应用科学家-NLP

作为一名专注于自然语言处理 (NLP) 的应用科学家，专注于大型语言模型和深度学习，您的角色对于推进尖端语言处理技术和促进智能系统的发展至关重要。您将负责广泛的任务，包括NLP解决方案的研究，开发和实施，特别强调Python编码，机器学习技术和深度学习方法。工作职责 • 研究与开发: 对最先进的NLP技术进行广泛的研究，大型语言模型和深度学习方法来解决复杂的语言理解任务。与跨职能团队合作，以创新和开发新的算法和模型，从而突破NLP功能的界限。• 大型语言模型开发: 设计，构建和优化大型语言模型，例如BERT，GPT等，专注于在各种NLP基准和实际应用程序上实现卓越的性能。• 数据预处理和注释: 实施有效的数据预处理管道，以清理，预处理和注释文本数据，以训练大型语言模型和机器学习模型。• 深度学习架构: 为NLP任务开发和改进深度学习架构，包括序列到序列模型、变换器、循环神经网络、强化学习和其他最先进的神经网络结构。模块化和可扩展的代码来实现NLP算法、框架和库。确保代码的可读性、可维护性和对编码标准的遵守。• 机器学习算法: 应用一套不同的机器学习技术，如监督和无监督学习、迁移学习和强化学习，以提高NLP模型的性能和通用性。• 模型评估和优化: 设计严格的评估方法来评估NLP模型的性能。进行广泛的实验和微调模型，以在各种NLP任务和基准上获得优异的结果。要求 • 教育: 计算机科学，计算语言学，统计学，机器学习或以NLP为重点的相关领域的博士或硕士学位。• NLP专业知识: 3年自然语言处理 (NLP) 方面的强大专业知识，对大型语言模型和高级NLP技术有深刻的理解。• 深度学习: 熟练开发和优化NLP任务的深度学习架构，例如转换器，递归神经网络和序列到序列模型。• 编程: 优秀的Python编码技能，能够为NLP算法和模型编写高效，模块化和有据可查的代码。• 机器学习: 扎实的机器学习技术知识，包括监督和无监督学习，迁移学习和强化学习，以增强NLP模型。• 研究经验: 在进行研究，发表论文以及为NLP相关专利或出版物做出贡献方面具有丰富的经验。• 大型语言模型: 具有构建，微调和评估大型语言模型的经验，例如BERT，GPT等。• 数据预处理: 精通数据预处理技术和工具，用于清理，转换，评估和优化: 在设计评估方法和优化NLP模型方面的经验，以在各种基准上实现卓越的性能。