Специалист по обработке естественного языка (NLP-инженер)

Профессионал в области NLP занимается анализом естественного (не программного) языка с целью «обучения» компьютера распознавать речь, выполнять автоматизированные переводы, определять эмоциональный тон текстовых сообщений, реагировать на голосовые и текстовые запросы и многое другое, что требуется при использовании компьютера для работы с информацией на человеческом языке. Это область на пересечении программной инженерии и лингвистики.

Краткое описание

Аббревиатура NLP в контексте данной профессии означает Natural Language Processing, что можно перевести как "обработка естественного языка". NLP-инженеры работают с языковыми моделями искусственного интеллекта (ИИ), используя технологии Machine и Deep Learning (машинное и глубокое обучение - ML и DL), а также компьютерную лингвистику для того, чтобы обучить компьютер пониманию и интерпретации человеческого языка.

Ключевая миссия специалиста по NLP - обучить модели ИИ обрабатывать тексты из различных коммуникационных каналов (e-mail, соцсети, аудио- и видеофайлы и т.д.).

Его работа включает в себя такие задачи, как категоризация текстовых документов, разработка цифровых ассистентов (например, Siri, Alice), анализ эмоциональной окраски в голосе и тексте. Еще одна важная область работы - преобразование речи в текст (транскрибирование аудиозаписей), распознавание голосовых текстов, создание устной речи и разработка чат-ботов для call-центров.

Характеристики профессии

Обработка естественного языка (NLP) - это одно из направлений в области науки о данных (Data Science). Многие технологии, используемые в NLP, общие для всей области Data Science. Специалисты по NLP и Data Science анализируют большие объемы данных, в поисках закономерностей. Основной фокус в NLP - это текстовые данные, в отличие от других типов данных, таких как данные от интернет-трекеров или камеры наблюдения. Специалисты по обработке естественного языка занимаются анализом текстового материала с точки зрения грамматики, фонетики и семантики, лингвистическим моделированием на основе языковых правил, созданием алгоритмов для обработки текста или голосовых сообщений. Они также разрабатывают инструменты для извлечения данных из веб-ресурсов, конвертируют их, корректируют ошибки в коде и т.д.

Эксперт в области обработки естественного языка (NLP) должен обладать глубокими знаниями русского языка и быть компетентным в:

• машинном обучении и глубинном обучении;
• программировании;
• структурах нейросетей;
• системах диалога;
• методах внедрения нейросетей в уже существующие продукты, развертывания моделей и т.д.

Специалисты по NLP применяют свои навыки для автоматизации:

• обработки, анализа и хранения документов большого объема;
• классификации текстов и извлечения необходимой информации из них;
• анализа записей колл-центров, отзывов клиентов;
• запуска чат-ботов для обеспечения ответов и консультаций для клиентов.
• реакции на вопросы в чат-ботах, такие как «что?», «кто?», «как?», «где?», «когда?» и так далее.

Благодаря работе специалистов по NLP, боты деловых приложений разделяют запросы на стандартные с возможностью автоматического ответа и сложные, которые перенаправляются в службу поддержки. Это уменьшает время ожидания ответа и экономит средства на заработных платах сотрудников.

Плюсы и минусы профессии

Положительные стороны:

• работа в прогрессивной сфере;
• возможность внести свой вклад в науку и практику;
• постоянно расширяющийся рынок труда;
• способность работать из дома, другого города или страны;
• высокий уровень дохода при достаточной профессиональной квалификации.

К проблемам, с которыми сталкиваются NLP-специалисты, относят:

• необходимость выполнения обязательных, но монотонных этапов обработки данных;
• нечеткое деление обязанностей – в зависимости от проекта у специалистов могут быть разные задачи;
• ограниченное количество доступных вакансий

Необходимые навыки

NLP-специалисту необходимо владеть:

• знаниями как в области математики, так и в лингвистике;
• логическим и системным мышлением;
• аналитическими способностями;
• терпением;
• ответственностью, умением управлять временем;
• коммуникативными навыками, устойчивостью к стрессу.

Как обучиться на NLP-специалиста

Степень в области DS и ML поможет стать NLP-инженером. В университетах по IT-направлению доступны профили по обработке данных и машинному обучению, где можно выбрать специализацию по обработке естественных языков. Такие программы часто предлагаются на направлениях укрупненной группы 09. 00. 00 «Информатика и ВТ», некоторые примеры:

«Информатика и вычислительная техника» 09. 03. 01, профили:

• «Обработка данных и методы искусственного интеллекта»;
• «AI и ML».

«Информационные системы и технологии» 09. 03. 02, профили:

• «Анализ данных и цифровые технологии»;
• «Интеллектуальные системы и ML».

«Прикладная информатика» 09. 03. "03, специализации:

• «Применение ИИ в бизнес-аналитике»;
• «Практическое использование информатики в лингвистике»;
• «Инженерия и обработка данных»

Модули по обработке естественного языка (NLP) доступны в программах различных направлений. В кампусе ВШЭ в Санкт-Петербурге, например, курсы по NLP включены в профили направления «Прикладная математика и информатика» 01. 03. 02:

• «Практический анализ данных и ИИ»;
• «Прикладные аспекты математики и информатики».

NLP является дополнительным модулем на последнем курсе обучения. Однако, четырехлетняя программа обучения обеспечивает выпускника конкурентоспособностью не только в области обработки языка, но и в связанных сферах, таких как ML-инженерия, разработка программного обеспечения, анализ больших данных и прочее.

Специфическую специализацию по NLP можно получить в магистратуре. К примеру, МИСиС предлагает выпускникам компьютерных и аналитических бакалаврских программ обучение по программе «Обработка естественного языка».

Также возможно обучение «с другой стороны профессии» - лингвистической. В этом случае актуальными будут следующие направления:

• «Интеллектуальные системы в гуманитарной области» 45. 03. 04 со специализацией в цифровой (компьютерной) лингвистике;
• «Базовая и компьютерная лингвистика» 45. 03. 03.

Однако, стоит учитывать, что в NLP присутствуют четыре основных компонента: лингвистика, математика, программирование и статистика. При этом последние три являются более важными, чем знание языка.

Топовые образовательные учреждения для NLP-специалиста

Известные университеты, предлагающие сильную подготовку в сфере ИТ:

• Физтех;
• Бауманка;
• НИЯУ МИФИ;
• Университет ИТМО;
• Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»;
• Авиационный институт;
• Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»;
• Университет Иннополис;
• Московский государственный университет;
• Санкт-Петербургский государственный университет.

Учебные заведения, которые являются лидерами в обучении лингвистике:

• Санкт-Петербургский государственный университет;
• Московский государственный университет;
• Московский государственный лингвистический университет;
• Нижегородский государственный лингвистический университет им. Н.А. Добролюбова;
• Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»;
• Российский государственный гуманитарный университет;
• Российский университет дружбы народов;
• Политехнический университет Петра Великого (технический вуз, поэтому при обучении лингвистике в Гуманитарном институте СПбПУ особое внимание уделяется формированию компетенций в ИТ, например, на программе «Цифровые технологии и иностранные языки» 45. 03. 04_01).

Сферы трудоустройства

Данная профессия актуальна в различных областях бизнеса: IT, маркетинг, финансы, интернет-торговля, телекоммуникации, промышленность. Вакансии для NLP-специалистов предлагают такие компании как «Ростелеком», «Газпромнефть», «Сбербанк», Ozon, «Самокат».

Заработная плата

Зарплата NLP-специалиста зависит от его стажа работы. TechLead со стажем в обработке языка от 3 лет может рассчитывать в Москве на 250–300 тыс. руб. Выпускники, набравшие опыт в Data Science (не сразу после онлайн-курсов), получают в среднем 60–70 тыс.

Специалистам среднего уровня предлагают от 130 тыс.

Оклад nlp-эксперта (инженера) за октябрь 2023

Сведения о заработных платах были предоставлены веб-сайтом hh ru.

Россия 40000—90000₽

Москва 50000—300000₽

Развитие карьеры

Существуют два основных пути профессионального роста:

• исследование – в данном случае профессионал называется NLP Researcher, он организует работу с данными, ищет подходы к решению проблем, создает прототипы и проводит эксперименты. Это направление более подходит для лингвистов;
• разработка – специалисты этого профиля – NLP Research Engineer′ы, которые являются программистами. Они преобразуют прототипы, разработанные исследователями, в работающие решения и внедряют их. Для инженеров не требуется глубоко погружаться в лингвистику.

Если профессионал сможет освоить оба направления, он быстрее сможет стать техническим или командным руководителем.

Также есть возможность переключиться на другие области Data Science: заниматься компьютерным зрением (Computer Vision – CV) или углубиться в ML.

Что касается будущих перспектив профессии: очевидно, что в ближайшие годы языковые модели будут активно развиваться. Искусственный интеллект уже длительное время влияет на экономику и социальную сферу, но сейчас идет период интенсивного прогресса в области ИИ и связанных с ним технологий, в частности, языковых моделей, поэтому спрос на NLP-экспертов будет увеличиваться.

Специализированные умения

Основные компетенции специалиста в области обработки естественного языка (NLP):

• основы линейной алгебры;
• математический анализ, статистические методы и теория вероятности;
• методы кластерного анализа;
• изучение морфологии, лексикологии, синтаксиса, грамматики и фонетики русского языка, а также тематического моделирования и дистрибутивной семантики;
• работа с нейронными сетями;
• навыки программирования на уровне не ниже middle (чаще всего требуется Python);
• понимание принципов работы DL-моделей;
• знание различных классов ML-алгоритмов и их характеристик;
• владение навыками работы с базами данных и формулирования SQL-запросов;
• использование методов и алгоритмов, специфичных для задач NLP.

Кроме указанных выше навыков, полезно обладать умением работать с инструментами Data Science и опытом создания нейронных сетей с использованием соответствующих фреймворков.