募集情報
私たちのチームは、AIコンテンツ作成の未来を共に構築できる有能なNLPエンジニアを探しています。
コンテンツ生成システムを作成するチームの一員となり、データ収集、モデル構築、評価、展開、運用など、進化する製品の多くの部分に関与します。
このポジションに成功するには、テキスト生成モデルとその他の関連するNLPタスクを作成する能力を示す必要があります。
なぜこのポジションが重要なのか。
このポジションは、製品の品質に直接影響するため重要です。
何百人ものアクティブなお客様が当社の製品に依存して仕事をしており、このポジションは品質に直接影響し、お客様の経験を向上させます。
このポジションの最大の課題は、まだAIコンテンツ生成に懐疑的な市場において、競争力のあるソリューションを提供する高い品質を達成することです。
テクノロジーは、顧客の期待や行動とともに手を携えて発展していきます。この役割のためのNLPの資格と理解は、急速に発展する市場の要求に一致する必要があります。
このポジションから何を学べるのか。
多様化した完全なリモート環境で効果的に作業できるようになります。アプリケーションのスタックを管理してタスクを追跡し、効果的に伝達することから、柔軟性と説明責任を持つ役割で卓越するために必要な自己規律を向上させることまで。
多様でグローバルなチームで、さまざまな文化的インプットを読み、解釈し、処理する方法を学ぶ。
英語以外のさまざまな言語で、入力から本番までNLPパイプラインを構築、ロールアウト、および保守する方法を学習します。
実際にユーザーの生活を向上させる機能を含め、製品、プロセス、コードベースの理解を深める方法を学びます。このために、手動でテストしたクリーンコードを記述します。コンテンツチームと製品チームがNLPの仕組みを理解するのに役立つドキュメントを作成し、謙虚な成長の考え方を持ちながら他のエンジニアとフィードバックを交換する。
また、製品チーム内でどのように働くかを学び、あなたが構築している仕事と同様に私たちの顧客を大切にすることができます。顧客が何を言わなければならないのか、私たちの製品が顧客の生活にどのような影響を与えるのか、そして顧客に可能な限り最高の体験を提供するためにどのように自分自身の考え方を改善できるのかに関心を持つことになるでしょう。
最後に、目標を達成するために最善の方法であると信じていることを、他のラボメイトに提唱し、納得させる方法を学ぶ。そのために、各チャネルで適切に通信する方法を学び、すべてのプラットフォームのニュアンスを理解し、最適な結果を得るために配信を調整します。
仕事の内容
- 事業目的に関連するNLP業務の実験を行う
- データ収集プロセスを監督し、高品質なコーパスを維持する
- モデルの構築、トレーニング、チューニング、定義されたメトリックに基づく結果の評価
- 生産システムの高品質な出力の監視と維持
- テキスト生成、要約、タイトル生成などのタスクのための伝統的および最先端のNLP手法をさまざまなソースから研究する(公開された研究論文、GitHubリポジトリなど。)
要件
- コンピュータサイエンス、データサイエンス、または同等の分野のBSまたはMSの学位
- NLP、ML/DLエンジニアリング、または関連する役割での2年以上の経験
- Python、git、Jupyter、Tensorflow、PyTorch、OpenNMT、Hugging Face Transformers、その他関連ツールの知識
- 大規模なデータセットを操作し、本番モデルを構築、評価、展開、監視する能力を実証
- ディープラーニングモデルのトレーニングを経験、またはGPT-2、GPT-3、GPT-J、BERT、T0pp などの事前トレーニング済みモデルを転移学習に使用することがあること