naïvea
高级数据挖掘工程师
美团 · 5年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
成都 高新
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
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技术能力
1. 熟悉传统机器学习算法（支持向量机、逻辑回归、xgboost、KNN、朴素贝叶斯算法、隐马尔可夫(HMM)算法、xgboost、SVM、LR、YOLO、文本分类、TensorFlow等。等）原理及应用；
2. 深度学习算法，TensorFlow、pytorch、Keras深度学习框架，深度神经网络搭建，经典深度学习算法复现；
3. 大语言模型（ Large Language Model），大语言模型的预训练、fine-tuning、prompt微调等，可以在开源大语言模型的基础上基于垂直领域数据进行微调、部署，可构建基于大语言模型的本地知识库系统、问答机器人等应用；
4. 基于 ChatGPT-3.5、ChatGPT-4，LLAMA开源或商用的大模型等应用搭建
熟悉的技术：
编程语言：c、c++、python、shell等
数据库相关：mysql、hadoop、spark等
2. 深度学习算法，TensorFlow、pytorch、Keras深度学习框架，深度神经网络搭建，经典深度学习算法复现；
3. 大语言模型（ Large Language Model），大语言模型的预训练、fine-tuning、prompt微调等，可以在开源大语言模型的基础上基于垂直领域数据进行微调、部署，可构建基于大语言模型的本地知识库系统、问答机器人等应用；
4. 基于 ChatGPT-3.5、ChatGPT-4，LLAMA开源或商用的大模型等应用搭建
熟悉的技术：
编程语言：c、c++、python、shell等
数据库相关：mysql、hadoop、spark等
项目经验
1. 工业产品智能运维: 基于时间序列分析ARIMA 和DBSCAN、Isolation Forest 等异常检测算法的智能运维与智能预警算
法开发工作并利用SVM，XGBOOST 等ML 算法持续迭代。。
2. 电动车实际剩余续航算法：利用XGBOOST、LightGBM等建模，预测电动车的实际剩余续航。
3. 基于开源大语言模型llama、claud等，垂直领域数据进行预训练、指令微调、prompt微调，最终模型可以根据用户需求生成个人风格的旅游行程；
4. 基于ChatGPT-4，构建智能客服系统，可近实时回答响应问题；
5. 利用大模型以及prompt微调，构建智能算命以及塔罗牌解答，并形成APP
法开发工作并利用SVM，XGBOOST 等ML 算法持续迭代。。
2. 电动车实际剩余续航算法：利用XGBOOST、LightGBM等建模，预测电动车的实际剩余续航。
3. 基于开源大语言模型llama、claud等，垂直领域数据进行预训练、指令微调、prompt微调，最终模型可以根据用户需求生成个人风格的旅游行程；
4. 基于ChatGPT-4，构建智能客服系统，可近实时回答响应问题；
5. 利用大模型以及prompt微调，构建智能算命以及塔罗牌解答，并形成APP
naïvea
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1. 熟悉传统机器学习算法（支持向量机、逻辑回归、xgboost、KNN、朴素贝叶斯算法、隐马尔可夫(HMM)算法、xgboost、SVM、LR、YOLO、文本分类、TensorFlow等。等）原理及应用；
2. 深度学习算法，TensorFlow、pytorch、Keras深度学习框架，深度神经网络搭建，经典深度学习算法复现；
3. 大语言模型（ Large Language Model），大语言模型的预训练、fine-tuning、prompt微调等，可以在开源大语言模型的基础上基于垂直领域数据进行微调、部署，可构建基于大语言模型的本地知识库系统、问答机器人等应用；
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3. 大语言模型（ Large Language Model），大语言模型的预训练、fine-tuning、prompt微调等，可以在开源大语言模型的基础上基于垂直领域数据进行微调、部署，可构建基于大语言模型的本地知识库系统、问答机器人等应用；
4. 基于 ChatGPT-3.5、ChatGPT-4，LLAMA开源或商用的大模型等应用搭建
熟悉的技术：
编程语言：c、c++、python、shell等
数据库相关：mysql、hadoop、spark等
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1. 工业产品智能运维: 基于时间序列分析ARIMA 和DBSCAN、Isolation Forest 等异常检测算法的智能运维与智能预警算
法开发工作并利用SVM，XGBOOST 等ML 算法持续迭代。。
2. 电动车实际剩余续航算法：利用XGBOOST、LightGBM等建模，预测电动车的实际剩余续航。
3. 基于开源大语言模型llama、claud等，垂直领域数据进行预训练、指令微调、prompt微调，最终模型可以根据用户需求生成个人风格的旅游行程；
4. 基于ChatGPT-4，构建智能客服系统，可近实时回答响应问题；
5. 利用大模型以及prompt微调，构建智能算命以及塔罗牌解答，并形成APP
法开发工作并利用SVM，XGBOOST 等ML 算法持续迭代。。
2. 电动车实际剩余续航算法：利用XGBOOST、LightGBM等建模，预测电动车的实际剩余续航。
3. 基于开源大语言模型llama、claud等，垂直领域数据进行预训练、指令微调、prompt微调，最终模型可以根据用户需求生成个人风格的旅游行程；
4. 基于ChatGPT-4，构建智能客服系统，可近实时回答响应问题；
5. 利用大模型以及prompt微调，构建智能算命以及塔罗牌解答，并形成APP
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