程经验；具备.Net经验者优先考虑
- 必须能够成功通过国家机构调查（NACI）背景调查
技能：Python、自然语言处理、人工智能、机器学习、数据科学
其他技能和资格：
此人将加入一个专注于改善医疗记录追踪以支持医生和退伍军人事务部患者的开发团队。
它将使医生能够快速获取他们需要诊断和治疗退伍军人事务部患者所需的信息。该角色将在最初的3-4个月内在现场工作，然后过渡为远程工作。
加利福尼亚州第701号议案要求对仓库和分销中心的工人提供新的保护措施。该法案旨在减少伤害和改善工作场所安全。
雇主需要做什么才能遵守加州第701号议案？雇主需要获取与绩效相关的定额，并将这些定额传达给员工，包括规定时间内要生产或处理的任务或材料的数量，以及未能达到定额可能导致的任何不利就业行动。
AB 701下的定额是什么？AB 701下的定额被定义为员工被分配或要求以指定的生产力速度执行工作标准，或者执行一定数量的任务，或者在规定的时间内处理或生产一定数量的材料，并且如果未能完成绩效标准，员工可能会受到不利的就业行动。
支持加州仓库和分销环境的销售团队需要做什么？
- 市场传播将向活跃的仓库和分销中心客户提供一封客户信函
- 销售团队应为客户工作场所（需要定额的地方）的所有员工获取绩效定额
- 客户必须为每个职位/需求完成绩效定额表
- 从客户获取的所有定额必须附加到CRG
- 定额信息应存储在Connected工作需求的绩效期望字段中
- 将绩效定额模板复制并粘贴到“绩效期望”字段中，并填写适用的细节
- 如果“绩效期望”字段的字符有限，请将剩余的定额细节输入到“附加信息”字段中
- 在为具有绩效定额的承包商提交ESF时，请注意“需要加州仓库信息”的要求，尽早在资格审查过程中为在仓库或分销中心环境中工作且需要定额的所有活动员工获取定额
洛杉矶