陳勁宇(Cliff)

  • 期望職務名稱:AI工程師、機器學習工程師、資料科學家、演算法開發工程師、軟體工程師
  • 主修 資料科學 機器學習 相關科目
  • 碩士論文為實務應用類型,利用非監督式演算法(LRRDS演算法)處理SPI資料,以從中萃取可用區段以及偵測可能異常之區段 
  • 曾參與工研院所舉辦之AI課程 (修行時數:153小時) 

  Taichung City, Taiwan    [email protected]   0988343276

個人經歷與成就

AI資料科學專業人才養成班 •  工研院 / YZU (資工系、資管系)

  • 學習機器學習相關基本數學理論
  • 學習機器學習、深度學習相關建模方式
  • 課程期末專題:以LINE bot (message API), Flask為基底進行即時情緒辨識與聊天機器人之開發,在此專題分工中,本人負責LINE bot整合以及情緒辨識相關模型之建置

Key skills:Python, Machine learning, Deep learning, Data science, LINE bot (message API), Flask, mongoDB

Jan. 2022 - Feb. 2022

碩士畢業論文

Unsupervised Streaming Data Analysis for Solder Paste Inspection Process •  NTUST

  • 利用以LRRDS為基底所開發之非監督式演算法,進行資料的偵測
  • 針對SPI資料,進行資料萃取與異常區段分析
  • SPI檢測資料經由合作廠商(Garmin)所提供

Key skills:Python, Machine learning, Unsupervised learning, Data science

Jan. 2021 - Aug. 2021

專案製作智慧數位平台開發 •  NTUST

  • 以廠商雲端平台為基底,建立Docker進行以CentOS為系統之平台開發
  • 平台以 Angular, Python, Flask 所建立,開發一串流資料平台系統(連結各機台資料庫)供廠商進行查詢分析
  • 本人負責平台後端之數值預測以及異常偵測模型之建立,以及整體專案之維護與文件撰寫

Key skills:Python, Machine learning, Supervised / Unsupervised learning, SQL, Docker, Linux

Oct. 2020 - Aug. 2021

助教職務  •  NTUST

  • 計算機程式實習(Python): 負責製作授課簡報及教導 Python 初步基礎
  • 程式設計(C++): 負責批改學生之作業、期中/期末考試 
  • 電子化企業概論實習(raspberry pi) 負責教導電路基本配線及 raspberry pi 基本連線操作

Key skills:Python, C++raspberry pi, 電路基本配線

Sep. 2020 - Jun. 2021

副工程師(AC伺服馬達部門 / 品管部門 )•  大銀微系統股份有限公司

  • 負責AC伺服馬達之組裝與製程SOP之驗證
  • 負責產品之進料檢驗、成品檢驗與售後維修,並協助檢測儀器操作SOP之撰寫與修正

Key skills:電路基本配線, 機械視圖, 各檢測儀器基本操作(三次元量測儀, 真圓度量測儀, 光學尺......)

Jul. 2018 - Jun. 2019

學士畢業專題

A real-time wireless sensor network localization system using fuzzy neural network •  NTUST

  • 以 Zigbee 感測器於空間上布置多個參考節點,並收集目標於各位置之發射訊號強度(RSSI)
  • 利用 Matlab 內之 FNN 與 BPN 模型進行訓練,並以此透過各感測器之訊號強度預測目標位置

Key skills:Matlab, Machine learning, Supervised learning, FNN, BPN, Zigbee

Jul. 2018 - Feb. 2019

學歷

2019 - 2021

國立臺灣科技大學 碩士

工業管理系 (工業4.0專班)   4.2 / 4.3 GPA

  • 畢業論文Unsupervised streaming data analysis for solder paste inspection process
  • 主修資料科學與機器學相關課程,如:Data mining、Data Science、Regression analysis、Big Data Analytics等課程。 

2015 - 2019

國立臺灣科技大學 學士

電機工程系(上銀產學攜手合作專班)3.6 / 4.0 GPA

  • 畢業專題A real-time wireless sensor network localization system using fuzzy neural network
  • 主修電機工程相關課程,如:電磁學、數位邏輯、電機機械、控制系統、通信系統等,及程式設計相關課程,如:資料結構、Java、Python、C++、Verilog等。

2012 - 2015

臺中市立臺中工業高級中等學校

控制科(上銀產學攜手合作專班)


自傳

【關於我】  

        我是陳勁宇,畢業於台灣科技大學 電機學士 工管碩士 ,對於新穎的科技產業有著濃厚的興趣,包含:AI、資料科學、區塊練、加密貨幣等,因此於碩士階段主修資料科學與機器學習相關學程。在碩士期間,曾負責一項智慧數位平台開發專案,從中主要擔任PM以及平台後端模型開發之角色。畢業論文為針對廠商所提供之SPI資料,從中萃取可用區段以及偵測可能異常之區段。

【求學經歷】  

        自幼本身即對於資訊科技有著相當的興趣,因此在國中畢業後,毅然選擇高職。在此期間除了課業的兼顧,也有幸成為代表學校的機電整合選手,在高二升高三時,為了增加實務經驗,報考上銀產攜專班,並在最後以全科前三名之成績畢業。

        在大學階段就讀電機系,主修自動控制與程式邏輯相關的課程,培養並加深對於程式設計的邏輯概念,在畢業專題上以Zigbee感測器進行參考節點的布置,收集目標於各個位置之訊號強度,並以此做為資料進行FNN、BPN之模型的訓練,藉此進行後續的預測,也經由這個專題,開啟我對於機器學習這項專業之興趣,因此在碩士階段投入相關領域之研究。在碩士期間,主修資料探勘、巨量資料分析與應用、資料科學等與機器學習有關之課程,以加深此領域的知識,在後期有幸能夠帶領一個5人的小團隊,完成一項智慧數位平台專案,畢業論文則利用所學進行SPI資料的分析。目前由於剛退伍,所以為了繼續加強本職學能,因此報名工研院所開辦之AI課程(1/10~2/22),且也著手開發關於Line bot結合情緒辨識之應用方案,以求對於所學更深、更廣的認識。

技能

Tech Stack

   Python      Tensorflow  

  • 於碩士階段皆使用Python進行資料處理、視覺化等分析操作
  • 曾使用過Tensorflow、Keras、Scikit-learn進行模型的訓練與預測,例如:DNN、LSTM、RF、Regression等

    Linux      Docker   

  • 於碩士階段所使用之開發系統環境,大部分皆建立於Ubuntu 18.04
  • 曾使用合作廠商之Docker於內部建立CenOS系統,並以此做為基底進行簡易平台開發

   MySQL      MongoDB   

  • 了解基本查詢、新增、更新、刪除指令,並曾使用pysql、pymongo對資料庫進行串接以進行後續分析

   Tableau   

  • 曾使用Tableau對合作廠商的機台數據,進行基本視覺化之呈現
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