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1. 擷取、管理、處理數據。 2. 整理龐雜的巨量資料(各產品結構與非結構資料等)，以洞察商機。

1. 深入研究大型語言模型（LLM），找到最佳的應用方法解決特定領域問題。 2. 利用現有工具（如Llama3、langchain）並結合不同套件，開發公司產品所需的AI功能。 3. 持續追蹤最新的AI論文和技術，評估其在實

工作職責： 開發新聞內容推薦系統核心演算法 基於用戶行為和喜好建構個性化推薦 負責內容推薦、文本挖掘、用戶模型建設等 研究業界最先進的推薦算法

【我們希望您有的特質】 ★ 樂於團隊合作與知識分享 ★ 從客戶觀點出發的同理心 ★ 對技術保持熱情和好奇心 【您的任務】 ★ 參與各大AI專案，解決集團流程痛點，翻轉集團作業效率 ★ 使用統計或

我們熱愛創新技術的研發，希望所開發出的產品能充滿溫度並散播歡樂，期待充滿熱血的夥伴加入我們的行列，挑戰自我創造更多膾炙人口的作品。 職責： 評估和實施最新的AI技術，特別是LLM（如ChatGPT

【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

【職務情況說明】 Return Helper為跨境電商逆物流服務商， 自行開發倉儲逆物流/退貨平台系統提供台灣及全球賣家使用，讓退貨方式及倉儲管理更便利。 因應內部系統新功能開發、更新、維護等與日俱增

年以上實作經驗 2.具資料分析領域相關經驗: 數據挖掘/機器學習/深度學習/最佳化/統計模型/NLP等 3.熟悉python與相關函式庫 4.具備SQL技能 5.有模型優化/參數調教相關經驗

Data Organization and Analysis - Analyze the product logs and propose suggestions for product optimization. - Collect, generate, and clean data, such as finding relevant articles for specific topics and creating relevant questions. Prompting - Utilize generative AI to expedite the work process. - Develop prompts to generate data at a large scale. System Testing and Evaluation - Ensure the performance of in-house generative AI models. - Compare the performance of various language models, such as

https://www.nlpi.edu.tw/ActivitiesDetailC001100.aspx?Cond=40b89b39-9eba-4ad1-858c-e376668b0a35 經審查符合下列資格條件者，擇優通知參加面試： (一)國內外碩士以上（含）畢業，資訊、教育或圖書資訊等相關科系更佳。 (二)需可配合星期例假日或國定