Сфера машинного обучения постоянно развивается и решает новые задачи. Одной из них стала обработка естественного языка. Эта сфера стала настолько востребованной, что в среде Data Science появились специалисты, которые работают на стыке лингвистики и больших данных.
Кто такие NLP-инженеры, какие перед ними стоят задачи и какие к ним предъявляются требования – об этом вы узнаете из этой статьи.
Кто такой инженер по обработке естественного языка
В какой сфере нужны инженеры по обработке естественного языка
Какие навыки и знания нужны специалисту
Кто такой инженер по обработке естественного языка
NLP (Natural Language Processing) – это процесс обработки естественного человеческого языка. Это направление – новая ветвь машинного обучения и Data Science. С помощью NLP человек и компьютер могут найти общий язык, чтобы программно решать очень сложные и объемные задачи. Оптимизировать бизнес-процессы, делегируя часть задач машине, отрабатывать негатив в интернете, анализировать запросы пользователей, фильтровать неподобающий контент, классифицировать тексты, распознавать устную речь, формировать голосовые ответы – все это помогает сделать NLP.
В Data Science предусмотрена должность для того, кто занимается NLP, – это инженер по обработке естественного языка (NLP Engineer). Эти специалисты работают с огромным массивом данных, проводят семантический анализ, ищут закономерности, проводят тематическое моделирование и решают другие задачи, чтобы достичь целей бизнеса.
Рынок обработки естественного языка пока что меньше, чем у машинного обучения или компьютерного зрения, но он неуклонно растет. С появлением популярных языковых моделей (ChatGPT) актуальность этого направления стала заметно выше.
В какой сфере нужны инженеры по обработке естественного языка
Перечислим направления бизнеса с самой высокой потребностью в специалистах по обучению ИИ на основе естественного языка.
Контактные центры. Эти организации обрабатывают большой объем входящей текстовой и голосовой информации. Все запросы нужно разбивать на категории, сортировать по тематикам, подбирать для них корректные варианты ответов. Это может выполнять правильно обученная модель.
Интернет-магазины. Работа специалиста по ИИ и машинному обучению заключается в улучшении поиска (они должны лучше обрабатывать сформулированные человеком запросы), внедрении диалоговых инструментов для решения проблем пользователя и рекомендательных систем.
Управление репутацией. Обработка естественного языка помогает упростить работу PR-менеджеров. Модель отслеживает, как освещается деятельность человека или компании, сортирует мнения на позитивные и негативные, а источники – на авторитетные и неавторитетные, вычленяет конкретные слова, чтобы выявить уязвимые места.
Банкинг. Отделы клиентского сервиса многих банков заказывают создание собственных чат-ботов. В их основу ложится труд специалистов по обработке естественного языка. Один из примеров – помощник Олег от банка Тинькофф.
Документооборот. Многие компании нуждаются в системах для анализа и сортировки документов. Если входящий поток большой, система на основе ИИ сможет классифицировать обращения по важности, темам, содержанию (положительные, нейтральные, негативные). Все это выполняется на основе анализа текстовой части документов.
Задачи специалиста
Пул работ в профессии по обучению нейросетей на основе естественного языка напрямую зависит от конкретной цели бизнеса. Например, крупный маркетплейс хочет, чтобы система обработки запросов понимала введенный человеком текст и показывала нужный товар. В этом случае NLP-инженер будет действовать так:
- создаст алгоритм, который будет обрабатывать и классифицировать запросы пользователей;
- настроит систему так, чтобы она автоматически распознавала и обогащала запросы на естественном языке;
- обучит модель на базе реальных запросов;
- будет использовать hadoop-инфраструктуру для работы с большими данными.
В Сбере, например, от NLP-инженера требуется не только создавать новые модели, но и улучшать текущие, работать с большими языковыми моделями (Large Language Models, LLM) и т. д.
Какие навыки и знания нужны специалисту
Профессия по машинному обучению и обработке естественного языка предполагает сочетание трех компонентов. Специалист должен обладать глубокими знаниями в математике и статистике, уметь программировать на высоком уровне, а также разбираться в лингвистике.
В список общих требований, которые работодатели предъявляют к соискателям на должность NLP-инженера, входят следующие пункты:
- Глубокие знания в математике, статистике, теории вероятностей.
- Знания в области алгоритмов машинного обучения и понимание, какие из них подойдут для решения поставленной задачи.
- Опыт работы с базами данных и владение языком SQL. В зависимости от задачи могут потребоваться знания не только реляционных баз данных, но и NoSQL-систем (Cassandra, MongoDB).
- Владение навыками языкового анализа на морфологическом, графематическом, синтаксическом уровнях. Также от кандидатов требуют специфических для NLP знаний: дистрибутивной семантики, тематического моделирования и т. д.
- Владение языком программирования Python, в редких случаях работодатели требуют использовать R.
- Опыт обучения языковых моделей в областях Sentiment Analysis, Visual Question Answering, Machine Translation, Chatbots & Virtual Assistants и др.
- Умение работать с базовыми библиотеками pandas, numpy, scipy, scikit-learn, XGBoost и LGBM. Также существуют специальные библиотеки для нужд обработки естественного языка: nltk, StanfordNLP, fasttext и др.
- Опыт работы с нейронными сетями и фреймворками: Tensorflow, Keras, PyTorch.
- Уверенное использование инструментов для анализа русского языка: pymystem3, pymorphy, parser, Tomita, yargy.
- Знания о методах оценки качества моделей, чтобы проверять разработанные алгоритмы.
Средняя зарплата специалиста
Профессия NLP Engineer достаточно новая и не все работодатели отделяют ее от инженера по машинному обучению (ML Engineer), хотя специфика работы и знания у таких специалистов могут сильно различаться.
На портале hh.ru инженеров по обработке ествественного языка ищут многие крупные компании (Сбер, Wildberries, АТОМ, Иннотех). Большинство работодателей при этом не указывают вилку зарплат.
Из имеющихся данных можно сделать вывод, что начинающий специалист может получать от 70 тыс. рублей в месяц. Зарплаты инженеров среднего и высокого уровня могут варьироваться в пределах от 120 до 400 тыс. рублей.
Если вы ведете рекламу в сервисе click.ru, то можете воспользоваться маркетплейсом маркетинговых инструментов. Помимо популярных коллтрекинговых систем и CRM в нем доступны обучающие курсы на популярных платформах. Оплатить их можно баллами, которые вы зарабатываете каждый день, когда пользуетесь нашим единым рекламным кабинетом.
