[长春]字数科技(北京）有限公司

职位：自然语言处理算法助理工程师
发布时间：2024-10-18
工作地点：其它
信息来源：吉林大学
职位类型：兼职
专业标签：计算机 统计学 电子信息 物流管理与工程
职位描述
自然语言处理算法助理工程师(长春实习岗)
发布时间：2024-10-16 11:24:29 ???
单位名片:

单位名称字数科技（北京）有限公司单位性质 民营企业

单位地址 北京市通州区 单位行业 信息传输、软件和信息技术服务业

单位规模 1-49人 单位网址

查看单位详情招聘计划:

学历要求 本科生,硕士生,博士生 招聘总人数 10 研究生人数 8 本科生人数 2

学历等级 专业名称 职位名称 招聘人数

研究生专业 计算机科学与技术 工程技术人员 6

本科专业 计算机科学与技术 工程技术人员 2

研究生专业 统计学 工程技术人员 1

研究生专业 信息与通信工程 工程技术人员 1

简历接收:

简历接收邮箱 hr@ 网申地址

招聘内容:
【公司介绍】
字数科技(北京）有限公司（“问健宝”成员企业）是一家医疗健康管理及精细化工信息科技创新企业，致力于通过先进的技术手段提升医疗服务和精细化工的质量和效率。
我们的使命是将前沿的人工智能和数据分析技术应用于医学和精细化工信息处理，帮助医疗机构和专业人员更快、更准确地获取和分析医学及化工生产数据；以及在银发经济时代为慢病和亚健康人群提供基于ABMT(AI,BigData, Mobile,IoT)的个性化高质量信息服务, 并成为一流的智慧医疗数据仓库和辅助医疗、医保决策支持系统建设服务供应商。员工大多持有国内985本硕计算机或统计学位。

我们的关联基础软件公司，提供Oracle数据库的亚秒级数据复制技术产品，入选2024中国科协海外创新创业大赛数字经济赛道Top10；提供国产CPU兼容的MPP分布式数据库产品独立发行版；曾与龙芯中科共同进入985高校计算机学院，举办龙架构、Debian Linux与Postgres分布式数据库校园行活动。

【职位描述】
我们正在寻找一位充满热情和创新精神的深度学习算法工程师，专注于医学信息自然语言处理（NLP）领域。该职位将负责开发和优化用于医学文本数据处理和分析的深度学习模型，推动医学信息处理技术的进步。

【主要职责】

??? 设计、开发和优化用于医学文本数据处理的深度学习模型和算法。
??? 研究和实现最先进的自然语言处理技术，提升医学信息提取和分析的准确性和效率。
??? 分析和处理大规模医学数据集，包括电子病历、医学文献和临床试验数据。
??? 与跨职能团队合作，推动NLP技术在医疗领域的应用。
??? 撰写技术文档，分享研究成果和最佳实践。

? ? 代码能力优秀者，有机会参与分布式Postgres数据库组件、虚拟化软件的开发、测试、发布工作。

??? 统计能力优秀者，有机会参与医疗与工业数据分析、挖掘与预测工作。

??? 分担部分客户项目中的交付和支持工作。???

?

?【任职要求】
??? 计算机科学、数据科学、人工智能或相关领域的硕士或博士学位（包括已获得保送硕士资格的大四本科生）。
??? 扎实的机器学习和深度学习理论基础，熟悉常见的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）。
??? 丰富的自然语言处理技术经验，尤其是在文本分类、实体识别、关系抽取、文本生成等方面。
??? 熟悉医疗行业的特点和医学术语，有医学信息处理经验者优先。
??? 优秀的编程能力，精通Python，熟悉数据处理和分析工具（如Pandas、NumPy等）。
??? 熟悉医疗行业数据模型更佳。
??? 精通Postgres数据库的使用和优化更佳。
??? 有大规模语言模型（LLM）微调经验者优先。
??? 良好的沟通能力和团队合作精神，能够有效地与跨职能团队合作。
??? 有发表过相关领域高水平学术论文者优先。

【加分项】
????具备良好的体系结构、编译器、操作系统、数据库专业课成绩或开源项目贡献记录。
??? 有医疗行业项目经验或相关领域研究背景。
??? 熟悉常见的医学数据标准和格式（如HL7、FHIR等）。
??? 具备大规模分布式计算和云计算平台使用经验（如AWS RedShift、Greenplum等）。

【我们提供】
与前VMware/Pivotal/EMC的Greenplum分布式数据库原厂技术专家，及前途虎养车(车后市场百万日活APP)供应链/交易/B2B交易平台前端/智能硬件/团队负责人，前腾讯深度学习高级技术人员共事机会。
创新的工作环境和良好的职业发展前景。扁平化管理架构。
平等、健康、快乐的工作文化。
对工作满足一定年限的优秀员工，开放股权激励计划。

【申请方式】
请发送包含您GPA(请提供本硕博阶段成绩单)、专业排名、大赛名次证书、开源项目经验、科研成果或经历的详细简历、求职信和相关作品（如发表的论文、项目链接等）。我们将会尽快联系您协商线上面试时间。
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