Senior Researcher, Natural Language Processing

Rejoignez l'un des développeurs de jeux les plus innovants et les plus performants au monde - LightSpeed Studios. Avec des équipes en Chine, aux États-Unis, à Singapour, au Canada, au Royaume-Uni, en France, au Japon, en Corée du Sud, en Nouvelle-Zélande et aux Émirats arabes unis, nous étendons continuellement notre portée mondiale.

Fondé en 2008, LightSpeed Studios a créé plus de 50 jeux sur plusieurs plateformes et genres pour plus de 4 milliards d'utilisateurs enregistrés. Nous sommes les co-développeurs de succès mondiaux comme PUBG MOBILE, Apex Legends Mobile et League of Legends: Wild Rift (version chinoise).

En tant que Chercheur Senior en Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN), vos principales responsabilités incluront :

• Mener des recherches et développements en TALN, y compris la segmentation des mots en chinois, l'étiquetage des parties du discours, l'analyse de phrases et la reconnaissance des entités nommées.
• Effectuer des tâches liées à la classification de texte, à l'analyse des sentiments, à l'exploration de données, à la génération de texte, à l'analyse de sujets et à l'extraction d'étiquettes.
• Optimiser les algorithmes en ligne existants et développer des solutions TALN efficaces et fiables pour répondre aux besoins commerciaux en utilisant les données.
• Explorer les applications des techniques de TALN et des algorithmes d'apprentissage profond dans le domaine des jeux.
• Rester informé des derniers développements académiques et industriels pour intégrer rapidement les nouvelles découvertes dans votre travail.

Les candidats retenus devront répondre aux exigences suivantes :

• Une solide compréhension des fondamentaux du TALN, des modèles statistiques et des principes de l'apprentissage automatique avec une expérience dans des projets liés au TALN.
• Maîtrise d'au moins un langage de programmation et familiarité avec les structures de données et algorithmes de base.
• Une expérience en exploration de données massives, auto-création de graphiques de connaissances et apprentissage profond est préférable.
• Familiarité avec la segmentation des mots, l'étiquetage des parties du discours, la reconnaissance des entités, l'analyse de phrases et la pré-formation de modèles est un plus. Une expérience supplémentaire en analyse des sentiments, extraction des relations et extraction des événements est préférable.
• Publication de résultats dans des revues académiques et conférences renommées telles que EMNLP et ACL est un avantage.
• Connaissance de CRF, SVM, vecteurs de mots, RNN, CNN, LSTM, GAN et autres algorithmes et outils classiques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond est préférable.

Poste : Chercheur Senior en Traitement Automatique du Langage Naturel

Entreprise : Tencent

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