Text copied to clipboard!
Cím
Text copied to clipboard!Természetes Nyelvfeldolgozás (NLP) Mérnök
Leírás
Text copied to clipboard!
Keresünk egy tehetséges és tapasztalt Természetes Nyelvfeldolgozás (NLP) Mérnököt, aki csatlakozik csapatunkhoz, hogy fejlessze és optimalizálja a nyelvi modelleket és algoritmusokat különböző alkalmazásokhoz. Az ideális jelölt mély ismeretekkel rendelkezik a gépi tanulás, a nyelvfeldolgozás és a mesterséges intelligencia területén, és képes hatékonyan együttműködni más mérnökökkel és kutatókkal. Feladatai közé tartozik az NLP modellek tervezése, fejlesztése és tesztelése, valamint a legújabb technológiák és módszerek alkalmazása a nyelvi adatok elemzésére és feldolgozására. A jelöltnek képesnek kell lennie az adatok előkészítésére, a modellek finomhangolására és a teljesítményük optimalizálására. Ezenkívül fontos, hogy a jelölt képes legyen világosan kommunikálni az eredményeket és javaslatokat tenni a fejlesztésekre. Ha szenvedélyesen érdeklődik a nyelvtechnológia iránt és szeretne részt venni innovatív projektekben, akkor ez a lehetőség Önnek szól.
Felelősségek
Text copied to clipboard!- NLP modellek tervezése és fejlesztése.
- Adatok előkészítése és tisztítása.
- Modellek tesztelése és finomhangolása.
- Eredmények elemzése és jelentések készítése.
- Új technológiák és módszerek kutatása.
- Együttműködés más mérnökökkel és kutatókkal.
- NLP megoldások integrálása különböző rendszerekbe.
- Teljesítmény optimalizálása és hibakeresés.
Elvárások
Text copied to clipboard!- Felsőfokú végzettség számítástechnikában vagy kapcsolódó területen.
- Tapasztalat NLP modellek fejlesztésében.
- Erős programozási ismeretek Pythonban vagy más nyelvekben.
- Gépi tanulási algoritmusok ismerete.
- Kiváló analitikai és problémamegoldó képességek.
- Jó kommunikációs készségek.
- Csapatmunkára való képesség.
- Előny a mesterséges intelligencia területén szerzett tapasztalat.
Lehetséges interjú kérdések
Text copied to clipboard!- Milyen tapasztalatai vannak az NLP modellek fejlesztésében?
- Hogyan közelíti meg az adatok előkészítését és tisztítását?
- Milyen programozási nyelveket ismer?
- Hogyan optimalizálja a modellek teljesítményét?
- Milyen módszereket alkalmaz a hibakeresés során?
- Hogyan tartja magát naprakészen az új technológiákkal?
- Milyen tapasztalatai vannak a csapatmunkában?
- Hogyan kommunikálja az eredményeket a nem technikai közönség számára?
