Las responsabilidades del ingeniero de procesamiento del lenguaje natural incluyen:
- Diseñar y desarrollar aplicaciones de PNL
- Usar técnicas de representación de texto y algoritmos de clasificación efectivos
- Formación y evaluación de modelos
Resumen de trabajo
Buscamos un ingeniero de procesamiento de lenguaje natural para ayudarnos a mejorar nuestros productos de PNL y crear nuevas aplicaciones de PNL.
Las responsabilidades del ingeniero de PNL incluyen la transformación de datos en lenguaje natural en funciones útiles utilizando técnicas de PNL para alimentar algoritmos de clasificación. Para tener éxito en este puesto, debe poseer habilidades sobresalientes en análisis estadístico, métodos de aprendizaje automático y técnicas de representación de texto.
Su objetivo final es desarrollar aplicaciones de PNL de autoaprendizaje eficientes.
Responsabilidades
- Estudiar y transformar prototipos de ciencia de datos
- Diseñar aplicaciones de PNL
- Seleccionar conjuntos de datos anotados apropiados para los métodos de aprendizaje supervisado
- Utilice representaciones de texto eficaces para transformar el lenguaje natural en funciones útiles
- Encuentre e implemente los algoritmos y herramientas adecuados para las tareas de PNL
- Desarrollar sistemas de PNL de acuerdo con los requisitos.
- Entrene el modelo desarrollado y ejecute experimentos de evaluación
- Realizar análisis estadístico de resultados y perfeccionar modelos.
- Amplíe las bibliotecas y los marcos de aprendizaje automático para aplicarlos en las tareas de PNL
- Manténgase actualizado en el cambiante campo del aprendizaje automático
Requisitos
- Experiencia comprobada como ingeniero de PNL o puesto similar
- Comprensión de las técnicas de PNL para la representación de texto, técnicas de extracción semántica, estructuras de datos y modelado.
- Capacidad para diseñar arquitectura de software de forma eficaz
- Comprensión profunda de las técnicas de representación de texto (como n-gramas, bolsa de palabras, análisis de sentimientos, etc.), estadísticas y algoritmos de clasificación.
- Conocimiento de Python, Java y R
- Capacidad para escribir código robusto y comprobable
- Experiencia con marcos de aprendizaje automático (como Keras o PyTorch) y bibliotecas (como scikit-learn)
- Fuertes habilidades de comunicación
- Una mente analítica con capacidad para resolver problemas.
- Grado en Ciencias de la Computación, Matemáticas, Lingüística Computacional o campo similar
