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Mlion Corporation 是一家專注於亞洲濱水區和地下建築市場的基礎解決方案公司。作為市場領導者，我們透過了解專案性質和基礎設施的使用來提供客製化解決方案。 我們努力提供設計協助、創新技術、製造

This position is for candidates with a career plan towards being an AI Full Stack Engineer. You will work with AI researchers in academia, implement algorithms, build computer vision services, and develop core ML pipelines. As a member of the AI team, you will work with worldwide fellow AI engineers, including engineers in our New York, India, and Taiwan branches. The goal of the AI team is to continuously optimize our core algorithms for extended-body estimation

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，建立線上服務。 依據市場需求，調整或提出state of

緊加入我們一起探索雲計算吧！ 工作職責： - 通過 CloudWatch 構建 AWS 各種 Managed Services 的健康監控體系。 - 基於閾值或者 ML 對不同的 Metric 進行監控，通過 Slack 報警處理。 - 通過 X-Ray 以及其他的組件為架構在 AWS 中的整體服務實

Google welcomes people with disabilities. Minimum qualifications: Bachelor’s degree in Computer Science or related field, or equivalent practical experience. Experience with software development in one or more programming languages (e.g., Python, Java, C++ or equivalent). Experience with data structures and algorithms. Preferred qualifications: Experience applying ML based solutions in the context of testing, bug, crash, and error analysis. Experience working with microcontrollers (e.g., Raspber

NVIDIA’s Solution Architecture team is looking for a Data Science focused Solution Architect with expertise in Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) and Data Science platforms. We work with the most exciting computing hardware and software, driving the latest breakthroughs in artificial intelligence. We need individuals who can enable customer productivity and develop lasting relationships with our technology partners, making NVIDIA an integral part of end-user solutions. We are looking for

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分析(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 pipeline

的資料分析工作。 2. 開發和維護機器學習或其他相關演算法。 3. 改進機器學習模型並進行效能調校。 4. 開發並部署高度可擴展的機器學習模型。 5. 使用資料整合平台（例如AirFlow）建立MLOps流程。

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