張嘉棋

過去於機械製造業擔任機械工程師 6 年，負責產品設計與結構分析、成本分析以及振動問題的客戶服務，

曾派駐北美的分公司半年，擁有良好的跨團隊合作及溝通能力，能快速學習並找出問題的解決方案。

因對程式與機器學習有濃厚興趣及熱忱，決定轉換跑道。樂於學習新知且態度正面積極，以期適應快速變遷的科技業。具備以 python 及機器學習框架如 tensorflow，sklearn 等完成專案的能力，希望能利用所學解決現實問題。

技能

Programming

• python

• SQL

Language

• Toeic 955

Machine/Deep Learning

• Tensorflow

• Keras

• Scikit-learn

• Opencv

Others

• pyspark

• Git

• Docker

經歷

進修, Mar 2020 - present

待業期間，於交通大學及線上平台，進修電腦科學、機器學習與資料科學相關課程。

交通大學:

• 數位影像處理、深度學習應用 & 資料探勘。

• 數位訊號處理 & 前瞻類比積體電路設計。

線上平台:

• CS50 - 計算機概論 & Stanford - 演算法。

• 機器學習基石 & 機器學習技法

• SQL bootcamp & Big Data Analytics Using Spark.

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

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

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

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。

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