NLP工程师

【工作职责】 1、 面向CBG供应链、风控、用户经营、用户声音、零售、渠道等相关领域和产品，通过AI相关的算法推动CBG的商业数字化和智能化转型； 2、 准确把握数据挖掘领域发展趋势，识别和关注当下的关键需求及关键技术，与公司核心部门及**高校进行技术合作、交流，优势互补，使能商业成功； 3、 技术算法平台建设，收集并整理各类数据构建业务数据池，集成业界主流的数据处理、算法模型技术，形成通用化的核心AI智能化处理平台。

关键技术点： 熟悉ML/DL/RL/CV/NLP/运筹优化/推荐搜索等某一个或多个方向的计算引擎/框架/平台/算法； 必要技术点： 熟练TensorFlow/Pytorch等深度学习框架者优先 C++、python、人脸识别 图像分类 图像检测 图像分割 图像识别 文字识别 文字检测 机器学习 动作识别 图像降噪 图像超分、计算机视觉 深度学习 深度计算 图像增强 图像处理、AI、图像编辑、视频编辑

符合但不局限于以下人工智能及优化方向： a) 机器学习方向： 1、熟悉数据分析、特征工程等相关数据挖掘流程，同时熟悉回归，聚类，分类，推荐等机器学习算法实现，对常见的算法理解透彻； 2、从事机器学习算法和理论前沿研究及应用。研究领域包括但不限于：监督学习、半监督学习、联邦学习、时序预测、异常检测、元学习、AutoML、 深度学习、强化学习及模式识别等； b) 自然语言处理/语音语义方向： 1、从事但不限于文本分析、情感分析、实体抽取及关联抽取、语言消歧、机器翻译、对话和问答系统、深度自然语言处理、多模态语义理解、知识图谱等方向的应用研究和开发工作； 2、负责自然语言处理核心算法及平台的设计与研发，提升自然语言相关产品的核心竞争力和用户体验； c) 运筹优化方向： 1、负责运筹优化方向的算法研究和开发，包括但不限于资源分配、路径优化、调度优化、智能分货、库存管理、定价策略及仿真平台构建等相关项目； 2、熟悉组合优化、动态规划、启发式优化、随机优化、博弈论等算法能力； d）推荐搜索方向： 1、从事但不限于包括用户画像、用户建模、精准营销、lookalike、目标人群选择，个性化的推荐，CTR预估等相关项目的算法研究与实现； 2、洞察推荐系统和信息检索技术在工业级产品的有效解决方案；洞察学术界推荐系统和信息检索的最新研究成果，满足业务需求；