Войти

Инженер NLP (специалист по компьютерной лингвистике)

Описание профессии
2643-9-003
Инженер NLP (специалист по компьютерной лингвистике)
Профессиональный стандарт
Паспорт профессионального стандарта
Связь с другими профессиями
Карта профессий
Правила признания
Реестр профессий
Описание
Основная цель
Разработка алгоритмов обработки текстовой информации
Требования к личностным компетенциям
  • Ответственность
  • Аналитическое мышление
  • Логическое мышление
  • Исполнительность
  • Ориентированность на результат
  • Организованность
  • Креативность
  • самостоятельность в принятии решения
Связь с другими профессиями
6 уровень ОРК
Специалист по машинному обучению
Подробнее
7 уровень ОРК
Специалист по машинному обучению
Подробнее
6 уровень ОРК
Инженер NLP (специалист по компьютерной лингвистике)
Подробнее
6 уровень ОРК
Программист компьютерного зрения
Подробнее
7 уровень ОРК
Программист компьютерного зрения
Подробнее
6 уровень ОРК
Специалист по Data Mining
Подробнее
7 уровень ОРК
Специалист по Data Mining
Подробнее
6 уровень ОРК
Специалист по нейронным сетям
Подробнее
7 уровень ОРК
Специалист по нейронным сетям
Подробнее
Уровень 7
послевузовское образование (магистратура, резидентура) , 7M061 Информационно-коммуникационные технологии

Умения
1. Проводить аналитические процессы с текстовыми данными
2. Определять пригодность текстовых данных,
3. Применять методы обработки текстовых данных
4. Применять алгоритмы компьютерной лингвистики при обработке текста
Знания
1. Проводить анализ текстовых данных
2. Определять пригодность текстовых данных
3. Применять методы обработки текстовых данных
4. Изучать алгоритмы, применяемые в компьютерной лингвистике
Умения
1. Исследовать методы разработки алгоритмов для быстрой обработки естественного языка
2. Разрабатывать приложения для проведения семантического, синтаксического, морфологического анализа естественного языка
3. Сравнивать и анализировать эффективность применения разработанных алгоритмов
Знания
1. Технология разработки современных приложений для обработки естественного языка
2. Современные языки программирования.
3. Алгоритмы для обработки естественного языка
Умения
1. Применять для решения задач по обработке текста глубокое обучение, нейронные сети.
2. Применять конвейеры векторизации и преобразования корпуса текста
3. Производить кластеризацию данных для выявления сходства в тексте.
Знания
1. Алгоритм Портера для составления словаря из основ слов
2. Нейронные сети, глубокое обучение, машинное обучение
3. Виды кластеризации данных