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- 文本生成
- 对话系统
- 推荐算法
- Python
- 大模型算法
研发自然语言处理（NLP）算法，包括但不限于词性标注、命名实体识别、依存句法分析等。
参与构建大规模语言模型，如Transformer模型。
利用机器学习和深度学习技术，改进现有的NLP模型。
探索新的算法和模型实现，以提高NLP任务性能。
编写可读性高的代码，确保代码的复用性和可维护性。
与其他团队成员协作，确保算法顺利落地到实际应用中。
要求：
熟练掌握Python编程，熟悉常用的数据结构和算法。
熟悉自然语言处理领域的基本技术和方法，包括但不限于词性标注、命名实体识别、依存句法分析等。
了解Transformer模型及其在NLP中的应用，熟悉相关的优化技术，如模型结构搜索、量化等。
熟悉机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
具备良好的问题解决能力和自学能力，能够独立研究新的算法和模型。
具有良好的团队协作能力和沟通能力，能够与其他团队成员合作推进项目。
优先条件：
有实际的自然语言处理项目经验，如分词、词性标注、命名实体识别等。
有大规模语言模型训练和调优的经验。
熟悉NLP领域的最新技术和研究进展，如大型语言模型、预训练模型等。
具备将算法实现落地的实际经验。
认证资质
郭女士
竞争力分析
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更新于：2024-05-14
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