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【What to expect】 Here at iKala, we are developing new algorithm and data pipeline which powers business decision in marketing and in-house analytic platform. You will cowork with teams of working in Machine Learning, Data Acquisition, Data Scientist and Data Analysis to develop or optimize algorithm on large scale multi-modal data. 【What you will be doing】 1. Develop in house multilingual NLP models ( Chinese, English, Japanese ) 2. Tuning and optimize algorithm to handle

【熱血團隊】 域動 Data Team 是由一群對『數據分析』及『AI 應用』具有研究及開發熱誠的成員所組成。在這裡你可以接觸到大量即時的使用者行為資料，並將資料科學模型應用於: 『網路廣告投放優化』 『網路用

"營運功能單位 核心競爭力中心 核心競爭力中心以新技術研究應用發展為核心主軸，為公司蓄積更豐厚的事業量能，目前團隊包含AI應用、自駕車、雲端服務等，如果您正在找一個能盡情發揮所

更貼近使用者的想法與習性去發展產品，讓使用者依賴這個產品。 工作內容： 為因應AI團隊創建，與機器學習經理合作，需有2C端品服務經歷。 ML應用架構設計與實作 從無到有落地NLP、CV演算法，建立

公司介紹： 我們是 一間跨國的AI 轉型解決方案供應商 ，使命是「AI 賦能」，讓客戶能夠以AI 為核心來達成事業轉型、加速、及創造新商業模式的目標。公司提供以AI 驅動的雲端服務及行銷科技，協助企業

With the advent of the 5G era, the cloud based V2X brings exciting new possibilities. An electric vehicle is not only a computer with four wheels, but also a mobile data center! Between 2018 and 2022, 125 million cars with embedded connected functions will be sold globally, and hundreds of millions of “connected cars” will join the ecosystem, bringing new challenges and security breaches. It is estimated that by 2030, there will be 700 million connected cars globally

VectorDb，GraphDB的經驗 。 5、注重細節並著重閱讀和寫作能力。 6 、熟悉Python和資料工具，如Pandas，Matplotlib，Numpy。 7、廣泛的端到端機器學習管道活動，包括框架AI問題，資料探勘/重構/收集/修復/探索，模型開發/評估，模型

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

We are looking for a creative and passionate Machine Learning (ML) / Deep Learning (DL) Intern to join Roku TV team. You will be tasked to explore Picture Quality (PQ) improvements using AI in a resource constraint environment. Roku is pushing the limits in all directions, and PQ is one of these. This role is for a 12-week Summer 2024 Internship based in Taiwan. Learning end-to-end pipeline right from model development to deployment

1. Computer vision algorithm development. 2. Neural Network architecture design and optimization 歡迎對deep machine learning 有熱誠的研發人才加入~ https://www.bnext.com.tw/article/49432/ipcamera-vivotek-deeplearning-gdpr-trend-micro