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Company Introduction: We exist to wow our customers. We know we’re doing the right thing when we hear our customers say, “How did I ever live without Coupang?” Born out of an obsession to make shopping, eating, and living easier than ever, we’re collectively disrupting the multi-billion-dollar commerce industry. We are one of the fastest-growing retail companies that established an unparalleled reputation for being a leading and reliable force in the commerce industry

About Us We are a profitable and growing company, originating in Silicon Valley and now headquartered in Taiwan. We combine intuitive design with Creative AI tech to create inspiring products for millions of people worldwide. We offer a fun, creative, and international workplace with competitive compensation, stock options, flexible hybrid work, free lunch, and more. Ready to make a big impact with a talented team? Come create with us. About The Role As a machine learning

【公司描述】 我們是一家專注於打造新型態 AI 互動產品的新創科技公司，致力於提升 AI 與人類之間的情感連結與互動品質。團隊由來自語音處理、自然語言處理與產品設計領域的專業人士組成

公司介紹： 我們的客戶是一家領先的金融科技公司，致力於通過數位、數據和技術推動整體轉型。公司正在積極打造數據驅動文化，以成為提供卓越金融服務的科技公司為目標。公司環境開放創新

佳 - 精通 Python 程式語言開發 - 熟悉深度學習和電腦視覺相關原理及實現 (尤其是 CNN 相關架構) - 熟悉 Tensorflow、Keras、Pytorch 等深度學習框架 (至少一個) - 熟悉 Linux 操作系統 - 熟悉 Git 版本控制 ◎《 Our Preference 》◎ - 有佈署模型於終端裝置

1、數據分析與資料處理經驗，特別是LLM數據資料和多模式基礎模型數據資料。 2、使用 Docker 的經驗。 3、使用深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch的訓練過LLM模型的經驗。 4、針對RAG，SelfRAG，VectorDb做過數據處理與取出資料並

1. 開發聊天系統語音合成、開發歌聲合成系統。 2. 熟悉現在熱門資料庫、爬蟲、資料搜尋。 3. 熟悉TRANSFORMER、PROMPTING、PRETRAINING (預訓練不是微調!)、INSTRUCT TUNING。 4. 熟悉Python、Pytorch、Keras，機器學習(machine learning)的各類算法，並有實際項目使用經

開發經驗數據分析，特別是LLM和多模式基礎模型。 11、使用 Ray Serve 的經驗。 12、使用深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch的經驗。 13、 與不同地區的不同軟體、研究和硬體團隊合作，創造新的體驗並解決關鍵問題。 14、在以

或博士學位。 2. 熟悉日語和動畫/角色行業。 3. 使用 Docker 的經驗。 4. 使用深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch的經驗。 5. 使用RAG，SelfRAG，VectorDb，GraphDB的經驗。 6. 熟悉Python和數據工具，如Pandas，Matplotlib，Numpy。 7. 開發經驗數據分析，特

1、開發經驗數據分析，特別是LLM和多模式基礎模型。 2、使用深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch的經驗。 3、使用RAG，SelfRAG，VectorDb，GraphDB的經驗。 4、使用LLM優化框架的經驗，例如VLLM、 Ex-llama、 llama.cpp。 5、使用 Docker、Kubernetes 、Triton Inference Server 或 TensorRT的經驗。 6