NLP算法工程师，基本技术能力要求有哪些？

NLP算法工程师能力要求

此处选取了今日头条NLP算法工程师（语音识别，对话机器人，知识图谱方向）的招聘需求：

年薪：72-111万，学历要求硕士及以上，需要有3年以上的工作经验。

工作职责要求：

【语音识别方向】

参与业务相关的文本分类、命名实体识别，文本相似性，语言模型，情感分析，用户行为分析等相关NLP工作；

跟进NLP领域前沿技术，对现有产品和技术方案进行持续改进，同时探讨和开发新的产品。

【知识图谱方向】

负责大规模文本信息挖掘和分类、语义理解、智能问答、信息提取等，并应用于实际场景；

负责金融、法律等领域知识图谱以及事理图谱的构建；

探索业界前沿方法，并提升现有NLP能力。

【对话机器人方向】

基于机器学习,并结合现有的自然语言处理技术，研发文本近似、信息抽取、关系推断、阅读理解、智能聊天机器人等的解决方案；

实现产品解决方案，进行效果调优；

发布相关产品，不断迭代产品效果。

任职能力要求

【语音识别方向】

至少在以下领域有过研究或工程经验：文本分类、知识图谱、文本挖掘、文本相似性、命名实体识别、分词、信息检索、Q&A、机器翻译；

熟悉常见NLP相关模型，如HMM、EM、LDA等；熟悉深度学习相关技术，如句向量、CNN、RNN、LSTM等模型；

熟悉Java、C/C++、Python其中一种开发语言，有数据结构与算法的基础。

【知识图谱方向】

具备机器学习/数据挖掘理论和技术基础；

有丰富的中文NLP、QA、知识图谱、事理图谱、机器翻译、阅读理解、信号处理等项目经验，基础扎实，编码能力强；

为人踏实靠谱，具备较强的团队协作沟通和领导能力，积极主动，勇于探索新技术。

【对话机器人方向】

熟悉NLP、机器学习、模式识别等常用算法，熟悉NLP领域当前热点和前沿技术，熟练掌握C/C++编程语言和Python，Shell等脚本语言；

有相关项目经历，包文本分类、信息抽取、知识图谱、机器学习、自动摘要等，有深度学习背景；

较强的分析解决问题能力、沟通表达和团队协作。

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深度学习、机器学习与NLP，为什么要学习这些新技术
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