杨宁
NLP算法工程师
京东 · 6年经验
日薪：
￥1500/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
1深入理解并熟练掌握自然语言处理中的常用算法，包括textcnn,rnn,lstm等。
2.深入理解并掌握目前主流大型深度学习预训练模型，包括Bert,ERNIE,XLNET,GPT-2等。
3.对文本分类与序列标注问题有较深刻的理解。
4.对基于知识图谱的KBQA问题有较成熟的解决方案，包括技术选型，部署，展示等一体化。
2.深入理解并掌握目前主流大型深度学习预训练模型，包括Bert,ERNIE,XLNET,GPT-2等。
3.对文本分类与序列标注问题有较深刻的理解。
4.对基于知识图谱的KBQA问题有较成熟的解决方案，包括技术选型，部署，展示等一体化。
项目经验
京东商场 商品动态标题摘要
1.商品标题成分分析，包括实体提取，分词。
2.term 重要性计算，赋予每一个短语一个 term 重要性指标。
3.用户高频 query 分析，term 匹配。
4.线上环境 term 组合排序，返回动态标题。
百度大搜 相关性排序模型优化
1.负责百度搜索相关性精排模型预训练方向优化，分析挖掘搜索场景下的真实召回和点击数据（千亿级），并在模型预训练阶段引入高质量数据，提高排序模型效果。
2.基于线上模型打分存在的 bad case ，挖掘数据在模型 finetune 阶段解决。
1.商品标题成分分析，包括实体提取，分词。
2.term 重要性计算，赋予每一个短语一个 term 重要性指标。
3.用户高频 query 分析，term 匹配。
4.线上环境 term 组合排序，返回动态标题。
百度大搜 相关性排序模型优化
1.负责百度搜索相关性精排模型预训练方向优化，分析挖掘搜索场景下的真实召回和点击数据（千亿级），并在模型预训练阶段引入高质量数据，提高排序模型效果。
2.基于线上模型打分存在的 bad case ，挖掘数据在模型 finetune 阶段解决。
杨宁
NLP算法工程师 · 6年经验 · 京东
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技术能力
1深入理解并熟练掌握自然语言处理中的常用算法，包括textcnn,rnn,lstm等。
2.深入理解并掌握目前主流大型深度学习预训练模型，包括Bert,ERNIE,XLNET,GPT-2等。
3.对文本分类与序列标注问题有较深刻的理解。
4.对基于知识图谱的KBQA问题有较成熟的解决方案，包括技术选型，部署，展示等一体化。
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3.对文本分类与序列标注问题有较深刻的理解。
4.对基于知识图谱的KBQA问题有较成熟的解决方案，包括技术选型，部署，展示等一体化。
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1.商品标题成分分析，包括实体提取，分词。
2.term 重要性计算，赋予每一个短语一个 term 重要性指标。
3.用户高频 query 分析，term 匹配。
4.线上环境 term 组合排序，返回动态标题。
百度大搜 相关性排序模型优化
1.负责百度搜索相关性精排模型预训练方向优化，分析挖掘搜索场景下的真实召回和点击数据（千亿级），并在模型预训练阶段引入高质量数据，提高排序模型效果。
2.基于线上模型打分存在的 bad case ，挖掘数据在模型 finetune 阶段解决。
1.商品标题成分分析，包括实体提取，分词。
2.term 重要性计算，赋予每一个短语一个 term 重要性指标。
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百度大搜 相关性排序模型优化
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2.基于线上模型打分存在的 bad case ，挖掘数据在模型 finetune 阶段解决。
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