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必备技能：多臂赌博机，强化学习
职责：
• 设计、开发、部署和增强生产级别的准实时可扩展机器学习和统计预测模型，以及从准实时呼叫转录和话语中提取的自然语言处理（NLP）应用。
• 使用尖端技术开发创新算法和模型，如深度学习神经网络（自动编码器、前馈网络、RNNs/CNNs等），并采用包括BERT（以及BioBERT、RoBERTa、ALBERT等衍生模型）、BiLSTM、XLNet、T5、ELECTRA、PaLM等NLP模型架构和算法。
• 与跨职能团队合作，理解问题，确定利用高级分析和机器学习的机会，然后设计、开发、部署和监控这些机器学习解决方案。
• 基于对机器学习建模技术和问题的理解，包括模型、数据和特征选择、模型训练、超参数调整、维度、偏差/方差和验证，提供ML基础设施决策。
• 使用云技术（如Azure Databricks、MLFlows和Azure ML）设计、实施、部署和维护深度学习和机器学习模型。
• 开发可扩展处理数百万通话和用户的生产就绪建模代码。
合作：
• 在保持友善、谦虚的态度和对挑战假设持开放态度的同时，提倡深入的科学专业知识、持续学习、注重细节和最佳实践。
• 与数据工程师、机器学习工程师、产品经理和能力团队合作，协调从构思到发布的及时部署。
• 推广并整合数据科学的最佳实践，遵守既定的工作标准。
其他：
• 研究复杂业务问题的新的机器学习解决方案。
• 以通俗易懂的语言向非技术业务领导者传达先进的ML和NLP概念的过程、要求、假设和注意事项。
经验：
• 计算机科学、统计学、应用数学、数据科学、经济学或相关量化领域的学士、硕士或博士学位。
• 在设计、开发和部署生产级别的机器学习解决方案方面有5年以上经验，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及深度学习。
机器学习工程师 - NLP和强化学习专家 
芝加哥