职位&公司对比
职位详情
- 北京
- 不限
- 硕士
- 自然语言处理
- Java
- Python
工作职责 1.开发和优化数据挖掘，自然语言处理，推荐系统等领域的特定算法。 2.利用state-of-the-art的算法解决大boss规模文本的语义理解，信息抽取，统计，分类，检索，和推荐等产品问题。 3.研究自然语言处理领域最新进展，并应用到业务中。 任职条件 1.有自然语言处理，自然语言理解，机器学习等领域的实际项目研发经验；深入理解中文分词，词性标注，句法分析，及统计模型、机器学习、数据boss挖掘的概念和常用方法；有搜索引擎，文本推荐系统，广告推荐系统，自动文摘，人机对话等领域产品开发经验者优先。 2.对大规模文本数据挖掘系统有深入理解，有Hadoop, Storm, Spark, HBase, Cassandra, MongoDB相关工作经验优先考虑。 3.精通大规模索引和查询系统（如Lucene或Solr者）。 4.精通kanzhunJava或Python，熟悉Linux开发环境,有较强的编程能力。 5.有独立研究、实验的能力，优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激直聘情。 6.敬业踏实、积极主动、思维清晰，良好的责任心，较强抗压能力。 7.学历要求：硕士及以上。
职位详情
- 北京
- 5-10年
- 硕士
- 发表算法相关优秀论文
- C/C++
- 深度学习
- 大模型算法
- 多模态算法
- 算法工程化经验
- 参加算法相关竞赛/获奖
- 知识图谱
- Python
工作职责1.计算机科学、人工智能、生物医学工程或相关领域的本科以上学 停。 2.熟悉机器学习、自然语言处理、知识图谱的理论基础，有医疗领域经验者优先。3.熟悉常用的WLP算法和模型，有实体识别、关系抽取、事件抽取临床术语标准化等项目经验。4.熟悉Pytorch、Tensorflow等深度kanzhun学习框架。5.熟练掌握Python、G0或C++等至少一门编程语言。6.熟悉Mlysql、Postgresql、0racle等主流关系型 数据库，熟悉Neo4.i等图数据库。 7.熟悉常用的数据预处理、特征提取和模型训练技术。8.熟悉主流大模型架构如Llama2、Baichaum、bossQwe来自BOSS直聘n等，9.熟悉LangChain、Llamalndex等大模型应用框架。10.熟悉医学术语和临床实践，具备良好的跨学科沟通能力。 工作内容： 1、参与或负责NLP、医学知识图谱构建及应用、人机多轮对话、分导诊、病历生成、疾病预测等人工智能模型或工具的构建； 2、参与或负责大语言模型数据集构建工作，研究、收集并整理医疗领 域的大规模文本、图像等数据，以支持大语言模型的训练；参与模boss型的微调与场景化应用工作； 3、基于多种大语言模型基座，结合公司海量的病历数据等设计和实现满足公司业务需求医学大语言模型，并赋能到公司其他业务系统中
技能解析
- 开发和优化
- 产品开发
- 产品开发经验
- 解决问题的能力
- 解决问题
- 编程能力
- 优秀的分析
- 分析问题
- 分析问题和解决问题的能力
- 开发经验
- 研发经验
- 搜索引擎
- 开发环境
- 数据挖掘
- 机器学习
- 自然语言
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 深度学习框架
- 沟通能力
- 生物医学工程
- 深度学习
- 编程语言
- 模型训练
- 熟悉机器学习
- 知识图谱
- 理论基础
- 机器学习
- 自然语言
数据来自CSL职业科学研究室
备注
职位发布者未明确表明公司信息，具体可咨询职位发布人进行确认。
电子营业执照
京公网安备11010502032801