林小能
算法工程师
Shopee · 2年经验
日薪：
￥1300/8h
地点：
北京 海淀
时间：
周六周日
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技术能力
· 熟悉 Python、熟悉 Tensor Flow、Pytorch、Sklearn 框架；
· 熟悉大模型、机器学习、深度学习、迁移学习、强化学习算法；
· 熟悉时序信号处理、分类、预测，金融量化；
· 熟悉数据分析，数据可视化，数理统计；
· 熟悉大模型、机器学习、深度学习、迁移学习、强化学习算法；
· 熟悉时序信号处理、分类、预测，金融量化；
· 熟悉数据分析，数据可视化，数理统计；
项目经验
1. 电生理时序信号分析，建模；
2. 数据可视化分析平台：前、后端；
3. 量化交易数据分析，多模态建模；
3. 视觉模型：缺陷检测模型；
4. 大模型：RAG、微调、量化、蒸馏、剪枝、本地化部署；
2. 数据可视化分析平台：前、后端；
3. 量化交易数据分析，多模态建模；
3. 视觉模型：缺陷检测模型；
4. 大模型：RAG、微调、量化、蒸馏、剪枝、本地化部署；
林小能
算法工程师 · 2年经验 · Shopee
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· 熟悉大模型、机器学习、深度学习、迁移学习、强化学习算法；
· 熟悉时序信号处理、分类、预测，金融量化；
· 熟悉数据分析，数据可视化，数理统计；
· 熟悉大模型、机器学习、深度学习、迁移学习、强化学习算法；
· 熟悉时序信号处理、分类、预测，金融量化；
· 熟悉数据分析，数据可视化，数理统计；
项目经验
1. 电生理时序信号分析，建模；
2. 数据可视化分析平台：前、后端；
3. 量化交易数据分析，多模态建模；
3. 视觉模型：缺陷检测模型；
4. 大模型：RAG、微调、量化、蒸馏、剪枝、本地化部署；
2. 数据可视化分析平台：前、后端；
3. 量化交易数据分析，多模态建模；
3. 视觉模型：缺陷检测模型；
4. 大模型：RAG、微调、量化、蒸馏、剪枝、本地化部署；
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