jobber

申请人

面向23，24届毕业生

搜索相关性：负责搜索相关性和用户体验的提升

1.识别Query和商品交互时的关键信息，用于甄别召回商品跟用户查询匹配程度
2.通用相关性模型的优化：包括但是不限于样本生成（包括行为、人工标注和数据增量等）、特征设计、模型迭代
3.根据相关性得分分层排序，从而达成提升用户体验的目标
4.优化深度文本匹配模型算法，提高相关性模型的准确率，召回率

大规模电商预训练：应用大规模预训练模型，解决搜索NLP问题
1.研究电商自然语言文本、商品图像等多模态、多语言预训练LM相关的算法及前沿技术
2. 探索预训练语言模型蒸馏，压缩，微调，性能提升等方向
3. 通过知识融合，自监督等方式，解决搜索具体场景下少样本NLP学习问题

任职要求
1.计算机相关专业本科及以上学历，有大型搜索,问答系统,海量数据处理经验者优先
2.熟悉NLP领域当前热点和前沿技术,有较强的技术规划能力
3.熟悉tensorflow、torch、caffe等深度学习框架
4.有独立研究和实验能力，具备较强的算法实现能力，熟练掌握大数据研发工具(hadoop/hive/spark)
5.对创新和挑战的工作有激情，有良好的沟通能力和团队管理能力，具备出色的规划、执行力，强烈的责任感，以及优秀的学习能力
6.在NLP顶级会议或期刊上发表论文者优先，有竞赛刷榜经历者优先

【投递方式】
将简历发送至xiongwei9@jd.com
工作地点：北京海淀区京东科技大厦 【近地铁知春路，知春里地铁站】