崗位職責(zé)
1.技術(shù)調(diào)研與框架設(shè)計(jì)：
o負(fù)責(zé)正則表達(dá)式、語義規(guī)則、NLP模型及大模型應(yīng)用在文本糾錯(cuò)與規(guī)則發(fā)現(xiàn)中的技術(shù)調(diào)研與選型。
o設(shè)計(jì)并搭建可擴(kuò)展的“規(guī)則+NLP+大模型”混合處理框架，支持多層次文本分析與糾錯(cuò)。
o研究并實(shí)驗(yàn)基于大模型的文本生成、改寫與糾錯(cuò)方法，提升系統(tǒng)對非結(jié)構(gòu)化、歧義性文本的處理能力。
2.工具開發(fā)與算法實(shí)現(xiàn)：
o開發(fā)基于語義理解的智能錯(cuò)誤挖掘與規(guī)則生成工具，結(jié)合NLP技術(shù)提升規(guī)則發(fā)現(xiàn)效率與覆蓋面。
o實(shí)現(xiàn)可自適應(yīng)學(xué)習(xí)與調(diào)整的正則表達(dá)式規(guī)則引擎，并與NLP模型進(jìn)行協(xié)同工作。
o構(gòu)建并優(yōu)化用于復(fù)雜語言現(xiàn)象處理的NLP流水線，包括但不限于文本分類、語義匹配、實(shí)體識別與關(guān)系抽取。
3.復(fù)雜問題NLP解決方案：
o針對正則表達(dá)式無法覆蓋或難以窮盡的語義歧義、上下文依賴、口語化表達(dá)等復(fù)雜問題，設(shè)計(jì)并實(shí)施基于NLP或大模型的解決方案。
o探索并應(yīng)用大模型進(jìn)行文本理解、生成與修正，提升系統(tǒng)在開放域文本中的適應(yīng)能力。
4.系統(tǒng)評估與持續(xù)優(yōu)化：
o建立融合規(guī)則與NLP效果的綜合評估體系，制定量化指標(biāo)，持續(xù)跟蹤系統(tǒng)表現(xiàn)。
o對規(guī)則庫與NLP模型進(jìn)行迭代優(yōu)化，確保識別準(zhǔn)確性、召回率與時(shí)效性。
任職要求
1.必備條件：
o本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、計(jì)算語言學(xué)、人工智能或相關(guān)專業(yè)。
o精通Python編程，具備扎實(shí)的代碼工程能力與良好開發(fā)規(guī)范，有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
o熟練掌握MySQL，能高效完成數(shù)據(jù)查詢、處理與分析任務(wù)。
o深刻理解并熟練運(yùn)用正則表達(dá)式，具備復(fù)雜文本匹配與解析實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
o具備自然語言處理（NLP）基礎(chǔ)，了解常見任務(wù)如文本分類、語義相似度、命名實(shí)體識別等，并有相關(guān)項(xiàng)目或?qū)W習(xí)經(jīng)歷。
o具備較強(qiáng)的技術(shù)調(diào)研、自主學(xué)習(xí)與邏輯推理能力，能獨(dú)立完成技術(shù)方案設(shè)計(jì)與落地。
2.優(yōu)先考慮：
o有使用BERT、GPT等預(yù)訓(xùn)練模型或大語言模型（LLM）進(jìn)行文本處理、生成或糾錯(cuò)的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
o熟悉常用的Python NLP與機(jī)器學(xué)習(xí)庫（如Transformers, SpaCy, NLTK, Scikit-learn, Pandas, NumPy）。
o有規(guī)則引擎、混合系統(tǒng)（規(guī)則+模型）開發(fā)或文本糾錯(cuò)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。
o了解語義搜索、知識圖譜或信息抽取相關(guān)技術(shù)。
o具備優(yōu)秀的數(shù)據(jù)敏感性、問題定位能力及技術(shù)文檔撰寫能力。
個(gè)人特質(zhì)
?對技術(shù)與創(chuàng)新有強(qiáng)烈熱情，追求系統(tǒng)化、智能化的解決方案。
?責(zé)任心強(qiáng)，做事嚴(yán)謹(jǐn)，對輸出質(zhì)量有高標(biāo)準(zhǔn)要求。
?具備良好的溝通協(xié)作能力，能清晰表達(dá)技術(shù)思路與項(xiàng)目價(jià)值。
?具備開放思維，愿意探索并融合不同技術(shù)路徑以解決復(fù)雜問題。