语言处理研究岗位职责
在不断进步的时代，岗位职责在生活中的使用越来越广泛，岗位职责是组织考核的依据。那么岗位职责怎么制定才能发挥它最大的作用呢？下面是小编整理的语言处理研究岗位职责，仅供参考，欢迎大家阅读。
语言处理研究岗位职责1
工作职责：
1、负责大数据挖掘领域的前沿技术研究；
2、根据产品定义，设计数据分析挖掘方案，指导开展数据挖掘工作；
3、负责数据挖掘团队的管理和培养。
岗位要求：
1、硕士及硕士以上学历，统计学、应用数学、计算机及相关专业，类似项目五年以上经验；
2、熟悉主流的大数据产品和数据分析技术；
3、熟悉R、SAS、SPSS、Mahout等数据分析和挖掘工具；
4、具有大型数据挖掘系统架构设计经验；
5、具有深厚的统计学、机器学习、数据挖掘知识，精通数据挖掘算法（聚类分析，决策树，神经网络等）。
职位：研究员/高级算法工程师
工作职责：
1、进行前沿技术的研究；
2、制定研究计划，学习引入优秀的研究方法和工具；
3、整理并负责研究成果的工程化转化；
4、根据工作内容完成发明专利申请；
任职资格：
1、信号处理、语音处理、图像处理、机器视觉、自然语言处理、人工智能、机器学习等相关专业硕士以上学历；
2、三年以上研究工作经验；
3、熟悉Python、OpenCV和Matlab；
4、完成过语音信号处理和识别、图像处理、机器视觉、自然语言处理、机器学习或人工智能等方面的项目；
5、极强的.英语阅读能力；
6、研究成果有实时应用演示者优先考虑；
语言处理研究岗位职责2
工作职责：
1、把握自然语言处理前沿技术方向，负责自然语言处理相关核心算法研发工作，基于自然语言处理团队的技术研究方向；
2、培养自然语言处理技术团队，主导突破自然语言处理领域的核心技术难题，负责自然语言处理方向的前沿研究；
3、参与自然语言处理相关的产品化工作，对应用系统和方案提供建议；
4、负责自然语言处理方向核心成果的专利化专利布局和标准化，提升公司在自然语言处理领域的影响力。
岗位要求：
1、985高校、中科院研究所或海外知名高校/研究所的计算机相关专业博士，优秀硕士亦可考虑；
2、在自然语言处理领域有五年以上研究工作经验，熟悉自然语言处理、机器学习、模式识别等常用算法，熟悉自然语言处理领域当前热点和前沿技术，对自然语言处理有完整的、系统的认识，有相关工作经历，包括但不限于以下方向：文本分类、信息抽取、知识图谱、机器学习、自动摘要、推荐系统等，有深度学习背景更佳；
3、在自然语言处理国际会议或者期刊上发表相关论文，在国内外主流的自然语言处理竞赛或机器翻译评测中取得靠前名次、国际比赛获奖、有相关专利者优先；
4、精通C/C++编程，Python和Shell等脚本语言，有hadoop或Spark开发经验尤佳；
5、具备大规模机器学习背景，尤其是自然语言处理进行大规模数据挖掘经验者优先；
6、有良好的团队合作精神，较强的沟通能力，优秀的分析和解决问题的能力；
7、具备良好的团队领导能力，以及较高的自我驱动力。
语言处理研究岗位职责3
工作职责：
1、负责ADAS产品相关的算法设计与开发指导；
2、跟踪ADAS算法的发展趋势，进行技术总结和规划。
岗位要求：
1、博士学历，或硕士学历3年以上ADAS相关工作经验；
2、对ADAS技术现状和发展趋势有深入研究；
3、在机器视觉、模式识别、视频分析等领域具备扎实的理论基础和丰富的实践经验；
4、具有团队带领经验、在国际会议或权威期刊发表过相关学术论文者优先考虑。
语言处理研究岗位职责4
工作职责：
1、负责大规模分布式机器学习算法框架的设计和工程实现；
2、关注异构计算、深度学习等相关方向的前沿研究，挖掘研究热点，带领团队取得技术突破，工作成果能够间接提升公司智能产品的性能；
3、负责成果的专利化，塑造该方向国内外影响力。
岗位要求：
1、985高校、中科院研究所或海外知名高校/研究所的模式识别/计算机科学相关专业博士，优秀硕士亦可考虑；
2、在深度学习、优化理论、无监督学习等领域有深入研究；
3、具有三年以上大规模分布式机器学习算法的设计及开发经验；
4、在国际会议或期刊发表相关论文，在国际主流竞赛中取得优胜者优先；
5、熟悉异构平台的分布式计算，开发过大规模GPU计算平台者优先；
6、熟悉GPU集群管理及InfiniBand网络优化者优先；
7、熟练掌握MPI，Pthread编程，精通并行计算和分布计算经验者优先；
8、良好的沟通能力和团队领导能力，以及较高的自我驱动力。
语言处理研究岗位职责5
工作职责：
1、把握人脸识别前沿技术方向；
2、主导突破人脸识别领域的核心技术难题；
3、参与人脸识别相关的产品化工作，对应用系统和方案提供建议；
4、主导人脸识别方向专利布局和标准化，提升公司在人脸识别领域的影响力。
岗位要求：
1、985高校、中科院研究所或海外知名高校/研究所的模式识别/计算机视觉相关专业博士，优秀硕士亦可考虑；
2、在人脸识别领域有五年以上研究经验，精通人脸识别算法框架和主流算法，在人脸特征提取和比对、复杂场景人脸识别算法性能优化等方向有较为深厚的造诣；
3、在国际会议或期刊发表人脸识别算法相关的论文，在国际主流的人脸识别算法评测中取得靠前名次者优先；
4、具备大规模机器学习背景，尤其是结合人脸识别进行大规模机器学习经验者优先；
5、对人脸识别算法抱有强烈的愿望和信心；
6、具备良好的沟通能力和团队领导能力，以及较高的自我驱动力。
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