济
自然语言处理工程师
百度 · 2年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
北京 海淀
时间：
周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
对于算法核心代码有深入研究，具备使用Pytorch，TensorFlow等框架开发的能力和优化人工智能模型的实战经验。
熟悉 RNN，Transformer，BERT，GPT等深度学习模型原理并能够结合实际业务应用。
熟悉 ChatGLM，LLaMA，GPT 系列等主流大模型原理，掌握 P-Tuning，LoRA 微调方法， RAG等技术。
在校园生活中，对于水利，材料等跨学科AI项目中扮演关键角色，有效促进团队沟通与协同工作。
熟悉 RNN，Transformer，BERT，GPT等深度学习模型原理并能够结合实际业务应用。
熟悉 ChatGLM，LLaMA，GPT 系列等主流大模型原理，掌握 P-Tuning，LoRA 微调方法， RAG等技术。
在校园生活中，对于水利，材料等跨学科AI项目中扮演关键角色，有效促进团队沟通与协同工作。
项目经验
项目一：电商常识知识图谱
项目描述：
自动化地从各种数据源（如商品描述、标题文本、百科文章、平台信息等）中提取在电商域中社会对同⼀事物普遍存在的⽇常和普遍共识（S,P,O）三元组，构建知识图谱。通过知识图谱可以更好地利用数据，方便商品理解推理和图文导航工作。
项目二： 肝脏疾病问答系统
项目描述：
在完成命名实体识别研究和知识图谱研究的基础上,搭建肝脏疾病智能问答系统,系统可以解答用户提问和展示相关问题的知识图谱,解决了用户的线上问诊需求和医疗信息获取需求。
项目三：商品评论分类
项目描述：
基于商品评论数据，训练模型对评论分类处理。共支持商品质量，客服态度，物流问题等7种类别分类。
项目描述：
自动化地从各种数据源（如商品描述、标题文本、百科文章、平台信息等）中提取在电商域中社会对同⼀事物普遍存在的⽇常和普遍共识（S,P,O）三元组，构建知识图谱。通过知识图谱可以更好地利用数据，方便商品理解推理和图文导航工作。
项目二： 肝脏疾病问答系统
项目描述：
在完成命名实体识别研究和知识图谱研究的基础上,搭建肝脏疾病智能问答系统,系统可以解答用户提问和展示相关问题的知识图谱,解决了用户的线上问诊需求和医疗信息获取需求。
项目三：商品评论分类
项目描述：
基于商品评论数据，训练模型对评论分类处理。共支持商品质量，客服态度，物流问题等7种类别分类。
ID:350526
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济
自然语言处理工程师 · 2年经验 · 百度
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技术能力
对于算法核心代码有深入研究，具备使用Pytorch，TensorFlow等框架开发的能力和优化人工智能模型的实战经验。
熟悉 RNN，Transformer，BERT，GPT等深度学习模型原理并能够结合实际业务应用。
熟悉 ChatGLM，LLaMA，GPT 系列等主流大模型原理，掌握 P-Tuning，LoRA 微调方法， RAG等技术。
在校园生活中，对于水利，材料等跨学科AI项目中扮演关键角色，有效促进团队沟通与协同工作。
熟悉 RNN，Transformer，BERT，GPT等深度学习模型原理并能够结合实际业务应用。
熟悉 ChatGLM，LLaMA，GPT 系列等主流大模型原理，掌握 P-Tuning，LoRA 微调方法， RAG等技术。
在校园生活中，对于水利，材料等跨学科AI项目中扮演关键角色，有效促进团队沟通与协同工作。
项目经验
项目一：电商常识知识图谱
项目描述：
自动化地从各种数据源（如商品描述、标题文本、百科文章、平台信息等）中提取在电商域中社会对同⼀事物普遍存在的⽇常和普遍共识（S,P,O）三元组，构建知识图谱。通过知识图谱可以更好地利用数据，方便商品理解推理和图文导航工作。
项目二： 肝脏疾病问答系统
项目描述：
在完成命名实体识别研究和知识图谱研究的基础上,搭建肝脏疾病智能问答系统,系统可以解答用户提问和展示相关问题的知识图谱,解决了用户的线上问诊需求和医疗信息获取需求。
项目三：商品评论分类
项目描述：
基于商品评论数据，训练模型对评论分类处理。共支持商品质量，客服态度，物流问题等7种类别分类。
项目描述：
自动化地从各种数据源（如商品描述、标题文本、百科文章、平台信息等）中提取在电商域中社会对同⼀事物普遍存在的⽇常和普遍共识（S,P,O）三元组，构建知识图谱。通过知识图谱可以更好地利用数据，方便商品理解推理和图文导航工作。
项目二： 肝脏疾病问答系统
项目描述：
在完成命名实体识别研究和知识图谱研究的基础上,搭建肝脏疾病智能问答系统,系统可以解答用户提问和展示相关问题的知识图谱,解决了用户的线上问诊需求和医疗信息获取需求。
项目三：商品评论分类
项目描述：
基于商品评论数据，训练模型对评论分类处理。共支持商品质量，客服态度，物流问题等7种类别分类。
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