林聖凱 Sheng-Kai Lin

約兩年多的資料分析與機器學習專案經驗，且有將專案產品化及跨部門合作經驗，喜歡自我學習與分享交流，在專案執行與學習的過程中總結出「資料是行為與過程的紀錄，演算法是分析與歸納的工具，結果解釋與應用才是數據分析的根本價值」的心得

學歷

清華大學, 碩士, 工業工程與工程管理學系, 2018 ~ 2020

決策分析研究室 (指導教授: 簡禎富講座教授)
助教經歷: 決策分析(EMBA, 107上), 電子商務網站管理(107下), 大數據與決策分析(AIMS在職班, 108上), AIMS 課程總助教 (108下)

政治大學, 學士, 應用數學系/數理財務學分學程, 2012 ~ 2016

工作經歷

台灣美光記憶體股份有限公司, QE Big Data Team Intern, Jul 2019 ~ Aug 2019

預測性維修: 廠務CVD管的維修預測模型, 採用氣壓感測器資料, 提取時間序列特徵建立 boosting model, 可提前3~5天偵測到氣壓下降之問題
虛擬量測: 晶圓線寬的虛擬量測模型, 採用FDC資料, 利用 embedding 和 convolution layer 建立 Neural Network model (自建loss function)
獲得2020預聘資格

漢翔航空工業, 生產處實習生, Jul 2018 ~ Aug 2018

參數優化: CNC工具機效率優化模型, 採用主軸電流及震動資料, 利用ensemble model 建立製程預測模型用於優化製程參數，提升銑銷效率8~20%

科技部人工智慧製造系統(AIMS)研究中心, 研究助理, Feb 2018 ~ Aug 2018

需求預測: 半導體元件供應商的需求預測模型, 利用庫存及歷史需求等建立7個預測模型, 並採用DQN model作動態模型選擇

學術研究

國際期刊與研討會發表

Chien, Chen-Fu, Lin, Yun Siang, & Lin, Sheng-Kai. Deep reinforcement learning for selecting demand forecast models and an empirical study for a semiconductor component distributor, International Journal of Production Research. https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1733125
Sheng-Kai Lin, Wenhan Fu, Yun-Siang Lin, & Chen-Fu Chien. Generative adversarial network with autoencoder for semiconductor demand forecast to empower industry 3.5, Proceedings of International Conference on Computers and Industrial Engineering (CIE49), Beijing, China, 18-21 Oct
傅文翰、簡如謙、林聖凱、簡禎富(2018)，「數據驅動之電子供應商管理庫存需求風險分析」，第十一屆粵港澳大灣區博士生南山學術論壇暨第九屆兩岸清華研究生學術論壇，6月10 - 13日, 深圳，中國。 (論文三等獎)

國內研討會發表

基於集成學習與感測器建構工具機銑削效率優化模式-以航太製造業為例, 中國工業工程學會年會暨學術研討會, 2019
以消費者視角應用紫式AHP架構於電子商務技術重要程度評估, 第二十一屆決策分析研討會, 2019
A Demo of Stability of Numerical Parabolic PDE by IPython Notebook, 第三屆台灣工業與應用數學會年會, 2015

程式技能個人程式作品

分析與自動化:

Python (通過 LinkedIn Skill Assessments)
R
Spark (PySpark)
MySQL

其他:

Git
Docker

Auto gaming - 數獨 (Backtracking Algorithm)
Auto gaming - 2048 (selenium)
Web Scraping - 博客來書籍爬蟲 (BeautifulSoup)
NLP - Chatbot 1 (intent based)
NLP - Chatbot 2 (LSTM)
NLP - 語句情緒分類 (LSTM)
CV - Cifar10 (CNN)
CV - 影像分割含分類 (Mask R-CNN)
Recommendation - 電影推薦系統 (PySpark)

競賽成果

2019未來科技展AI大數據分析之工具機效率提升系統身分: 發明人成績: 未來科技突破獎
2019中華郵政大數據競賽身分: 隊長成績: 優等獎
TBrain趨勢科技-旅遊訂單成行預測隊伍名稱: DALab 成績: Top 5%(43/733)
2018全國智慧製造大數據分析競賽(新創與研究機構組) 隊伍名稱: DALab 成績: 第二名
Future Finance and Healthcare Hackathon @INFORMS 隊伍名稱: Half Fresh Water 成績: 複賽

2019未來科技展

AI大數據分析之工具機效率提升系統

主要貢獻

專案主要執行人，於工具機上加裝電流感測器，並建立主軸電流預測及參數優化模型，同時將資料即時收取存於SQLite以利串接網頁

相關技術

Python (main model)
SQLite (Database)
C# (Sensor api)

2019中華郵政大數據競賽

AI智慧郵政