• 参与一个真实的企业项目,以完成项目为目标,通过项目来学习并付诸实践。
  • 项目源自于真实的需求与场景,使用真实的数据,要解决实际的问题,不是特别设计的demo。
  • 像在企业做事情一样,从方案到部署需要全程参与。
  • 整个项目实施过程中,有专业的算法工程师和项目经理陪伴每个小组的项目实施。
  • 做完项目能胜任什么岗位?

    因为这个项目中涉及到大量的实体抽取、关系抽取、知识图谱等NLP核心技术,这些都是NLP研发岗位招聘中非常看重的。拥有实际企业项目中的工程经验后,也可以很快地将技术迁移到其它的赛道上去,因为核心技术是相同的。

  • 项目来源是什么?

    一家大型人力资源公司

    项目周期是多久?

    2-3个月,能力不同有所差异。

  • 项目中所涉及到的关键技能

    • 业务分析及解决方案设计
    • 知识图谱设计及推理
    • 实体抽取、关系抽取、实体消歧
    • 标签设计、统计分析
    • 解决方案的可解释性
    • 方案的部署以及线上测试

    项目包含了哪些模块?

    由于项目本身是企业项目,并没有一个标准答案。在给定的框架下,学员可以尝试不同的思路与技术,并在算法工程师的辅助下完成项目的落地。

    对外服务

    • 简历解析
    • 人才画像
    • 修改建议
    • 实体搜索

    信息抽取与解析

    • 人才画像
    • 信息推理
    • 简历解析
    • OCR解析
    • 文本解析

    知识库

    • 岗位图谱
    • 学校图谱
    • 技能图谱
    • 公司图谱
做完项目能胜任什么岗位?

因为这个项目中涉及到大量的实体抽取、关系抽取、知识图谱等NLP核心技术,这些都是NLP研发岗位招聘中非常看重的。拥有实际企业项目中的工程经验后,也可以很快地将技术迁移到其它的赛道上去,因为核心技术是相同的。

项目来源是什么?

一家大型人力资源公司

项目周期是多久?

2-3个月,能力不同有所差异。

项目中所涉及到的关键技能

业务分析及解决方案设计

知识图谱设计及推理

实体抽取、关系抽取、实体消歧

标签设计、统计分析

解决方案的可解释性

方案的部署以及线上测试

项目包含了哪些模块?

对外服务

简历解析
人才画像
修改建议
实体搜索

信息抽取与解析

人才画像
信息推理
简历解析
OCR解析
文本解析

知识库

岗位图谱
学校图谱
技能图谱
公司图谱
任务拆解
  • 项目需求调研,解决方案设计

    任务描述: 根据业务需求,调研相关的方案,梳理项目整体解决方案。主要的系统模块和大致技术路线

  • 设计接口标准

    任务描述: 按照整体解决方案,设计每个接口的标准,以便于后续工作的开展

  • 准备所需要的知识库

    任务描述: 院校图谱、技能图谱、公司图谱等必要的知识库,并把数据存入知识库,例如Neo4j

  • 简历预处理

    任务描述: 解析不同格式的简历文件,如word、pdf、image等,转化为统一的格式,并去除噪声

  • 简历解析

    任务描述: 将简历拆分成不同模块,并按照不同的模块提取信息,例如求职预期、教育信息、工作信息等

  • 人才画像

    任务描述: 根据简历解析的内容与知识库结合,形成人才画像

  • 简历修改建议

    任务描述: 检测简历解析的内容是否存在问题和矛盾,并反馈结果

  • 接口测试

    任务描述: 测试已开发好的接口,以及测试准确率

  • 接口文档整理,部署API

    任务描述: 把所有的工作写成文档,并把API接口部署在给定的服务器上

  • 项目总结和答辩

    任务描述: 准备用于答辩的PPT和线上可运行的项目演示

配套课程

为了让项目能够顺利进行,我们会配套相应直播/录播的形式来帮助学员巩固在项目过程中可能用到的知识和技术。以下课程供参考,实际项目过程中会根据情况进行调整。

  • 需求讲解与解决方案概览

    • · 项目需求讲解
    • · 解决方案概览
    • · 项目的基本流程
  • 知识库准备

    • · 知识库概述
    • · 本项目涉及到的知识库
    • · Neo4j介绍
  • 数据预处理

    • · 常见格式转换的技术思路
    • · 数据清洗
  • 词向量

    • · 独热编码
    • · word2vec
    • · ELMo
    • · BERT
  • 命名实体识别

    • · 循环神经网络
    • · 序列标注模型
    • · CRF
  • 关系抽取

    • · 关系抽取的概述
    • · 关系抽取的方法
    • · 进阶关系抽取
  • 实体消歧

    • · 实体消歧的概述
    • · 基于聚类的实体消歧
    • · 基于链接的实体消歧
  • 测试以及API部署

    • · 测试并在服务器上部署
谁适合参加?
谁适合参加?
  • 在校学生:

    毕业后想从事AI工作的学生
    希望参与一个真正企业项目的学生
  • 在职人员:

    目前从事开发岗位,意向转向AI工作的人员
    目前由于业务需要,需要完成类似工作的人员
    在短期内想跳槽从事类似工作或项目的人员

参加标准(需满足以下全部标准):

人工智能、计算机科学、信息工程、软件工程、数学或统计等理工科相关专业或方向
在校生/应届生:211、985、双一流或海外留学硕士、博士
欲转行算法岗位的在职人士:3年以内工作经验,有较强代码基础的,技术研发岗位优先
未来6个月内想在国内求职
参与流程
来到这里不是为了上一门课程,而是参与一个真实的需要交付的企业项目,所以参与者必须要符合参加的标准。
  • 联系顾问、提交简历
  • 参与线上测评与综合评估
  • 通过后:双方签订协议
  • 付款
  • 开始项目
你将会跟以下角色的工作人员共同完成项目

算法负责人:

负责项目整体解决方案的提出,供学员参考,以及在项目实施过程中对于整体技术路线的规划,以及解决学员遇到的重点和难点问题。

算法工程师:

负责项目全程中遇到的任何跟技术、工程、代码相关的问题,是学员在项目中的好帮手。
另外,在项目实施过程中也会和正常的工作环境相同,公司内部的产品经理、前后端工程师以及设计师也会在必要的时候参与到项目当中。

项目经理:

负责项目全程中遇到的非技术和工程问题,跟进学员的项目进度,监督学员实际开发进展。

参与流程
来到这里不是为了上一门课程,而是参与一个真实的需要交付的企业项目,所以参与者必须要符合参加的标准。
联系顾问、提交简历
参与线上测评与综合评估
通过后:双方签订协议
付款
开始项目
你将会跟以下角色的人共同完成项目

算法负责人:

负责项目整体解决方案的提出,供学员参考,以及在项目实施过程中对于整体技术路线的规划,以及解决学员遇到的重点和难点问题。

算法工程师:

负责项目全程中遇到的任何跟技术、工程、代码相关的问题,是学员在项目中的好帮手。
另外,在项目实施过程中也会和正常的工作环境相同,公司内部的产品经理、前后端工程师以及设计师也会在必要的时候参与到项目当中。

项目经理:

负责项目全程中遇到的非技术和工程问题,跟进学员的项目进度,监督学员实际开发进展。

常见问题
  • 必须要满足参加标准吗?暂时如果没有满足入学标准还能参与项目吗?

  • 项目可以线下吗?希望能够参加线下项目。

  • 我今后想在金融/电商/等非人力资源行业做信息抽取相关的工作,目前这个简历项目合适吗?

  • 在项目过程中,会有人帮我吗?

  • 项目结束之后能否推荐工作?

  • 同样的企业项目,今后还会再开放吗?

  • 作为企业,我们有一些AI问题需要解决,能否一起合作?

  • 作为企业,我们想招聘昨晚此项目的学员,因为跟公司的业务很相关,能否一起合作?

项目咨询