蘇家禹 (Jack Su)

Perfect Corp. 

R&D Software Engineer

  New Taipei City, Taiwan

  • 擁有 2 年與產業界 & 教育界大型計畫開發經驗
  • 具模組化管理、前端框架應用與 Webview 的實作經驗
  • 善於與後端工程師討論 API 規格,構想多種錯誤情況處理
  • 產品開發上獨自完成 UI / UX,聽取使用者回饋並進行改善
  • 擅長技能:通訊網路、系統運維(大學) / 5G、網站 & 系統開發(碩士)
  • 更多關於我:https://jacksu.tw
  • 104 履歷:https://profile.104.com.tw/6OmtvcyteOQ

          

工作經歷

R&D Software Engineer  •  玩美移動股份有限公司

九月 2022 - Present

  • Web module development
  • Customization of enterprise web module solution

Front-end Engineer / Consultant  •  新相股份有限公司

十一月 2021 - 七月 2022 / 三月 2022 - 七月 2022

  • 撰寫公司內部對帳管理系統(提升公司效率 220%)

IT Intern  •  中信房屋延壽健安加盟店

七月 2021 - 九月 2021

  • 創建一個網站平台,幫助老年人或客戶預約 COVID-19 疫苗接種(提升公司整體效率 180%)

Assistant Researhcer  •  財團法人資訊工業策進會

七月 2020 - 五月 2021

  • 假新聞 AI 模型搭建(提升效率 300%)
  • 假新聞分析檢測
  • 假新聞平台前後端功能開發(爬蟲、網站平台)

Columnist  •  運動視界

九月 2017 - 十二月 2018

  • 關鍵評論網媒體集團旗下媒體「運動視界」專欄作家
  • 在職約一年期間產出逾 40 篇棒球分析相關文章
  • 文章瀏覽數達 320,000 次以上
  • 更多專欄資訊請點我

學歷


國立臺灣科技大學 (Taiwan Tech)  •  Master's Degree

七月 2020 - 七月 2022

國立金門大學 (Quemoy)  •  Bachelor's Degree

九月 2016 - 六月 2020

上海东华大学 (Donghua)  •  Exchange Student

九月 2018 - 一月 2019

  • 關於
    • 电子计算机科学专业 (Computer Science and Technology, CS)

  • 經歷
    • 優秀海外學生 學生代表 / 九月 2018 - 一月 2019

  • 發表 & 得獎紀錄
    • 發表 / LEACH Protocol-based Design for Wireless Sensor Networks in Classroom Environments / 上海东华大学 / 十二月 2018 / 上海, 中国

技能

Web Development


  • Front-end (HTML5 / CSS3)
  • Back-end (Vue.js / Python Flask)
  • Bootstrap
  • TailwindCSS
  • Javascript

Operation & Maintenance


  • Docker
  • Zabbix
  • SaltStack, Ansible
  • Nginx
  • Apache

Communication Network


  • Software Defined Network (SDN)
  • P4-Switch
  • 5G-ORAN

Interaction Structure


  • Fake News Detection
  • Fake News Prediction Model

Programming Language


  • Python
  • Javascript
  • C

Version Control


  • GitHub
  • GitLab
  • Git

專案

AI 鑑識技術與台灣不實訊息聯防體系技術

5G 邊緣運算應用於遊戲即服務之分流策略

  • 專案說明
    • 4G 網路不能滿足用戶的頻寬和高延遲的問題,5G 網路被提出來滿足以上各種需求
    • 5G 採用移動邊緣計算(MEC)架構,可有效減少數據進出雲端的時間,顯著提升服務的質量
    • 本研究提出一種基於 5G 邊緣運算之分流策略 Low Latency Services Offloading Policy based on Greedy, LSOPG),繼承貪婪演算法低複雜度和高效能的優點,降低服務發生排隊與壅塞的頻率,選擇最佳分流策略
    • 相較於過往研究,本研究所提出的 LSOPG 演算法,當有 50 個用戶使用 1080P@60fps 服務時,可以改善約 2.41% 的 E2E 延遲及 35.32% 的封包丟包率

  • 發表 & 得獎紀錄

以 LoRa 為基礎之失智老人輔助裝置設計

利用 P4 Switch 阻擋 Nmap 五種 Port Scan 方法以提升網路的安全性