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tnlin
阿里巴巴_达摩院_算法工程师
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清华大学
2020
算法工程师
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tnlin
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tnlin
2021-05-13 20:36
阿里巴巴_达摩院_算法工程师
【阿里巴巴】达摩院对话团队-研究型实习生 (Research Intern)
职位:达摩院对话团队-研究型实习生 (Research Intern)-阿里巴巴【岗位职责】关于我们: 阿里巴巴达摩院对话智能团队 (Conversational AI) 专注于自然语言处理和智能人机交互的创新研究和大规模应用,打造了智能对话开发平台Dialog Studio以及KBQA、TableQA、FAQs、MRC等智能问答技术,在自然语言理解、多轮对话管理、用户模拟器、元学习、强化学习、迁移学习等多个方向上取得前沿进展。其中Dialog Studio平台在阿里巴巴经济体(如淘宝、优酷等)、淘宝天猫商家、钉钉千万企业、公有云、私有云(政务行业、运营商行业、金融行业等)、国际化(东南亚6国...
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tnlin
2021-05-13 18:11
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阿里巴巴_达摩院_算法工程师
【已下线】【阿里巴巴】22届-阿里达摩院算法-自然语言处理/对话
职位:22届-阿里达摩院算法-自然语言处理/对话-阿里巴巴该职位已经下线了啦,你可以看看我发布的其他职位,点击查看【岗位职责】关于我们: 阿里巴巴达摩院对话智能团队 (Conversational AI) 专注于自然语言处理和智能人机交互的创新研究和大规模应用,打造了智能对话开发平台Dialog Studio以及KBQA、TableQA、FAQs、MRC等智能问答技术,在自然语言理解、多轮对话管理、用户模拟器、元学习、强化学习、迁移学习等多个方向上取得前沿进展。其中Dialog Studio平台在阿里巴巴经济体(如淘宝、优酷等)、淘宝天猫商家、钉钉千万企业、公有云、私有云(政务行业、运营商行业...
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tnlin
2021-03-10 20:56
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阿里巴巴_达摩院_算法工程师
阿里巴巴达摩院对话团队-2022届实习招聘
关于我们: 阿里巴巴达摩院对话智能团队 (Conversational AI) 专注于自然语言处理和智能人机交互的创新研究和大规模应用,打造了智能对话开发平台Dialog Studio以及KBQA、TableQA、FAQs、MRC等智能问答技术,在自然语言理解、多轮对话管理、用户模拟器、元学习、强化学习、迁移学习等多个方向上取得前沿进展。其中Dialog Studio平台在阿里巴巴经济体(如淘宝、优酷等)、淘宝天猫商家、钉钉千万企业、公有云、私有云(政务行业、运营商行业、金融行业等)、国际化(东南亚6国)等业务中大规模应用,赋能各行各业开发者自主构建对话机器人。在少样本学习、多轮对话、Sema...
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tnlin
2020-12-03 11:14
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【实习】【阿里巴巴达摩院-对话团队】招聘研究实习生
关于我们: 阿里巴巴达摩院对话智能团队 (Conversational AI) 专注于自然语言处理和智能人机交互的创新研究和大规模应用,打造了智能对话开发平台Dialog Studio以及KBQA、TableQA、FAQs、MRC等智能问答技术,在自然语言理解、多轮对话管理、用户模拟器、元学习、强化学习、迁移学习等多个方向上取得前沿进展。其中Dialog Studio平台在阿里巴巴经济体(如淘宝、优酷等)、淘宝天猫商家、钉钉千万企业、公有云、私有云(政务行业、运营商行业、金融行业等)、国际化(东南亚6国)等业务中大规模应用,赋能各行各业开发者自主构建对话机器人。在少样本学习、多轮对话、Sema...
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tnlin
2020-10-23 14:56
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阿里巴巴_达摩院_算法工程师
【实习】【阿里巴巴达摩院-对话团队】招聘研究实习生
关于我们: 阿里巴巴达摩院对话智能团队 (Conversational AI) 专注于自然语言处理和智能人机交互的创新研究和大规模应用,打造了智能对话开发平台Dialog Studio以及KBQA、TableQA、FAQs、MRC等智能问答技术,在自然语言理解、多轮对话管理、用户模拟器、元学习、强化学习、迁移学习等多个方向上取得前沿进展。其中Dialog Studio平台在阿里巴巴经济体(如淘宝、优酷等)、淘宝天猫商家、钉钉千万企业、公有云、私有云(政务行业、运营商行业、金融行业等)、国际化(东南亚6国)等业务中大规模应用,赋能各行各业开发者自主构建对话机器人。在少样本学习、多轮对话、Sema...
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tnlin
2020-08-01 10:33
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阿里巴巴_达摩院_算法工程师
【阿里巴内推】达摩院云小蜜对话智能技术团队-2021秋招
安丽一下我们团队:D 技术牛、氛围好、业务前景无可限量 欢迎一起来为 Conversational AI 的未来添砖加瓦! 工作地点:北京(望京绿地中心) 工作内容: 1. 自然语言理解 • 各种资源(Rich/Low Resource)下的自然语言理解; • 各种结构化程度(结构化/半结构化/非结构化)下的自然语言理解 • 基于对话上下文的语言理解(如指代消歧、省略补全等等) • 深层语言理解(Deep Semantic Parsing) 2. 人机对话 • 对话管理 (Dialog Management) 模型的研究及开发; • 用户模拟器 (User Simula...
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