NLP工程师是 专注于自然语言处理（NLP）技术的开发与应用的专业人员。他们的主要职责包括：

技术研发

利用自然语言处理技术和机器学习算法对文本数据进行挖掘分析，如分词、实体识别、句法分析、情感分析等。

研究和开发自然语言处理相关算法，提升机器对自然语言的处理能力，包括语音识别、语义分析、情感分析等领域的前沿技术。

问题解决

在大数据环境下利用语言分析基础技术解决实际问题，如文本分类、相似性检索、命名实体提取与扩展、实体链接和消岐、短语摘要挖掘、意图识别、情感分析任务等。

负责NLP/NLU技术在智能问答、机器对话和语义理解等方向和产品上的开发，实现文本数据的实体识别、情感分析、语义理解、意图识别等技术方向的实现。

算法优化

迭代优化NLP基础算法模型和服务，提高模型的准确性，并探索自然语言相关技术在多种业务场景下的落地。

设计或运用自然语言处理相关技术与算法，解决系统工程实践问题，并基于机器学习，并结合现有的自然语言处理技术，研发智能聊天机器人及NLP相关产品解决方案。

工具与技能

熟练掌握Python、Java等编程语言，熟悉主流深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。

对深度学习在理论和实践上都有足够的认知，能够快速找到解决问题的正确思路。

具备较强的编码能力和软件开发经验，能够独立完成算法模型的设计、实现和测试。

合作与沟通

与公司其他部门配合，完成自然语言处理相关项目的研发与部署，提供技术支持。

跟进NLP等相关领域的国内和国际最新研究和热点，保持技术领先性。

NLP工程师在人工智能领域中扮演着重要角色，他们的工作不仅限于技术实现，还包括与团队成员、业务团队和其他相关部门的紧密合作，以确保自然语言处理技术在实际应用中的有效性和高效性。随着人工智能技术的不断发展，NLP工程师的需求也在不断增加，他们需要不断学习和掌握新的技术和方法，以适应不断变化的市场需求和技术挑战。