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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

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主要負責內容為： 1. 建構各種Data Collection Pipelines 2. 建立自動及半自動化的Model Training Pipelines 3. 使用既有或引進新的工具來管理Datasets/Models/Configs 4. 部署ML Applications 5. 監控ML 服務以及協助除錯

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置為主)，並與演算法或Data團隊合作開發相關產品和應用 - 資料集分析、資料前處理、模型測試及驗證 - ML Ops模型訓練、佈署自動化 ◎《Our requirements for this role》◎ - CS/EE相關科系，有相關工作經驗者尤佳 - 精通 Python 程式

析（領域資料洞悉、特徵選擇、資料前處理等） 機器學習或其他相關演算法開發, 維運 機器學習模型改善以及效能調校 開發以及部署高度可擴展的機器學習模型 使用資料整合平台（如 AirFlow）建立 MLOps 管線

定義分析命題，藉由生成式AI/深度學習/機器學習/統計分析等方法解決商業問題。 3.協助MLOps工具之導入規劃、評估、測試、上線...等任務。 4.研究如何將AI/深度學習/機器學習等技