职位&公司对比
职位详情
- 长沙
- 1-3年
- 本科
- Java
- 自然语言处理项目经验
- 深度学习
- 大模型算法
- RAG
- 知识图谱
- 规则引擎
- Python
任职要求: 1.本科及以上学历,计算机应用自然语言处理方向,2年及以上工作经验。 2.工kanzhun作认真负责,具备团队精神,积来自BOSS直聘极主动来自BOSS直聘,有一定抗压能力,自我驱动导向。 3.熟悉TenorFlow、Kera、PyTorch等常规深度学习框架,快速根据客户需求实现有效的模型。 4.熟悉掌握至少一种编程语言,如:Python、Java。 熟悉NLP相关算法与实现。 5.至少有一次及以上问答系统的项目实践,熟悉问答系统全流程开发者优先。 6.有较强的问题分析和处理能力,良好的团队合作意识。参与过相关竞BOSS直聘赛或科研项目者优先。 7.所需技能:自然语言处理、深度学习算法、算法基础、人工智能、PyTorch、TensorFlow、SaaS。 岗位职责: 1.负责自然语言处理算法的设计与实现,主要包括自然语言处理、通用机器学习算法。 2.负责医疗领域文本数据库处理,包括文本预处理、句法分析、命名实体识别、文本分类与文本摘要生成。 3.跟踪自然语言处理的前沿技术和业界先进的模型应用,熟BOSS直聘悉大语言模型和应用场景。 4.熟悉知识库和规则引擎技术原理,能够基于drools-workbench完成规则引擎搭建。 5.负责医疗领域QA问答系统,多轮对话系统等的搭建和知识图谱的建立。 PS:特别优秀的,薪资面议。
职位详情
- 长沙
- 1-3年
- 硕士
- 算法设计
- C++
- 语义分析
- Python
- 文本分类
- 信息抽取
- 知识图谱
- OpenNLP
岗位描述: 1、改进推荐算法,提高推荐的精度; 2、通过用户行为的分析实现知识的发现; 3、通过自然语言处理相关算法改善搜索体验。 任职要求: 1、计算机、电子信息类专业硕士以上学历,或非相关专业但已有多年计算机互联网行业从业经验; 2、有良好编程基础,熟悉python/lua等至少一门脚本语言,熟悉c/c++编程; 3、熟boss悉常boss用的分类、聚类算法,如Bayes,SVM,KNN,K-means,DBSCAN等; 4、熟悉常用的推荐算法,如User CF、Item CF、Slope BOSS直聘One等; 5、熟悉kanzhun常用的特征抽取算法,如CHI、MI、IG、TF-IDF等; 6、熟悉语义分析相关算法,如LSA、LDA、SVD等; 7、有做过和文本相关的分析,如对文本进行分类、特征抽取、热点文章推荐等。
技能解析
- 深度学习框架
- 合作意识
- 技术原理
- 具备团队精神
- 深度学习
- 机器学习算法
- 编程语言
- 深度学习算法
- 知识图谱
- 团队合作
- 机器学习
- 算法基础
- 团队合作意识
- 学习算法
- 问题分析
- 团队精神
- 分析和处理
- 客户需求
- 自然语言
- 相关算法
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 电子信息
- 编程基础
- 脚本语言
- 用户行为
- 自然语言
- 相关算法
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
工作时间
公司福利
- 五险一金
- 定期体检
- 加班补助
- 全勤奖
- 年终奖
- 股票期权
- 带薪年假
- 员工旅游
- 餐补
- 通讯补贴
- 交通补助
- 包吃
- 节日福利
- 零食下午茶
- 生日福利
- 绩效奖金
- 工龄工资
- 免费工作餐
- 节日福利
- 年终奖
公司福利
- 五险一金
- 定期体检
- 年终奖
- 带薪年假
- 通讯补贴
- 节日福利