邱子軒  Ben Chiu

  • Backend Engineer,擅長 Python Web 框架 Flask 及 Sanic,且熟悉 HTML、CSS、JavaScript 及 React 框架。
  • 擅長 Docker 及 AWS 雲端服務進行部屬。 
  • 多項專案合作開發經驗,擅於人際溝通及團隊合作,且樂於學習新技術。

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工作經歷

興創知能股份有限公司, 後端工程師 Backend Engineer | 2022.07 - 至今

  • 工作描述 : 
    • 參與 6 項專案的開發及維運,並擔任 2 項專案的主要開發人員。
    • 以 Python Web 框架 Flask 及非同步框架 Sanic 進行各項專案 Restful API 開發。 
    • 爬蟲資料蒐集及處理 (Selenium)。
    • 導入 Docker 容器化技術,並以 Docker Swarm 管理共計 7 台 VM。 
    • 以 AWS Lambda 與 API Gateway 建立微服務。 
    • 系統相關 Logs 收集及效能監控 (Grafana / Telegraf / InfluxDB)。
    • 各專案前後端異常監控 (Sentry) 及壓力測試 (K6)。 

  • 功能開發 :   
    • 水情資訊系統 : 開發約 20 支 API,包含雨量、水位、抽水站...等,該系統已達 6000 多位民眾使用。 
    • 跨平台資料移轉 : Python 自動化將 SQL Server 資料移轉至 PostgreSQL。 
    • 標案查詢系統 : 以 Selenium 進行標案爬蟲,並管理約 13000 件標案及開發 API。 
    • 建造物巡檢範圍推估系統 : 依據地震震度匡列出須巡檢之建造物,並以 AWS Lambda 建立微服務。 
    • 建造物巡檢表單系統 : 以 Appsmith 建立線上表單,並可填報已巡檢之建造物。 
    • 全文檢索系統 : 以 Elasticsearch 及 FSCrawler 建立報告上傳功能並可依關鍵字進行搜尋。 


台灣積體電路製造股份有限公司, 廠務工程師 | 2021.04 - 2021.12

  • 工程期程規劃及監工,包含外氣空調箱 (MAU) 擴充案、特氣實驗室風管配置。
  • 水平整合各廠無塵室溫溼度控制標準,並穩定無塵室空調系統運轉及系統異常處理

進修經歷


緯育Tibame, AI智慧應用開發實戰養成班 | 2022.02 - 2022.06

  • 團體專題為資源回收影像辨識,以 Keras 及 YOLOv5 進行模型訓練,並分別以 Jetson Nano 及 LINE Bot 進行影像辨識
  • 自學Web前端開發技術及後端 API 串接,並架設旅遊排定行程網站作為 Side Project。

學歷

2018 - 2020

國立中興大學

環境工程研究所

2014 - 2018

國立中正大學

地球與環境科學系

技能

Frontend


  • HTML
  • CSS
  • JavaScript
  • React

Backend


  • Python
  • Flask
  • Sanic
  • RESTful API

Database


  • PostgreSQL
  • MySQL
  • Elasticsearch

Cloud Service (AWS)


  • EC2
  • RDS
  • S3
  • Lambda
  • API Gateway
  • Route 53

Tools


  • Docker
  • Git
  • Github
  • Nginx
  • Grafana
  • K6

Machine Learning


  • Tensorflow
  • Keras

個人作品

新聞翻譯機(News-Translator)

  • 翻譯 BBC News 轉為中文,同時根據使用者英文能力重構新聞內容,以適合 TOEIC 程度不同的讀者。
  • 每日爬取 BBC News,並串接 OpenAI GPT3.5-turbo 模型以實現翻譯功能,最後將資料存於 PostgreSQL
  • 以 React 架構前端網頁,後端以 Flask 實作 Restful API。
  • 透過 Docker 及 AWS 雲端服務進行部屬 (EC2 / RDS / S3 / ECR)。

台北旅遊預定行程網站

  • 瀏覽台北市各大景點,並可線上預訂行程。
  • 以台北市政府 OpenAPI 作為資料來源存取景點資訊於 MySQL
  • 以HTML、CSS、JavaScript 架構前端網頁,後端以 Flask 實作 RESTful API。
  • JWT驗證機制,TapPay 金流串接
  • 以 AWS 雲端服務進行部屬 (EC2 / RDS)。

資源回收影像辨識

  • 分別以 LINE Bot 及 Jetson Nano 進行資源回收分類影像辨識。
  • 以 Keras 的 EfficientNetB4 及 YOLOv5 建立訓練模型。
  • 結合 Jetson Nano 及超音波測距模組進行回收即時偵測。
  • 以 GCP 串接 LINE Bot,並設置影像辨識及回收資訊功能