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張嘉棋

具備製造業跨國、跨部門的合作經歷,以及發現問題與快速解決的能力。喜歡學習新事物,並擁有良好的 自主學習能力,對程式開發以及機器學習深具興趣,希望結合過往製造業的經驗,踏入工業 4.0 的領域, 解決實務問題。熟悉 Python 及機器學習算法,完成多項個人專案,包含資料探勘、物件追蹤以及時間序 列分析等,並有 Kaggle 競賽的經驗 (Jane Street Market Prediction top 3%)。

技能


Programming

•  python     

•  SQL 



Language 

• Toeic 955


Machine/Deep Learning 

•  Tensorflow

•  Keras

•  Scikit-learn

•  Opencv


Others

•  pyspark 
•  Git 
•  Docker

經歷

軟體工程師, Mar 2020-present                                                       CHPT 中華精測

副研究員,  Oct 2017 - Mar 2020                                                        TECO Electric & Machinery 

•   參與公司大型專案,與北美分公司合作,開發特殊大型感應馬達,並成功技轉特殊製程。

•   外派新加坡及馬來西亞,提供振動問題的技術支援,並成功在一週內解決,確保馬達在客戶要求的時程內上線。

•   使用 Abaqus 計算馬達結構的暫態衝擊、振動模態以及靜態強度分析,提交客戶要求之技術報告並獲得肯定。

助理研究員,  Nov 2013 - Sep 2017                                                    TECO Electric & Machinery 

•   調派至業務技術部門,學習成本管控、評估及報價,而後派駐北美的分公司 (TECO-Westinghouse) 6個月,與當地

    工程師及業務合作,建立區域的技術中心,負責訂單報價、技術服務以及產品推廣。

•   成功開發特殊高速推力馬達,並取得散熱專利:TW M518440,具有散熱流道之馬達裝置。

•   負責馬達結構設計及繪圖、現場生產協調與協助。

個人專案


Readings 00 00@2x

音速小子 AI

利用強化學習模型 A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) 配合 LSTM 訓練 AI 玩音速小子。

Demo: https://youtu.be/ut7WoK1Kd_g


Readings 00 01@2x

羽球追蹤

TrackNet 為交大開發的高速小型物件追蹤網路,本專案以 TrackNet 為基礎,修改網路架構及損失函數,成功訓練羽球追蹤模型。

Demo: https://youtu.be/NHsgkH7DG4k


Readings 00 00@2x

Amazon 大型資料分群

使用 Kmeans 及 Dbscan 演算法,配合不同的相似度評估函數,對 Amazon dataset (~6M) 進行使用者分群,並比較方法的優劣。


Readings 00 01@2x

最短路徑求解

以隨機 Prim's 算法生成迷宮,使用不同的演算法及強化學習 Q-Learning,找出迷宮的最短路徑。

• Randomized Prim's      • Dijkstra's 

• Breadth First Search    • A* Search 

• Q-Learing + Depth First Search 

 Demo: https://youtu.be/83VfV6G6Ohs

學歷

國立台灣大學, 2011/09 - 2013/06

應用力學研究所

國立台灣大學, 2007/09 - 2011/06

機械工程學系