框架與工具使用:
熟練使用 Langchain 框架，連接 ChatGPT API 或私有雲 LLM。
熟練使用 PyTorch 或 TensorFlow 框架。
熟悉 Docker 用於部署 RAG 和 LLM 環境。
能夠利用 LangSmith 監控 RAG 系統的效能和流量。
熟悉 NVIDIA 運算平台的使用。
系統開發與設計:
具備設計、開發及部署 AI 模型和演算法的經驗。
有從端到端開發 AI 演算法的經驗，包括資料分析、特徵選擇、模型選擇、模型優化和模型部署。
參與 RAG 系統的設計和開發，確保其符合公司的需求並能應對未來的商業化使用。
具備系統環境與 API 串接製作的能力。
模型優化與調整:
Fine-tuned Embedding Model 的能力。
最佳化 RAG 的參數以及不同種類的搜索器提升的上下文精準度。
優化現有的 AI 模型和算法，以提升性能和準確性。
資料處理與分析
資料工程:
資料收集、資料清洗、分析處理和特徵工程。
設計資料回饋流程，持續優化產品。
數據脚本:
負責 AI 軟體的訓練、設計、程式撰寫、測試與優化。
團隊合作與溝通
跨部門合作:
積極參與團隊合作，與工程師、產品經理和其他相關人員合作，以確保項目的順利進展。
與跨部門團隊合作，理解業務需求並提出解決方案。
教育與證書
學歷:
資訊工程, 資訊管理, 計算機科學相關科系。
證書:
取得 AWS,Azure 認證者，可獲得優先面試機會
專業知識
模型與算法:
熟悉 CNN 或 LSTM 等模型原理。
對數位訊號處理或分析有一定程度的了解。
算力需求:
具備評估算力需求的能力。
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