传音算法工程师-NLP(J18503)
校招全职地点：深圳状态：招聘
任职要求
1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士； 2、熟练掌握NLP基础理论和算法，在一个或多个领域（如文本分类、语义理解、篇章理解、自然语言生成等）能够独立开展研发工作； 3、熟悉至少一种编程语言，包括但不限于C/C++、python、go等； 4、熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等）。
工作职责
1、负责自然语言处理的算法研发，包括但不限于语义分析、语种识别、机器翻译、文本纠错等； 2、负责机器翻译系统，侧重小语种、主流语种翻译系统的技术研究，包括自然语言理解、自然语言生成、encoder-decoder模型等； 4、负责机器翻译前沿问题的研究，结合未来实际应用场景，提供技术解决方案。
包括英文材料
模式识别+
https://www.mathworks.com/discovery/pattern-recognition.html
Pattern recognition is the process of classifying input data into objects, classes, or categories using computer algorithms based on key features or regularities.
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf
Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science.
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
C+
https://www.freecodecamp.org/chinese/news/the-c-beginners-handbook/
本手册遵循二八定律。你将在 20% 的时间内学习 80% 的 C 编程语言。
https://www.youtube.com/watch?v=87SH2Cn0s9A
https://www.youtube.com/watch?v=KJgsSFOSQv0
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in the C programming language.
https://www.youtube.com/watch?v=PaPN51Mm5qQ
In this complete C programming course, Dr. Charles Severance (aka Dr. Chuck) will help you understand computer architecture and low-level programming with the help of the classic C Programming language book written by Brian Kernighan and Dennis Ritchie.
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
Go+
https://www.youtube.com/watch?v=8uiZC0l4Ajw
学习Golang的完整教程！从开始到结束不到一个小时，包括如何在Go中构建API的完整演示。没有多余的内容，只有你需要知道的知识。
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
MXNet+
https://www.tutorialspoint.com/apache_mxnet/index.htm
Apache MXNet is a powerful deep learning framework that supports both symbolic and imperative programming.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
相关职位
校招
1、参与翻译相关语料（如多语言数据、AI训练数据）的收集、清洗、标注及分析流程设计，确保数据质量和规模达标。 2、协助优化数据生产方案，探索更高效的语料生成方法。 3、协助维护分布式数据采集系统，优化数据爬取、解析、存储等流程，提升数据获取效率。 4、调研行业最新内容生产技术，探索更具成本效益的内容生产方案。
更新于 2025-08-18
社招3年以上技术类
1.负责NLP技术在商品同款/相似款、商品SPU抽取相关算法中的应用和拓展； 2.负责分析、挖掘电商场景中的多种文本数据，包括不限于商品的标题/描述/属性、仓配UGC内容等，构建供应链知识体系； 3.负责内部NLP基础能力的建设和维护，包括但不限于分词、实体识别、知识抽取、语义理解等。
更新于 2025-07-23
社招
工作职责 负责NLP相关算法在业务场景下的应用，包括算法验证与项目落地 1.基于人人对话进行场景识别及行为分类，具体技术涉及文本分类、实体和关系抽取等 2.客服及外呼场景下的多轮对话系统构建，具体技术涉及意图识别、槽位填充、对话管理等 3.语音算法，具体技术涉及ASR、语音情感分析、文本纠错等
更新于 2022-05-30
社招技术类
1. 迭代召回模型，提升个性化能力 2. 迭代相关性模型/Query意图模型，深入理解用户意图，平衡相关性和效率 3. 优化视频内容的多模态模型，深入理解视频内容信息，服务全链路算法模块 4. 优化点击率、各类转化率、时长模型效果，提升模型的个性化能力，优化准度 5. 优化全链路排序策略，更好的平衡多目标，提升搜索结果页质量以及长期目标，如搜索渗透和留存
更新于 2025-03-31