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 與 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
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 與 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
