职位描述：机器学习工程师
必备条件：
注意：所有要求都是“必备条件”，候选人应在截止日期前提交申请。
对机器学习概念的深入理解：熟练掌握基本的机器学习概念、算法和技术。
• 自然语言处理（NLP）的专业知识：了解NLP技术和模型，特别是BERT和其他基于transformer的模型，用于文本分类、情感分析和语言理解等任务。
• 深度学习框架的经验：熟练掌握TensorFlow或PyTorch等深度学习库。使用这些框架实现、训练和微调BERT模型的经验至关重要。
• 数据预处理技能：能够进行文本预处理、分词，并理解词嵌入。
• 编程技能：熟练掌握Python编程技能，包括使用NumPy、Pandas和Scikit-learn等库的经验。
• 模型优化和调优：通过超参数调优来优化模型性能，并理解模型复杂度和性能之间的权衡。
• 对迁移学习的理解：了解如何利用预训练模型（如BERT）来完成特定任务，并将其适应自定义数据集。
经验和技能要求：
• 对机器学习概念的深入理解：熟练掌握基本的机器学习概念、算法和技术。
• 自然语言处理（NLP）的专业知识：了解NLP技术和模型，特别是BERT和其他基于transformer的模型，用于文本分类、情感分析和语言理解等任务。
• 深度学习框架的经验：熟练掌握TensorFlow或PyTorch等深度学习库。使用这些框架实现、训练和微调BERT模型的经验至关重要。
• 数据预处理技能：能够进行文本预处理、分词，并理解词嵌入。
• 编程技能：熟练掌握Python编程技能，包括使用NumPy、Pandas和Scikit-learn等库的经验。
• 模型优化和调优：通过超参数调优来优化模型性能，并理解模型复杂度和性能之间的权衡。
• 对迁移学习的理解：了解如何利用预训练模型（如BERT）来完成特定任务，并将其适应自定义数据集。 
多伦多