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洪振寧

我是一名熱情的軟體工程師,有七年半的工作經驗,

工作中使用Python、Java、Hadoop參與多項軟體開發,結合資料分析與機器學習技術,提出解決方案,解決現實問題。在遇到問題時,保持正面積極的態度,也樂於嘗試新方法以有效解決問題。

我擁有良好的跨團隊合作經驗,遇到工作分配時,也能妥善安排工作緩急次序,使時程順利達標完成任務。在當前技術快速變遷的時代,我也喜歡接觸新技術,並分享給團隊以期共同進步。

Machine Learning Engineer | Algorithm Engineer | AI Manager
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工作經歷

艾普特媒體有限公司(ADBERT)                                                                   Sep. 2020 ~ Apr. 2021

AI Manager / Algorithm Engineer

  • Python
    DeepFM, BERT , TFIDF , CF , PySpark , Tensorflow , Keras
  • Hadoop / Spark / Git
    HDFS , Mesos, Git


AI Manager

  • 以 Jira 作為 Scrum執行工具,訂立每個Sprint的目標及週期,Standup meeting 掌握成員的工作進度。
  • 配合產品上線時間開發產品,由演算法九大維度開發指標進行前期規劃,包含商務情境需求、特定資料需求(數量、頻率)、合適的ML演算法、ML演算法指標

廣告系統點擊預測

  • 導入 BERT 模型,改善原本以TFIDF為主的文章商品貼標模式,訂定IoU指標改善達到75%準確度以上,可更精準的解析廣告受眾商品喜好、興趣喜好。 
  • 建立新的消費者廣告點擊率預測模型,透過新增消費者的BERT特徵貼標,提升廣告受眾點擊率從0.9%~2.5%。
  • 以 DeepFM 模型進行消費者廣告點擊的預測,打包高機率再點擊的受眾,並根據消費者的喜好興趣再行銷精準投遞,再點擊機率達 20% 以上。

電商商品推薦系統

  • 建立商品標籤庫、受眾興趣標籤庫,以 Pre-trained 的深度學習模型 BERT(Tagging 和 Summary)
 做受眾貼標,透過商品及消費者瀏覽軌跡,得到針對消費者貼上商品標籤及興趣標籤。
  • 以CLV分群,計算用戶價值;以RFM分群,將用戶分為高價值用戶、潛在用戶、挽留用戶、流失用戶,使用不同的行銷策略及推薦商品。
  • 推薦演算法以協同過濾演算法(ALS、用戶商品標籤)結合站外熱門推薦(Google Trend)及站內熱門推薦,解決推薦系統冷啟動問題,建立混合式個人化推薦系統。

擎雷科技防偽公司(T-Security Inc.)                                                         Oct. 2018 ~ Apr. 2020

Machine Learning Engineer/Algorithm Engineer

  • Python
    ETL, Factor Analysis, XgBoost, Random Forest, Decision Tree, Naive Bayes,NN,dNN
  • Java / Javascript / RDBMS / Git
    Web Develop, PMML, Struts, Javascript, JPA, AURORA MySQL, Maven, Git

雲端防偽推薦系統開發

  • 系統藉由消費者掃描QRCode的機制,搜集使用者資訊和其他相關資料,來確認並回傳購買商品的真偽。 
  • 負責在現有已上線的框架中,改善Data Pipeline,並且透過資料清洗、資料分析和訪問使用者,找出真實的標籤資料、探索新的特徵值及建立更好的預測模型。
  • 藉由機器學習在公司現有框架的限制下,以決策樹演算法建立新模型,成功地將預測準確度(Precision,Recall)由70%提升至90%↑,以F1-Score和AUC曲線為判斷標準。
  • 提出新的Feature搜集方法,用於使用者行為分析和模型建立,如IP地理位置判定、裝置GPS蒐集、UserAgent、使用者裝置、商業know-how...等。
  • 經由改善現有Web框架,新增以Pmml檔作為模型資料傳遞方法,在開發者後台可使用各類Python機器學習的演算法,進行資料分析及建模。
  • 以AWS雲端服務管理5億筆以上資料(使用InnoDB的Partition Table提升查詢效率),也運行網站服務。可達到3秒內,讓95%的消費者從查詢到模型產出得到真偽判定結果,其中使用服務包含AURORA、EC2、S3 Bucket、WAF...等。

環鴻科技公司(USI)                                                                                       Dec 2016 ~ Aug 2018

Java Engineer / Data Engineer

  • Hadoop
    HortonWorks, Apache Nifi, Kafka, Storm, HIVE, HBase 
  • Java / Javascript / RDBMS / Git
    Web Develop, Javascript, Struts, JDBC, PrimeFace, JSF, JPA, PostgreSQL, Maven, Git

工業4.0計畫即時監測及內部ERP系統

  • 參與工業4.0專案計畫團隊,包含大數據環境建置、自動化資料收集系統、可視化工廠(ERP報表系統、Dashboard即時)、產線智慧化報警系統,目標為達到工廠內控的生產製程管理需求。
  • 大數據環境建置以Hortonworks作為解決方案,使用Kafka、Storm、Nifi串流彙整產線資料,並透過的ambari做為中介層監控服務,依照不同需求在資料前處理後,存進HBase或RDBMS。
  • 完成並上線三套ERP系統架構,兩套Dashboard即時監控產線系統,供公司內部工廠使用。 
  • ERP報表系統開發,以Java語言為基礎,JSF+Primeface或Struts2+jQuery+Spring做為前端開發工具;以JPA(Java Persistence API)實作Hibernate,做為後端與資料庫連接之ORM(Object Relational Mapping)機制;並以Git做為開發時的版本控管。
  • 透過即時的機台資料搜集,將機台狀態動態呈現在Dashboard上,達到即時機台監控的目的。
  • 以Logistic Regression, SVM透過工廠機器提供之Log資訊,作為即時警報系統。 
  • 專案過程中曾解決資料存取速度小於資料產生速度的問題,其時資料產生速度約為小時每60萬筆Testlog,以PostgresSQL的Partitioned Table解決資料庫I/O效能問題。

華創車電技術中心 (HAITEC)                                                                     Nov 2012 ~ Mar 2016

Senior Mechanical Design Engineer

  • 領導四人團隊開發完成車輛轉向機構系統,於2015年度的LUXGEN SUV小改款上市。
  • 以Matlab開發程式最佳化的演算法,以CATIA進行機構位置的驗證,設計尋找轉向機構的最佳點位配置,以達車輛轉向最佳化。
  • 與日本供應商溝通機構配置與製程,以每週或雙週例會的形式追蹤進度,中間並輔以信件往來。
  • 產品開發週期為兩年,歷經Mule Try、F-Try、ET、PT階段,將機構裝於實車進行量測驗證轉向性能是否達標。

Side-Project

Roadway Hole-Detection System Using Raspberry Pi3

  • Python, SVM, HDFS, Pig, HBase, Raspberry Pi3

此專案嘗試幫助政府的路平計畫,自動化的偵測道路坑洞或不平整處並做GPS定位,使其有效率並準確的標註城市各處的道路坑洞,讓地方政府能妥善規劃道路恢復施工。我們希望將裝置裝在現有的道路運輸系統車輛上(如公車

、計程車...),透過機器學習排除不同車輛的物理變因,分級不平整道路的區段。

  • POC以Raspberry Pi3作為IoT裝置,包含六軸陀螺儀、GPS蒐集資訊,以TCP/IP的批次傳回資料,於Hadoop生態系進行資料儲存及運算。
  • Data Pipeline使用Bash Script定期將IoT裝置的資料存進HDFS,以Pig做資料清洗後,導入HBase儲存,以利進行後續資料分析建模。
  • 將裝置裝於Nissan Teana做實車資料蒐集,在區域路段行駛蒐集道路坑洞的實車資料,以SVM完成建模,預測準確率達80%↑。

學習歷程

巨量資料分析養成班(台北資策會),                                                               Apr. 2016 ~ Oct. 2016

國立成功大學,機械工程學系碩士,                                                              Sep. 2010 ~ Jun. 2012

畢業論文 -  合成空間CS連桿機構導引八個位置問題之數值解及其應用(發表於2012年ASME期刊)

國立台灣大學,地質科學學士,輔修機械工程學系,                                   Sep. 2006 ~ Jun. 2010

技能


Programming

  • Python 
  • Spark 
  • Java 
  • Hadoop 
  • MySQL / PostgreSQL Script
  • Javascript
  • 多變量統計, 統計檢定
  • Git


Machine Learning

  • Model - 
    XgBoost, Random Forest, Decision Tree, Naive Bayes, SVM, dNN, cNN
  • Model Product - 
    PMML
  • TensorFlow, Keras

Package

  • Hadoop - 
    HortonWorks, Apache Nifi, Storm, Pig, HIVE 
  • Web Develop - 
    Struts, Javascript, JPA, JDBC, Primeface, JSF 
  • AWS - 
    AURORA、EC2、S3 Bucket、WAF


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