1. 負(fù)責(zé)文本分類、文本匹配、序列標(biāo)注、語言模型、同義詞挖掘等自然語言處理算法模型的開發(fā)
2. 負(fù)責(zé)知識(shí)圖譜的構(gòu)建和相關(guān)算法設(shè)計(jì)和開發(fā)，包括知識(shí)抽取、實(shí)體鏈接、知識(shí)推理、知識(shí)問答等
3. 追蹤知識(shí)圖譜、自然語言處理等前沿技術(shù)，結(jié)合業(yè)務(wù)需求，探索并應(yīng)用實(shí)際業(yè)務(wù)
4. 參與大規(guī)模實(shí)體對(duì)齊、復(fù)雜本體對(duì)齊、圖表數(shù)據(jù)與知識(shí)圖譜對(duì)齊、多模態(tài)信息抽取與對(duì)齊等前沿研究
1.自然語言處理/數(shù)據(jù)挖掘/計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)專業(yè)本科以上學(xué)歷
2.有較強(qiáng)的算法設(shè)計(jì)研究和落地編碼實(shí)現(xiàn)能力，有扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法功底，熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)/自然語言處理/深度學(xué)習(xí)等常用算法模型并有一定的落地實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)
3.掌握至少一類機(jī)器學(xué)習(xí)框架，熟悉TensorFlow/PyTorch/MXNet等開源深度學(xué)習(xí)框架
4.有知識(shí)抽取/知識(shí)圖譜/知識(shí)推理/對(duì)話系統(tǒng)/等相關(guān)項(xiàng)目實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先，熟悉Spark/Hive/Hadoop等大數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
5.有高水平論文者優(yōu)先，包括但不限于ACL、EMNLP、WWW、AAAI、IJCAI、NAACL等； 有ACM競(jìng)賽區(qū)預(yù)賽金牌（含）以上者優(yōu)先
騰訊天衍實(shí)驗(yàn)室專注于醫(yī)療健康領(lǐng)域的AI算法研究及落地，方向包括NLP、知識(shí)圖譜、大數(shù)據(jù)、醫(yī)療影像，算法能力主要輸出到微信支付九宮格的騰訊健康小程序、QQ瀏覽器、微信搜一搜。在人工智能領(lǐng)域，天衍實(shí)驗(yàn)室與牛津大學(xué)、佐治亞大學(xué)、天津大學(xué)、微眾銀行AI部門等單位建立了長(zhǎng)期的科研合作關(guān)系，發(fā)表多篇頂級(jí)學(xué)術(shù)論文包括WWW、AAAI、IJCAI、EMNLP、NAACL等
實(shí)習(xí)
