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歐陽憲毅

熱愛解決問題與學習,具備數據分析、機器學習、深度學習等能力,以期結合實務經驗與學術知識進而做出貢獻。大學與碩士為工業工程背景,主要專長領域為:統計、作業研究與品質工程。


Taipei, Taiwan
[email protected]

+886 980 036310

技能


數據分析

  • Python
  • R
  • MS SQLTableau


工業工程

  • Minitab
  • AMPL、LINGO
  • Maple、Arena、Flexsim


語言能力

  • Chinese
  • English (TOEIC 735)
  • Taiwanese (Advanced)

工作經歷

新代科技股份有限公司 品質工程師,2020  6 月 - 至今

工作項目:

  • 廠內外出貨品質問題分析與改善:從供應商建立資料流,透過SQL蒐集資料,建立FineReport品質監控看板,即時反饋並要求供應商改善,同時使用Minitab進行SPC製程管制與統計視覺化。 
  • 客戶端應用實驗規劃與品質改善:執行供應商良率改善專案,找出不良真因,並在三個月內提升產品直通率達1%。 
  • 品質與工程數據分析與改善生產品質管制流程:利用大數據分析導入產品測試標準,有效篩出高風險不良品。 
  • 製造生產品質問題處理以及產品NPI導入
  • 參加2021年台灣持續改善競賽,負責數據分析,並代表公司上台進行成果發表,初次參賽即獲得金塔星獎之最高殊榮。

遠通電收總經理辦公室 品質管理暨營運稽核部 實習生,2018 5 月 - 2019 年 7 月

工作項目:

  • 使用MS SQL從大數據資料庫當中撈取資料,Join不同的表格以獲取特定的使用者資訊。
  • 使用Python爬取中央氣象局的歷年天氣資料,再用QGIS將地點與天氣結合,以便後續分析。
  • 使用Python進行資料前處理,並建立機器學習模型,如SVM、Random Forest、Neural Network等,來找出影響偵測率的重要變數。
  • 使用Python 建立Neural Network + Genetic algorithm 模型,能夠找出能使偵測率最大的重要組合,理想狀況下能夠提升4%左右的偵測率(89% to 93%)
  • 使用Python 建立Association rule和Decision rule,探索資料之變數之間隱藏的關係。
  • 使用Tableau進行資料視覺化。

2018跨域數位人才加速躍升計畫,2018 6 月 - 2018 12

  • 於全國集訓課程研習獲得「最佳創意獎」--HenSun太陽能管家

學歷

清華大學 工業工程與工程管理學系工業工程組 碩士,2017 9 月 - 2019

  • 論文主題:應用機器學習技術於高速公路電子收費偵測率
  • 指導老師:蘇朝墩教授
  • 論文簡介:目的在於建立一系列的大數據分析流程,從大數據當中找出隱藏、未知且有用的資訊,並透過機器學習改善指標變數的績效。

國立成功大學 工業與資訊管理學系 學士,2013 9月 - 2017 6

  • 畢業專題:以統計方法分析土壤液化潛勢圖對房價的影響 -以臺南市為例