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शीर्षक
Text copied to clipboard!एनएलपी अनुसंधान वैज्ञानिक
विवरण
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हम एक अनुभवी एनएलपी अनुसंधान वैज्ञानिक की तलाश कर रहे हैं जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के क्षेत्र में नवीनतम तकनीकों और एल्गोरिदम पर काम कर सके। इस भूमिका में, आप मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और सांख्यिकीय मॉडलिंग का उपयोग करके भाषा समझ, पाठ विश्लेषण और संवाद प्रणालियों को विकसित और सुधारने में योगदान देंगे। आपको बड़े पैमाने पर डेटा सेट के साथ काम करने, जटिल समस्याओं को हल करने और अत्याधुनिक एनएलपी समाधान विकसित करने का अवसर मिलेगा।
इस भूमिका में, आप अनुसंधान और विकास परियोजनाओं का नेतृत्व करेंगे, नवीनतम शोध पत्रों का विश्लेषण करेंगे और उन्हें व्यावहारिक अनुप्रयोगों में लागू करेंगे। आपको मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने, उनका मूल्यांकन करने और उन्हें अनुकूलित करने की आवश्यकता होगी। इसके अलावा, आप डेटा वैज्ञानिकों, सॉफ़्टवेयर इंजीनियरों और अन्य शोधकर्ताओं के साथ मिलकर काम करेंगे ताकि अत्याधुनिक एनएलपी समाधान विकसित किए जा सकें।
हम एक ऐसे उम्मीदवार की तलाश कर रहे हैं जिसके पास मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में गहरी समझ हो। आपको पायथन, टेन्सरफ्लो, पाइटॉर्च और अन्य मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क में अनुभव होना चाहिए। इसके अलावा, आपको बड़े डेटा सेट के साथ काम करने और जटिल एल्गोरिदम को लागू करने में सक्षम होना चाहिए।
यदि आप एक चुनौतीपूर्ण और नवाचार से भरपूर वातावरण में काम करने के इच्छुक हैं और एनएलपी के क्षेत्र में नवीनतम तकनीकों को विकसित करने में रुचि रखते हैं, तो हम आपके आवेदन का स्वागत करते हैं।
जिम्मेदारियां
Text copied to clipboard!- एनएलपी एल्गोरिदम और मॉडल विकसित करना और उनका अनुकूलन करना।
- मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके भाषा समझ में सुधार करना।
- बड़े पैमाने पर डेटा सेट का विश्लेषण और पूर्व-प्रसंस्करण करना।
- अनुसंधान पत्रों और नवीनतम तकनीकों का अध्ययन और कार्यान्वयन करना।
- अन्य डेटा वैज्ञानिकों और इंजीनियरों के साथ सहयोग करना।
- मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन और सुधार करना।
- एनएलपी अनुप्रयोगों के लिए नवीन समाधान विकसित करना।
- तकनीकी दस्तावेज और अनुसंधान रिपोर्ट तैयार करना।
आवश्यकताएँ
Text copied to clipboard!- कंप्यूटर विज्ञान, मशीन लर्निंग या संबंधित क्षेत्र में मास्टर या पीएचडी।
- मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में अनुभव।
- पायथन, टेन्सरफ्लो, पाइटॉर्च और अन्य एमएल फ्रेमवर्क में प्रवीणता।
- बड़े डेटा सेट के साथ काम करने का अनुभव।
- एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडलिंग की गहरी समझ।
- शोध पत्र पढ़ने और नवीनतम तकनीकों को लागू करने की क्षमता।
- समस्या समाधान और विश्लेषणात्मक सोच में उत्कृष्टता।
- टीम के साथ सहयोग करने और नवाचार को बढ़ावा देने की क्षमता।
संभावित साक्षात्कार प्रश्न
Text copied to clipboard!- आपने अब तक कौन से एनएलपी प्रोजेक्ट पर काम किया है?
- आप मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन कैसे करते हैं?
- आप बड़े डेटा सेट को कैसे प्री-प्रोसेस करते हैं?
- आपने हाल ही में कौन सा शोध पत्र पढ़ा है और वह कैसे उपयोगी हो सकता है?
- आप एनएलपी में नवीनतम रुझानों के बारे में कैसे अपडेट रहते हैं?
- आपने टेन्सरफ्लो या पाइटॉर्च में कौन से मॉडल विकसित किए हैं?
- आप जटिल एल्गोरिदम को कैसे अनुकूलित करते हैं?
- आप टीम के साथ कैसे सहयोग करते हैं?
