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O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma combinação de Ciência da Computação, Ciência da Informação, Inteligência Artificial (IA) e Linguística. O campo de Processamento de Linguagem Natural (PLN) preocupa-se com a interação entre computadores e linguagens humanas.

Embora os computadores sejam excelentes no gerenciamento de informações organizadas, eles exigem alguma assistência ao lidar com linguagens humanas. Isso pois existem centenas de idiomas e dialetos, cada um com seu próprio conjunto de regras gramaticais, gírias, terminologia e sintaxe.

Você já se perguntou como o Google ou o Alexa podem interpretar suas palavras? Isso é PLN em ação! Como resultado, os engenheiros de Processamento de Linguagem Natural (PLN) são responsáveis ​​pela programação que permite que a tecnologia interprete e avalie a entrada em linguagem natural.

Devido à sua onipresença, p PLN é uma escolha popular para empresas que desejam iniciar um projeto de desenvolvimento web. Desenvolvedores que já trabalharam com essas tecnologias estão em alta demanda. Se você está considerando se candidatar a vagas remotas de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural, você terá muitas oportunidades esperando por você.

A popularidade do PLN aumentará à medida que a quantidade de dados disponíveis continuar se expandindo e os algoritmos se tornarem mais complexos e precisos. A maneira como humanos e robôs interagem uns com os outros está mudando. As aplicações de PLN mencionadas são prova de que essa é uma tecnologia que melhora significativamente nossa qualidade de vida.

Informações não estruturadas representam até 80% dos dados que encontramos. Como resultado, o PLN é um dos tópicos mais importantes da ciência de dados. Organizar esses dados é uma tarefa significativamente complexa que vários estudiosos estão enfrentando diariamente. O Processamento de Linguagem Natural (PLN) está avançando em ritmo acelerado, e já é possível prever que ele impactará cada vez mais facetas de nossa vida no futuro.

Você se sente compelido a se candidatar a empregos de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) com base nessas recomendações? Para saber mais sobre essa posição, vamos um pouco mais longe entendendo as suas funções e responsabilidades.

Para projetar e construir a próxima geração de aplicativos mobile de uma empresa, os engenheiros de Processamento de Linguagem Natural (PLN) cooperam com uma equipe de engenheiros qualificados. Além disso, colaboram de perto com outros engenheiros de aplicativos e equipes técnicas para desenvolver o produto.

As principais responsabilidades de um desenvolvedor após garantir um emprego remotos como engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) são as seguintes:

• Projetar e desenvolver sistemas para Processamento de Linguagem Natural
• Definir conjuntos de dados de aprendizado de linguagem que sejam relevantes
• Usar representações de texto poderosas para converter a linguagem natural em características valiosas
• Desenvolver sistemas de PLN de acordo com as especificações
• Experimentar com o modelo criado e treiná-lo
• Encontrar e usar os algoritmos e ferramentas corretos
• Analisar os dados estatisticamente e melhorar os modelos
• Manter um nível constante de conhecimento na área de Machine Learning
• Fazer a manutenção de frameworks e bibliotecas de PLN
• Implementar mudanças conforme necessário e analisar bugs

Vamos dar uma olhada nos processos para se tornar um engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Para começar, lembre-se de que um trabalho de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) não requer nenhum diploma acadêmico. Seja você graduado ou pós-graduado, novato ou experiente, você pode aprender as habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Experiência prática e conhecimento em habilidades técnicas e não técnicas relevantes é tudo que você precisa.

No entanto, as vagas remotas de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) costumam exigir um bacharelado ou mestrado em Ciência da Computação ou áreas afins. Isso acontece porque ter um diploma em Ciência da Computação permite que você tenha uma compreensão fundamental de programação e de todas as tecnologias em geral. Além disso, isso lhe dará uma vantagem sobre seus outros candidatos.

Vamos dar uma olhada em algumas das habilidades e métodos que podem ajudá-lo a conseguir um emprego de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN).

Para garantir empregos bem remunerados como engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN), o primeiro passo é aprender as seguintes habilidades.

1. Processamento de texto

Aprender os métodos mais significativos para processamento de texto é uma das habilidades mais importantes para lidar em linguagens de programação. Trabalhar com strings em uma linguagem de computador deve ser natural para você, assim como entender como manipular texto para frente e para trás, utilizar expressões regulares e dividir strings são apenas algumas das habilidades mais importantes para se ter ao trabalhar no Processamento de Linguagem Natural. Portanto, esteja familiarizado com o processamento de texto para conseguir os melhores trabalhos de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) remoto.

2. Biblioteca NLTK

A biblioteca Natural Language Toolkit, ou NLTK, é uma das primeiras bibliotecas de Processamento de Linguagem Natural disponíveis. Essa biblioteca, publicada há mais de 20 anos atrás, é uma das maiores ferramentas para entender alguns dos princípios do PLN. A seguir estão alguns dos recursos bem organizados da biblioteca:

• Os stemmers variam em complexidade de elementar à complicado
• É possível dividir seu corpus em frases ou palavras é possível utilizando tokenizers
• Os taggers de parte da fala incluem taggers de frequência prontos para uso e sob medida
• Lematização de palavras
• Trabalha-se com N-Grams, um conjunto de noções

Na maioria das aplicações de PLN, essas ideias são essenciais para entender a normalização e o processamento de texto. Compreender a biblioteca NLTK permitirá que você aprenda as habilidades necessárias para criar um funil de PLN desde o início. Mesmo que você não use essas estratégias em seus funis de PLN, ter esse recurso em sua caixa de ferramentas é sempre uma boa ideia. Se você aprender a usá-lo, impressionar os recrutadores em entrevistas para vagas remotas de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) será uma moleza para você.

3. Lendo dados de texto

Na última década, o enorme volume de dados de texto que viajam na Internet se expandiu tremendamente. Além de coletar dados da internet, os praticantes de PLN (como a maioria dos cientistas de dados) devem lidar com uma variedade de arquivos em vários formatos.
Qualquer pessoa que trabalhe em PLN deve ser capaz de ler dados de texto de várias fontes. Por exemplo, arquivos CSV e JSON são formatos de corpos de texto padrão que devem ser importados para sua área de trabalho antes que você possa começar a trabalhar em sua aplicação PLN.

4. Vetores de palavras

Os vetores de palavras são uma das estratégias mais essenciais de PLN da atualidade e também são muito úteis para entender como as Redes Neurais Artificiais são empregadas em PLN.

Compreender e estudar a maioria dos vetores de palavras é vital não apenas para PLN, mas também para o Machine Learning em geral. Você será exposto à mecânica interna de funcionamento das Redes Neurais, um dos modelos mais significativos em Machine Learning dos dias de hoje, por meio de seu aprendizado. Retropropagação, otimização de peso, funções de ativação e descida de gradiente serão abordados, o que deve lhe dar uma excelente vantagem na execução e construção de vários modelos de Redes Neurais. Portanto, durante o recrutamento para trabalhos de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) remoto, os recrutadores técnicos provavelmente irão testar o seu sobre essa estratégia e lhe perguntarão se e como você a usou em projetos anteriores.

5. Redes Neurais Recorrentes

A criação de texto é outra área do Processamento de Linguagem Natural que tem visto avanços significativos devido ao uso de Redes Neurais.

O design das Redes Neurais usadas na produção de texto difere daquele usado em Word Vector ou Text Classification. Conhecidas como Redes Neurais Recorrentes, essas formas de NNs têm muitos métodos para armazenar e atualizar dados que são típicos de dados encadeados, como sentenças.

Atletas e desenvolvedores têm muito em comum. Ambos devem praticar eficiente e consistentemente para se destacarem em seu meio. Eles também devem trabalhar duro para que suas habilidades melhorem com o tempo. Neste sentido, há duas coisas importantes nas quais os engenheiros devem se concentrar para que esse crescimento ocorra: a assistência de alguém mais experiente e bem-sucedido nas técnicas de treino quando você estiver praticando, e o uso de técnicas mais eficazes.Você precisa saber o quanto praticar como desenvolvedor, portanto, certifique-se de ter alguém para ajudá-lo no treino e fique atento a sinais de burnout!

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Na Turing, cada engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) é livre para determinar sua faixa salarial. A Turing, por outro lado, recomendará um salário com o qual estamos confiantes de que poderemos lhe oferecer uma oportunidade vantajosa e de longo prazo. Nossas sugestões baseiam-se na análise das condições de mercado e na demanda que recebemos de nossos clientes.