獵頭公司6月15日人才推薦 北京某科技公司 高級NLP算法工程師 40萬(wàn)
自我評價(jià)：
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1、熟悉深度學(xué)習, 熟悉Pytorch,熟悉Transformer，CNN, 熟悉NLP，了解各種NLP大語(yǔ)言模型，熟悉大語(yǔ)言模型的微調，熟悉Huggingface Transformers，熟悉Deepspeed，PEFT，熟悉SentencePiece，熟悉milvus，熟悉Python，熟悉Stable diffusion,熟悉深度學(xué)習推薦系統。
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2、精通Java。精通Java并發(fā)編程,Java網(wǎng)絡(luò )編程。精通Spring。熟悉Spring Boot, Spring Cloud。熟悉微服務(wù)。熟悉JVM。熟悉Tomcat。熟悉Netty。熟悉Redis。熟悉Kafka。
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3、熟悉SQL語(yǔ)言。熟悉Linux常用命令。熟悉各種設計模式。熟悉常用算法。
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4、熟悉Hadoop, hive，spark。
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北京某科技有限公司（2023.05 - 至今），高級NLP算法工程師。
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1. 游戲NPC系統：基于通義千問(wèn)大語(yǔ)言模型構建游戲NPC系統，NPC的個(gè)性化定義，游戲背景介紹及NPC人物關(guān)系存入Faiss，對話(huà)時(shí)通過(guò)RAG和對話(huà)問(wèn)題一起生成Prompt，實(shí)現NPC的角色扮演，在游戲中實(shí)現NPC和玩家的對話(huà)及NPC之間的互相對話(huà)。通過(guò)NPC回答的情感識別，來(lái)表達NPC的情緒。應用于Rumble游戲項目。
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軟件環(huán)境：通義千問(wèn)14B，vLLM，llama.cpp，FastAPI，LangChain， Pytorch，Huggingface Transformers，Faiss
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2. 社交虛擬人物角色扮演系統：基于通義千問(wèn)大語(yǔ)言模型構建虛擬人物角色扮演系統，人物的基本定義保存在Redis，虛擬人物的其他定義和聊天歷史存入milvus，對話(huà)時(shí)通過(guò)RAG和對話(huà)問(wèn)題一起生成Prompt，實(shí)現虛擬人物的角色扮演。通過(guò)回答的主題識別在構建prompt時(shí)會(huì )匹配相關(guān)的主題。應用于LOYO社交平臺。
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軟件環(huán)境：通義千問(wèn)14B，vLLM，llama.cpp，FastAPI，LangChain，Milvus，Data Driven Character，HAProxy，Rasa，Pytorch，Huggingface Transformers
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3. 通義千問(wèn)微調：為消除大語(yǔ)言模型的自我認知，構建了一個(gè)擬人的數據集，使用Lora (QLora) 對通義千問(wèn)14B進(jìn)行微調，使大模型對自我認知問(wèn)題的回答更加擬人化。
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軟件環(huán)境：通義千問(wèn)14B，Pytorch，Huggingface Transformers，Deepspeed，PEFT
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4. TTS系統：使用WavLM，FreeVC 搭建文本轉語(yǔ)音服務(wù)，應用于LOYO社交平臺。
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5. ASR系統：使用Whisper 搭建語(yǔ)音轉文本服務(wù)，應用于LOYO社交平臺。
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6. 翻譯系統：使用marian nmt訓練中英，英中翻譯模型，在CPU上QPS可以達到80+。使用Helsinki NLP，NLLB模型搭建翻譯系統，并使用marian，CTranslate2做推理加速。訓練語(yǔ)料：Tatoeba Challenge，OPUS UNPC，AIChallenge，WMT2021。數據清洗：根據bleu評分，Bicleaner
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軟件環(huán)境：FastAPI，Gunicorn，Uvicorn，marian server，Pytorch，Firefox translation training，SentencePiece，langid，opencc，sacrebleu，Anaconda
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7. 中日翻譯模型微調：在Helsinki NLP中日翻譯模型的基礎上，微調中日翻譯模型，提升翻譯質(zhì)量。
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軟件環(huán)境：Huggingface Transformers，Pytorch
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