可持续发展目标的机器学习研究（自然语言处理方向） - United Nations Development Programme (UNDP)招聘

在线美利坚合众国 12周申请 1个任务开放招聘（广告）广告截止日期：2024年1月22日一般职位描述可持续发展目标的机器学习研究（自然语言处理领域）任务国家美利坚合众国预计开始日期无效日期可持续发展目标 17. 合作伙伴关系以实现目标志愿者每周需要工作多少小时？ 16-20 承办实体联合国开发计划署政策与计划支持局类型在线持续时间 12周任务数量 1个详情任务和目标联合国开发计划署政策与计划支持局（BPPS）负责制定所有相关政策和指导，以支持联合国开发计划署战略计划的结果。BPPS的工作人员为国家办事处提供技术建议；倡导联合国开发计划署的企业信息，在多利益相关者论坛（包括公私对话、政府和公民社会对话、南南和三角合作倡议）代表联合国开发计划署，并参与联合国在特定主题领域的协调。BPPS与联合国开发计划署的危机响应小组（CRU）密切合作，支持紧急和危机响应。BPPS确保风险问题完全融入联合国开发计划署的发展计划中。BPPS通过将基于结果的管理和绩效监测与更有效和新的工作方式相结合，帮助联合国开发计划署及其合作伙伴取得更高质量的发展成果。BPPS支持联合国开发计划署及其合作伙伴更具创新性、知识和数据驱动，包括在其项目支持工作中。背景位于联合国开发计划署全球政策网络（GPN）的可持续发展目标整合团队提供一系列服务，强调直接的短期到中期的参与，以迅速响应国家办事处对国家实施和监测综合政策解决方案、加快进展的定性和证据驱动分析、可持续发展创新方法的知识共享和扩大应用的支持的要求。该团队的工作强调应用证据驱动的数据和分析来实施和报告可持续发展目标。在这方面，数字技术的进步正在以前所未有的详细程度和速度产生数据，每天每分钟在全球范围内将人们生活的故事转化为数字。整合工作的一个重要焦点是将传统数据（例如国家统计数据）与新的和替代来源（包括数字“面包屑”、卫星数据、社交媒体）相结合，以识别新兴趋势并对发展问题获得新的视角。任务类型研究任务描述团队正在寻找一名有机器学习（ML）经验的在线志愿者，以支持团队在可持续发展领域自然语言处理（NLP）方面的研究。本任务的目的是设计、开发和测试用于可持续发展领域的文本分类的ML模型。这是一个研究密集型任务，涉及文献综述、数据清洗和探索、原型设计和模型评估以及结果撰写。研究预计将产生一个行业级的开源模型和一个关于实验结果和模型性能的简短（最多2页）技术说明。我们的团队在项目的所有阶段提供持续的支持和建议。在每个项目阶段上，我们也提供灵活性，让您自由安排时间。请注意，这是一个高度选择性的机会。您的申请必须包括一份简短的动机陈述，清楚地描述您的教育和经验与任务的契合程度。如果适用，您应该包括您的GitHub、出版物或在线作品集的链接。要求所需经验 - 计算机科学、数据科学、人工智能、机器学习或自然语言处理硕士学位是必备条件。 - 博士学位是一个优势。 - 需要扎实的数学基础。 - 需要精通Python和相关的深度学习框架，例如PyTorch（首选）、TensorFlow、JAX。 - 需要对最先进的深度学习和NLP技术有深入了解，包括但不限于BPE标记化、上下文表示、（自我）注意力、变压器、编码器-解码器架构、零样本和少样本学习。 - 在该领域有研究经验或发表的研究成果是一个重要优势。 - 需要精通英语。掌握任何其他联合国官方语言的工作知识是一个优势。语言英语，水平：流利，必需法语，水平：工作知识，可取西班牙语，水平：工作知识，可取阿拉伯语，水平：工作知识，可取俄语，水平：工作知识，可取中文，水平：工作知识，可取其他信息包容性声明联合国志愿者是一个平等机会的计划，欢迎合格专业人士申请。我们致力于在性别、关怀受保护特征方面实现多样性。作为遵守联合国志愿者价值观的一部分，所有联合国志愿者承诺反对任何形式的歧视，并促进对人权和个人尊严的尊重，不分人种、性别身份、宗教、国籍、种族、性取向、残疾、怀孕、年龄、语言、社会出身或其他身份的差异。