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NLP算法工程师

驻场外包人员
工作年限:3年 意向城市:北京 浏览:4次 发布时间:近期

技能标签

Python Java 机器学习 NLP Transformer BERT 图数据库 SPARQL 图谱推理 三元组抽取 文本分类 序列建模 深度学习 知识图谱 自然语言处理 模型优化

专业技能

精通Python/Java编程语言,熟悉机器学习算法体系及深度学习框架。具备NLP领域核心算法研发能力,包括序列到序列模型(seq2seq)、注意力机制(attention)、Transformer架构、语言模型(BERT/GPT/ELMo)等。掌握图数据库技术(Janusgraph/Titan)及知识图谱构建技术,熟悉SPARQL/Gremlin查询语言,精通图谱推理(OWL/SHACL)、图嵌入(TransX系列)、三元组抽取(DeepDive)等技术。具备短文本内容风控算法开发经验,熟悉文本分类(TextCNN)、序列建模(BiLSTM+Self-Attention)等模型架构。

工作履历(脱敏处理)

主导携程旅游知识图谱平台建设,设计非结构化数据联合模型进行三元组抽取,采用TransR算法实现实体对齐,构建Janusgraph图数据库存储架构,通过SHACL推理保证schema一致性。开发短文本内容风控系统,构建TextCNN分类模型实现90%以上准确率,设计Compare-Aggregate结构模型,结合BiLSTM+Self-Attention编码层与Soft-Attention比较层,通过多层卷积实现精准内容识别。持续优化NLP基础技术,完成分词、句法分析、命名实体识别等模块开发。

项目经验(脱敏处理)

旅游知识图谱平台:构建多源非结构化数据联合抽取模型,采用TransR算法实现跨实体对齐,设计Janusgraph图数据库存储架构,通过SHACL推理确保schema一致性。短文本内容风控系统:开发TextCNN分类模型,通过Batch-Normalization和HighWork优化实现90%准确率;设计Compare-Aggregate结构模型,结合BiLSTM+Self-Attention编码层、Soft-Attention比较层及多层卷积聚合层,实现短文本色情内容精准识别。

驻场外包优势

服从性高

严格遵守甲方管理制度

技术扎实

3年项目实战经验

可长期驻场

接受异地项目外派

快速响应

24小时内可到岗

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