nlp自然語言算法工程師

一、核心能力要求
1.編程語言
Python（必備）：精通NumPy/Pandas數(shù)據(jù)處理、PyTorch/TensorFlow/Keras框架，熟悉SciKitLearn等傳統(tǒng)ML工具庫。
C++/Java/Scala（加分項(xiàng)）：高性能計(jì)算、系統(tǒng)底層優(yōu)化、工業(yè)級部署場景（如實(shí)時(shí)推理引擎開發(fā)）。
2.算法與模型
傳統(tǒng)ML：監(jiān)督學(xué)習(xí)（線性回歸/SVM/決策樹）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（聚類/PCA）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
深度學(xué)習(xí)：
CV方向：CNN（ResNet/YOLO）、DiffusionModels（StableDiffusion）。
NLP方向：RNN/LSTM、Transformer（BERT/GPT）、多模態(tài)與LLM微調(diào)。
3.開發(fā)框架與工具
深度學(xué)習(xí)框架：PyTorch（研究首選）、TensorFlow（生產(chǎn)部署）、HuggingFace（NLP生態(tài)）。
大數(shù)據(jù)處理：ApacheSpark/Flink、Kafka（流數(shù)據(jù)處理）、Hadoop生態(tài)。
云與MLOps：AWSSageMaker/AzureML/GCPVertexAI、MLflow/Kubeflow、Airflow。
二、進(jìn)階技術(shù)能力
1.數(shù)據(jù)處理與工程化
數(shù)據(jù)清洗、特征工程、數(shù)據(jù)增強(qiáng)（如GAN生成合成數(shù)據(jù)）。
分布式存儲(chǔ)與計(jì)算（HDFS/Spark）、向量數(shù)據(jù)庫（FAISS/Milvus）。
2.模型優(yōu)化與部署
性能優(yōu)化：模型量化/剪枝、GPU加速（CUDA）、多線程/分布式訓(xùn)練。
部署方案：容器化（Docker/K8s）、Serverless、邊緣設(shè)備（ONNXRuntime）。
3.領(lǐng)域適配經(jīng)驗(yàn)
垂直領(lǐng)域（金融/醫(yī)療/心理學(xué)）的數(shù)據(jù)與術(shù)語適配能力（如醫(yī)療NER模型開發(fā)）。
隱私合規(guī)：數(shù)據(jù)脫敏（GDPR）、模型偏見檢測、倫理風(fēng)險(xiǎn)評估。
三、崗位職責(zé)
1.架構(gòu)設(shè)計(jì)與技術(shù)規(guī)劃
設(shè)計(jì)端到端AI系統(tǒng)架構(gòu)（數(shù)據(jù)管道→訓(xùn)練→部署→監(jiān)控），制定技術(shù)路線圖（如LLM/AutoML引入評估）。
確保高可用、高性能及合規(guī)性（如數(shù)據(jù)隱私、模型審計(jì)）。
2.工程化落地與優(yōu)化
主導(dǎo)MLOps框架搭建（模型版本管理、自動(dòng)化訓(xùn)練/監(jiān)控）、實(shí)時(shí)推理優(yōu)化（低延遲<100ms）。
優(yōu)化分布式計(jì)算架構(gòu)（Spark/Flink）、成本控制（Spot實(shí)例/模型壓縮）。
3.技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)與創(chuàng)新
主導(dǎo)跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作（數(shù)據(jù)/產(chǎn)品/業(yè)務(wù)），將需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案（如對話系統(tǒng)設(shè)計(jì)）。
四、任職要求
1.基礎(chǔ)背景
計(jì)算機(jī)科學(xué)/數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)學(xué)本科及以上學(xué)歷，2年以上架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。
2.全流程項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
至少參與過2個(gè)以上完整AI項(xiàng)目（需求分析→數(shù)據(jù)準(zhǔn)備→模型訓(xùn)練→部署運(yùn)維)
掌握Git版本控制、CI/CD自動(dòng)化測試流程
3.跨領(lǐng)域協(xié)作能力
心理學(xué)/醫(yī)療/金融等垂直領(lǐng)域知識(shí)轉(zhuǎn)化能力（如情感咨詢機(jī)器人需心理學(xué)術(shù)語適配)
4.倫理與合規(guī)實(shí)踐
隱私數(shù)據(jù)脫敏處理、模型偏見檢測、AI倫理風(fēng)險(xiǎn)評估經(jīng)驗(yàn)