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शीर्षक

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प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) इंजीनियर

विवरण

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हम एक कुशल और अनुभवी प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) इंजीनियर की तलाश कर रहे हैं जो हमारी टीम में शामिल होकर उन्नत एनएलपी तकनीकों को विकसित और लागू कर सके। इस भूमिका में, आप मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और भाषाई मॉडलिंग का उपयोग करके जटिल समस्याओं को हल करेंगे। आपको बड़े डेटा सेट्स के साथ काम करना होगा, एल्गोरिदम विकसित करने होंगे, और ऐसे समाधान तैयार करने होंगे जो हमारे उत्पादों और सेवाओं को और अधिक प्रभावी बनाएं। इस भूमिका में, आप विभिन्न प्रकार के एनएलपी कार्यों जैसे टेक्स्ट क्लासिफिकेशन, सेंटिमेंट एनालिसिस, नामित इकाई पहचान (NER), और मशीन ट्रांसलेशन पर काम करेंगे। आपको डेटा प्रीप्रोसेसिंग, फीचर इंजीनियरिंग, और मॉडल ट्रेनिंग में विशेषज्ञता होनी चाहिए। इसके अलावा, आपको नवीनतम शोध और तकनीकों के साथ अद्यतन रहना होगा और उन्हें व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुसार लागू करना होगा। हमारी टीम में शामिल होने के लिए, आपको प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे Python, Java, या R में प्रवीणता होनी चाहिए और TensorFlow, PyTorch, या अन्य डीप लर्निंग फ्रेमवर्क्स का अनुभव होना चाहिए। आपको प्राकृतिक भाषा टूलकिट्स जैसे NLTK, SpaCy, या Hugging Face के साथ काम करने का अनुभव होना चाहिए। यदि आप एक ऐसे व्यक्ति हैं जो जटिल समस्याओं को हल करने में रुचि रखते हैं और एनएलपी के क्षेत्र में नवीनतम तकनीकों को लागू करने के लिए उत्साहित हैं, तो यह भूमिका आपके लिए है।

जिम्मेदारियां

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  • एनएलपी मॉडल्स को डिजाइन, विकसित और लागू करना।
  • डेटा प्रीप्रोसेसिंग और फीचर इंजीनियरिंग करना।
  • मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करना।
  • एनएलपी टूलकिट्स और फ्रेमवर्क्स का उपयोग करना।
  • बड़े डेटा सेट्स का विश्लेषण और प्रबंधन करना।
  • नवीनतम शोध और तकनीकों के साथ अद्यतन रहना।
  • टीम के साथ सहयोग करके व्यावसायिक आवश्यकताओं को समझना।
  • मॉडल्स का परीक्षण और अनुकूलन करना।

आवश्यकताएँ

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  • कंप्यूटर साइंस, डेटा साइंस, या संबंधित क्षेत्र में डिग्री।
  • Python, Java, या R में प्रोग्रामिंग का अनुभव।
  • TensorFlow, PyTorch, या अन्य डीप लर्निंग फ्रेमवर्क्स का ज्ञान।
  • एनएलपी टूलकिट्स जैसे NLTK, SpaCy, या Hugging Face का अनुभव।
  • डेटा प्रीप्रोसेसिंग और फीचर इंजीनियरिंग में विशेषज्ञता।
  • मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम की समझ।
  • बड़े डेटा सेट्स के साथ काम करने का अनुभव।
  • मजबूत समस्या-समाधान और विश्लेषणात्मक कौशल।

संभावित साक्षात्कार प्रश्न

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  • आपने एनएलपी प्रोजेक्ट्स पर पहले क्या काम किया है?
  • आप एनएलपी मॉडल्स को कैसे डिजाइन और अनुकूलित करते हैं?
  • आपने कौन-कौन से एनएलपी टूलकिट्स और फ्रेमवर्क्स का उपयोग किया है?
  • आप बड़े डेटा सेट्स को कैसे प्रबंधित और विश्लेषण करते हैं?
  • आप नवीनतम एनएलपी शोध और तकनीकों के साथ कैसे अद्यतन रहते हैं?
  • आपने मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग कैसे किया है?
  • आप टीम के साथ कैसे सहयोग करते हैं और व्यावसायिक आवश्यकताओं को कैसे समझते हैं?
  • आपने जटिल समस्याओं को हल करने के लिए कौन-कौन से दृष्टिकोण अपनाए हैं?