猎头公司6月15日人才推荐 北京某科技公司 高级NLP算法工程师 40万
自我评价：
1、熟悉深度学习, 熟悉Pytorch,熟悉Transformer，CNN, 熟悉NLP，了解各种NLP大语言模型，熟悉大语言模型的微调，熟悉Huggingface Transformers，熟悉Deepspeed，PEFT，熟悉SentencePiece，熟悉milvus，熟悉Python，熟悉Stable diffusion,熟悉深度学习推荐系统。
2、精通Java。精通Java并发编程,Java网络编程。精通Spring。熟悉Spring Boot, Spring Cloud。熟悉微服务。熟悉JVM。熟悉Tomcat。熟悉Netty。熟悉Redis。熟悉Kafka。
3、熟悉SQL语言。熟悉Linux常用命令。熟悉各种设计模式。熟悉常用算法。
4、熟悉Hadoop, hive，spark。
北京某科技有限公司（2023.05 - 至今），高级NLP算法工程师。
1. 游戏NPC系统：基于通义千问大语言模型构建游戏NPC系统，NPC的个性化定义，游戏背景介绍及NPC人物关系存入Faiss，对话时通过RAG和对话问题一起生成Prompt，实现NPC的角色扮演，在游戏中实现NPC和玩家的对话及NPC之间的互相对话。通过NPC回答的情感识别，来表达NPC的情绪。应用于Rumble游戏项目。
软件环境：通义千问14B，vLLM，llama.cpp，FastAPI，LangChain， Pytorch，Huggingface Transformers，Faiss
2. 社交虚拟人物角色扮演系统：基于通义千问大语言模型构建虚拟人物角色扮演系统，人物的基本定义保存在Redis，虚拟人物的其他定义和聊天历史存入milvus，对话时通过RAG和对话问题一起生成Prompt，实现虚拟人物的角色扮演。通过回答的主题识别在构建prompt时会匹配相关的主题。应用于LOYO社交平台。
软件环境：通义千问14B，vLLM，llama.cpp，FastAPI，LangChain，Milvus，Data Driven Character，HAProxy，Rasa，Pytorch，Huggingface Transformers
3. 通义千问微调：为消除大语言模型的自我认知，构建了一个拟人的数据集，使用Lora (QLora) 对通义千问14B进行微调，使大模型对自我认知问题的回答更加拟人化。
软件环境：通义千问14B，Pytorch，Huggingface Transformers，Deepspeed，PEFT
4. TTS系统：使用WavLM，FreeVC 搭建文本转语音服务，应用于LOYO社交平台。
5. ASR系统：使用Whisper 搭建语音转文本服务，应用于LOYO社交平台。
6. 翻译系统：使用marian nmt训练中英，英中翻译模型，在CPU上QPS可以达到80+。使用Helsinki NLP，NLLB模型搭建翻译系统，并使用marian，CTranslate2做推理加速。训练语料：Tatoeba Challenge，OPUS UNPC，AIChallenge，WMT2021。数据清洗：根据bleu评分，Bicleaner
软件环境：FastAPI，Gunicorn，Uvicorn，marian server，Pytorch，Firefox translation training，SentencePiece，langid，opencc，sacrebleu，Anaconda
7. 中日翻译模型微调：在Helsinki NLP中日翻译模型的基础上，微调中日翻译模型，提升翻译质量。
软件环境：Huggingface Transformers，Pytorch
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