1. 负责自然语言处理各个方向的算法研究和落地，包括文本分类、意图识别、文本相似度计算、信息抽取、实体识别、情感分析、对话机器人等；
2. 研究NLP预训练模型，研究基于预训练模型的各种算法，包括小样本学习、知识蒸馏和模型压缩；
3. 与产品、系统和工程团队合作，探索NLP算法在各个场景落地，产生实际价值。
1. 熟悉NLP领域和深度学习的理论基础，有算法实战经验，有实际项目落地、论文发表、竞赛经验、大数据基础的优先；
2. 良好代码能力，精通C/C++、java、Python等至少一门语言，熟悉开源代码和工具，比如：tensorflow、pytorch、Hadoop等。
1. 负责大规模分布式深度学习系统设计、开发和调优工作；
2. 优化主流深度学习框架（如tensorflow）。
1. 熟悉分布式系统原理和开发，有大规模分布式系统开发经验的优先；
2. 熟练掌握TensorFlow、Pytorch等主流深度学习框架中的一种或多种；
3. 熟悉深度学习算法，熟悉NLP算法优先；
4. 拥有良好的C/C++、java、Python等编程能力，良好的软件设计和开发能力；
5. 熟练掌握GPU编程技术，有CUDAC/C++编程经验，有GPU并行计算编程基础经验更佳。
1. 负责人工智能产品的后端研发，专注于系统的稳定性，可靠性和可扩展性；
2. 在大数据平台上进行大规模机器学习数据的处理与清洗；
3. 根据开源工具和模型，开发应用型算法，进行基本的算法实验；
4. 参与产品设计，关注人机交互和用户体验。
1. 能在Linux环境下熟练开发，掌握Java开发，可以进行shell、python脚本开发；
2. 熟悉数据库原理并熟练掌握相关优化方案，熟悉MySql数据库开发技术及相关工具，熟悉数据库设计，熟练掌握SQL语句；
3. 有Hadoop，Spark等大数据经验，有基本的算法能力；
4. 具有扎实的程序设计基本功，能够独立担当功能模块的架构设计开发。
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