Check with seller Hà Nội => Thông tin tuyển dụng - Kỹ sư Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) / NLP Engineer - chuyên viên trên 3 năm kinh nghiệm

Xin chào quý vị và các bạn mô tả công việc cho vị trí Kỹ sư Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) / NLP Engineer, tập trung vào kinh nghiệm từ 3 năm trở lên và yêu cầu ứng viên có ít nhất 1 năm kinh nghiệm ở vị trí tương đương.

[Tên công ty]

đang tìm kiếm một

Kỹ sư Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) / NLP Engineer

tài năng và giàu kinh nghiệm để tham gia vào đội ngũ phát triển sản phẩm AI đột phá của chúng tôi. Nếu bạn đam mê giải quyết các bài toán phức tạp về ngôn ngữ, có kinh nghiệm thực tế trong việc xây dựng và triển khai các mô hình NLP, và mong muốn tạo ra tác động lớn, thì đây là cơ hội tuyệt vời dành cho bạn.

Mô tả công việc:

Nghiên cứu, phát triển và triển khai các mô hình và thuật toán NLP tiên tiến để giải quyết các bài toán thực tế trong lĩnh vực [ví dụ: chatbot, phân tích cảm xúc, tóm tắt văn bản, dịch máy, v.v.].
Xây dựng và duy trì quy trình tiền xử lý dữ liệu, trích xuất đặc trưng và đánh giá mô hình NLP.
Thực hiện các thử nghiệm và phân tích để tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác của mô hình.
Phối hợp với các kỹ sư phần mềm, nhà khoa học dữ liệu và các thành viên khác trong nhóm để tích hợp các mô hình NLP vào các sản phẩm và dịch vụ hiện có.
Theo dõi và đánh giá các xu hướng mới nhất trong lĩnh vực NLP và AI, đồng thời đề xuất các phương pháp tiếp cận mới để cải thiện hiệu quả công việc.
Tham gia vào việc xây dựng và phát triển các công cụ và thư viện NLP nội bộ.
Đóng góp vào việc xây dựng và duy trì tài liệu kỹ thuật liên quan đến các dự án NLP.

Yêu cầu ứng viên:

Bằng Cử nhân/Thạc sĩ về Khoa học Máy tính, Ngôn ngữ học tính toán, Toán học hoặc các lĩnh vực liên quan.

Ít nhất 3 năm kinh nghiệm

làm việc trong lĩnh vực NLP.

Ít nhất 1 năm kinh nghiệm

ở vị trí tương đương (Kỹ sư NLP, Chuyên viên NLP, v.v.).
Có kiến thức vững chắc về các thuật toán và kỹ thuật NLP cơ bản như:
Mô hình ngôn ngữ (Language Models)
Phân tích cú pháp (Parsing)
Nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition)
Phân loại văn bản (Text Classification)
Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)
Thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình như Python, Java hoặc C++.
Có kinh nghiệm sử dụng các thư viện và framework NLP phổ biến như TensorFlow, PyTorch, Transformers, spaCy, NLTK.
Có kinh nghiệm làm việc với các bộ dữ liệu lớn và các kỹ thuật xử lý dữ liệu.
Có khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm hiệu quả.
Kỹ năng giải quyết vấn đề và tư duy phản biện tốt.
Khả năng giao tiếp và trình bày rõ ràng, mạch lạc.
Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm với:
Mô hình Transformer (BERT, GPT, v.v.)
Fine-tuning và Transfer Learning
Triển khai mô hình NLP trên cloud (AWS, Google Cloud, Azure)
Các bài toán NLP cụ thể như chatbot, tóm tắt văn bản, dịch máy.
Kinh nghiệm làm việc với cơ sở dữ liệu (SQL, NoSQL).
Kinh nghiệm làm việc trong môi trường Agile/Scrum.

Quyền lợi được hưởng:

Mức lương cạnh tranh, tương xứng với năng lực và kinh nghiệm. [Bạn cần điền mức lương cụ thể hoặc khoảng lương]
Thưởng theo hiệu suất công việc và các dịp lễ, Tết.
Cơ hội tham gia vào các dự án AI đột phá và có tác động lớn.
Môi trường làm việc năng động, sáng tạo và chuyên nghiệp.
Cơ hội học hỏi và phát triển bản thân thông qua các khóa đào tạo và hội thảo chuyên ngành.
Các phúc lợi khác:
[Liệt kê các phúc lợi cụ thể của công ty, ví dụ: Bảo hiểm sức khỏe, bảo hiểm xã hội, ngày nghỉ phép, trợ cấp ăn trưa, đi lại, v.v.]
[Các hoạt động team building, du lịch hàng năm, v.v.]
[Nếu có cổ phiếu ESOP, hãy đề cập đến ở đây]
[Cơ hội thăng tiến và phát triển sự nghiệp]

Cách thức ứng tuyển:

Ứng viên quan tâm vui lòng gửi CV và thư xin việc (nếu có) đến [địa chỉ email].

Lưu ý:

Hãy điều chỉnh các chi tiết trong mô tả công việc này sao cho phù hợp với văn hóa và nhu cầu cụ thể của công ty bạn.
Đảm bảo rằng các yêu cầu về kinh nghiệm và kỹ năng là chính xác và phản ánh những gì bạn thực sự cần từ ứng viên.
Nhấn mạnh những điểm độc đáo và hấp dẫn của công ty bạn để thu hút những ứng viên tài năng nhất.
Nghiên cứu kỹ thị trường để đưa ra mức lương cạnh tranh, thu hút ứng viên chất lượng.
Sử dụng các kênh tuyển dụng phù hợp để tiếp cận đối tượng ứng viên tiềm năng.

Contact seller Share

Comments