NLP工程师是干什么的工作内容是什么
NLP自然语言作为人工智能的核心技术之一，近几年由于AI技术的深入发展已经获得了极大的突破。因此，我们可以看到NLP自然语言在各个领域的广泛应用，NLP工程师也渐渐走到了大众的面前。相信许多人对于这个高薪的岗位还有许多疑问，NLP工程师是干什么的?工作内容是什么?下面我们来简单认识一下NLP自然语言，同时了解一下NLP工程师的具体工作内容和发展前景吧!
首先，我们简单了解一下NLP自然语言的概念。NLP是一个交叉性的学科，它和计算机科学，人工智能，计算语言学这三门都有交叉，是一门对综合要求比较高的学科。它的主要目标是解决计算机和人类(自然)语言的交互问题，NLP在很大程度上需要解决无结构化的语料怎么让机器更好的理解。
2、NLP工程师的具体工作内容
具体来看，NLP工程师的日常工作主要在做各种清洗数据，还有实体序列标注模型的训练，以及知识图谱相关的工作，比如NLU模型的训练等。除此之外，还需要做各种各样其他的事情，比如写个接口，写个测试之类的琐事。当然，处于不同阶段的公司，NLP算法工程师的工作重心可能有所差异，这也不是一定，但是工作的大体方向差不多就是这样。
3、NLP工程师的发展前景
NLP工程师是干什么的？简单来讲，NLP工程师主要工作内容就是洗数据，写规则。随着人工智能、大数据的深入发展，这个岗位今后的发展潜力无穷。由于这个领域的技术更新迭代很快，因此大家要保持持续学习的态度，才能在职场中处于不败之地。
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算法工程师大致是做什么的
其实这是一个不太好解释的问题，因为并没有一个完备的定义。笔者在算法领域遇到了不少同行，发现各自的工作侧重点甚至思维方式都很不同。为了给入门的朋友一个清晰的梳理，这里就简单串一串12个常见的算法。首先，全景图镇楼。算法与非算法的区别
另一个区分算法与非算法工作的重要特征是一般涉及数学知识较多的编程工作更偏向算法。比如对于面向优化的编程工作，为了很好地衡量可量化的目标，其数学定义往往比较明确，相应引入的数学知识会比较多。
机器学习算法还可以根据优化目的的不同进行进一步的细分。如果训练数据带有标签，优化目标是降低预测标签的误差则是最常见的有监督学习。如果训练数据不带标签，则是无监督学习。而如果此时又非要预测对应的标签，则有降维和聚类两种算法。如果仅仅是为了拟合训练数据的分布，生成式算法。
最优化算法的种类也比较多，以自变量是否连续可分为连续最优化和组合优化。很多计算复杂度优化算法可以看做一种广义的组合优化问题。机器学习算法一般是连续最优化问题。不同算法思路的相互组合
这里主要从面向优化的角度上串讲了以下12种思维方式不同的算法：加密算法、计算复杂度优化算法、最优化算法、有监督学习、无监督学习降维、聚类、生成、强化学习、博弈论、多智能体强化学习、生成对抗网络、模型压缩算法等。
因为是科普向，很多细节没展开，特别是机器学习算法和优化计算复杂度算法的各个流派没有探讨。
我们将在接下来的文章中进行更加详细的介绍。