职位描述
1. 负责智能座舱语音交互系统中，自然语言理解（NLU）核心算法的研发与优化，包括意图识别、槽位填充、实体识别等。
2. 跟进业界前沿的NLU技术，并将其应用于实际业务场景，持续提升模型的准确率、召回率和泛化能力。
3. 负责NLU相关的数据处理、模型训练(Bert，LSTM，CRF等)、评测和迭代流程，构建高效的自动化模型生产管线。
4. 与产品、工程团队紧密合作，深刻理解业务需求，推动算法在车载环境下的落地和效果优化。
5. 分析线上真实用户数据，定位NLU模型bad case，并制定针对性的优化策略。任职要求
1. 计算机、人工智能、模式识别等相关专业硕士及以上学历，3年以上NLU算法研发经验。
2. 精通传统NLU技术，对意图识别、槽位填充等任务有深入理解和丰富的实践经验，熟悉CRF、SVM、BERT等常用模型。
3. 具备优秀的编程能力，至少熟练掌握一种主流深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow)，独立完成过模型部署上线
4. 具备扎实的机器学习和自然语言处理理论基础。
5.加分项:
有智能座舱、智能音箱等相关领域NLU项目落地经验者优先。
在ACL、EMNLP等顶级会议发表过相关论文者优先。
车载场景工作经验优先
