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शीर्षक
Text copied to clipboard!प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) इंजीनियर
विवरण
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हम एक कुशल और प्रेरित प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) इंजीनियर की तलाश कर रहे हैं जो हमारी टीम में शामिल होकर भाषा आधारित अनुप्रयोगों के विकास और सुधार में योगदान दे सके। इस भूमिका में, आप मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और भाषाई मॉडलिंग तकनीकों का उपयोग करके ऐसे सिस्टम विकसित करेंगे जो मानव भाषा को समझने, विश्लेषण करने और उत्पन्न करने में सक्षम हों।
आपका मुख्य कार्य टेक्स्ट डेटा को संसाधित करने, भाषाई पैटर्न की पहचान करने और उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए बुद्धिमान समाधान प्रदान करने पर केंद्रित होगा। आप विभिन्न भाषाओं और डोमेन में काम करेंगे, जिससे आपको बहुभाषी और बहु-सांस्कृतिक डेटा के साथ काम करने का अवसर मिलेगा।
इस भूमिका में सफलता पाने के लिए, आपके पास कंप्यूटर विज्ञान, गणित या संबंधित क्षेत्र में मजबूत शैक्षणिक पृष्ठभूमि होनी चाहिए, साथ ही मशीन लर्निंग और एनएलपी में व्यावहारिक अनुभव भी आवश्यक है। आपको पायथन, टेन्सरफ्लो, पायटॉर्च, स्पेसी, एनएलटीके जैसे टूल्स और फ्रेमवर्क का अच्छा ज्ञान होना चाहिए।
आपको टीम के अन्य सदस्यों के साथ मिलकर काम करना होगा, जिसमें डेटा वैज्ञानिक, सॉफ्टवेयर इंजीनियर और उत्पाद प्रबंधक शामिल होंगे। आप अनुसंधान पत्रों का विश्लेषण करेंगे, नवीनतम तकनीकों को लागू करेंगे और मॉडल के प्रदर्शन को अनुकूलित करेंगे।
यदि आप भाषा और तकनीक के संगम में रुचि रखते हैं और जटिल समस्याओं को हल करने में आनंद लेते हैं, तो यह भूमिका आपके लिए उपयुक्त है।
जिम्मेदारियां
Text copied to clipboard!- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल का विकास और परीक्षण करना
- टेक्स्ट डेटा को पूर्व-संसाधित और विश्लेषण करना
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करना और अनुकूलित करना
- भाषाई मॉडलिंग और शब्दार्थ विश्लेषण करना
- एनएलपी पाइपलाइन का निर्माण और रखरखाव करना
- अनुसंधान पत्रों का अध्ययन कर नवीनतम तकनीकों को अपनाना
- टीम के साथ सहयोग कर उत्पाद समाधान विकसित करना
- प्रदर्शन मेट्रिक्स का विश्लेषण कर मॉडल में सुधार करना
- डेटा गोपनीयता और नैतिकता के मानकों का पालन करना
- प्रोटोटाइप और प्रोडक्शन-स्तरीय कोड लिखना
आवश्यकताएँ
Text copied to clipboard!- कंप्यूटर विज्ञान, गणित या संबंधित क्षेत्र में स्नातक या परास्नातक डिग्री
- एनएलपी और मशीन लर्निंग में कम से कम 2 वर्षों का अनुभव
- पायथन और संबंधित एनएलपी लाइब्रेरी (जैसे स्पेसी, एनएलटीके) का ज्ञान
- टेन्सरफ्लो या पायटॉर्च जैसे डीप लर्निंग फ्रेमवर्क का अनुभव
- टेक्स्ट क्लासिफिकेशन, एंटिटी रिकग्निशन, और लैंग्वेज मॉडलिंग में अनुभव
- डेटा संरचनाओं और एल्गोरिदम की अच्छी समझ
- गिट और अन्य संस्करण नियंत्रण टूल्स का उपयोग
- टीम में काम करने की क्षमता और संचार कौशल
- समस्या सुलझाने की मजबूत क्षमता
- बहुभाषी डेटा के साथ काम करने का अनुभव (वांछनीय)
संभावित साक्षात्कार प्रश्न
Text copied to clipboard!- क्या आपके पास एनएलपी परियोजनाओं पर काम करने का व्यावहारिक अनुभव है?
- आपने कौन-कौन से एनएलपी टूल्स और फ्रेमवर्क का उपयोग किया है?
- आपने किस प्रकार के टेक्स्ट डेटा के साथ काम किया है?
- क्या आपने किसी प्रोडक्शन-स्तरीय एनएलपी सिस्टम को तैनात किया है?
- आप मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को कैसे मापते हैं?
- आपने हाल ही में कौन सा शोध पत्र पढ़ा और उसे कैसे लागू किया?
- आप बहुभाषी एनएलपी समस्याओं को कैसे हल करते हैं?
- आप टीम के साथ तकनीकी जानकारी कैसे साझा करते हैं?
- आपने डीप लर्निंग का उपयोग किस प्रकार के एनएलपी कार्यों में किया है?
- आप डेटा गोपनीयता और नैतिकता को कैसे सुनिश्चित करते हैं?