Descripción del puesto de ingeniero de procesamiento de lenguaje natural +PLANTILLA
Las responsabilidades del ingeniero de procesamiento del lenguaje natural incluyen:
- Diseño y desarrollo de aplicaciones de PNL.
- Utilizar técnicas efectivas de representación de texto y algoritmos de clasificación.
- Modelos de formación y evaluación.
Resumen de trabajo
Buscamos un ingeniero de procesamiento de lenguaje natural que nos ayude a mejorar nuestros productos de PNL y crear nuevas aplicaciones de PNL.
Las responsabilidades del ingeniero de PNL incluyen transformar datos en lenguaje natural en funciones útiles utilizando técnicas de PNL para alimentar algoritmos de clasificación. Para tener éxito en este puesto, debe poseer habilidades sobresalientes en análisis estadístico, métodos de aprendizaje automático y técnicas de representación de texto.
Su objetivo final es desarrollar aplicaciones de PNL de autoaprendizaje eficientes.
Responsabilidades
- Estudiar y transformar prototipos de ciencia de datos.
- Diseñar aplicaciones de PNL
- Seleccionar conjuntos de datos anotados apropiados para los métodos de aprendizaje supervisado
- Utilice representaciones de texto efectivas para transformar el lenguaje natural en funciones útiles
- Encuentre e implemente los algoritmos y herramientas adecuados para las tareas de PNL
- Desarrollar sistemas de PNL según los requisitos.
- Entrene el modelo desarrollado y ejecute experimentos de evaluación.
- Realizar análisis estadísticos de resultados y perfeccionar modelos.
- Amplíe las bibliotecas y los marcos de aprendizaje automático para aplicarlos en tareas de PNL
- Manténgase actualizado en el campo rápidamente cambiante del aprendizaje automático
Requisitos y habilidades
- Experiencia demostrable como Ingeniero PNL o puesto similar.
- Comprensión de las técnicas de PNL para la representación de textos, técnicas de extracción semántica, estructuras de datos y modelado.
- Capacidad para diseñar eficazmente la arquitectura de software.
- Comprensión profunda de las técnicas de representación de texto (como n-gramas, bolsa de palabras, análisis de sentimientos, etc.), estadísticas y algoritmos de clasificación.
- Conocimientos de Python, Java y R.
- Capacidad para escribir código robusto y comprobable.
- Experiencia con marcos de aprendizaje automático (como Keras o PyTorch) y bibliotecas (como scikit-learn)
- Fuertes habilidades de comunicación
- Una mente analítica con capacidad para resolver problemas.
- Licenciatura en Informática, Matemáticas, Lingüística Computacional o campo similar
