主要負責內容： Data Pipeline (including Amplitude tracking plan,Monitor data health Slack bot,refill-system, GCP Bigquery pipeline) Dune Dashboard (EVM Blockchain Exploration ) User Tags research (including Discord bot for monitoring ) 專案細部項目 Data Pipeline ： Daily cleaning Backend Data with Bigquery Encoding each routine job to refill fail job Slack bot to monitor the data health Amplitude tracking event planning to collect client side data Define company growth key metric to monitor the company performace by establishing looker studio dashboard with user tag and user behavior data Dune dashboard Establish dashboard to monitor EVM popular Dapp Compare the specific feature performance (ex. AA,Batch tx of Blocto (smart contract wallet ) competitors Collaboration with BI to explore potential product benefit and market cap User Tags research using blockchain data like Transaction number, usd asset price, Dapp token type to identify user behavior pattern to stratify user value Active the most valuable user by user tag and monitor the behavior to promote Blocto app

主要負責內容： 1.天堂Ｍ遊戲log的data pipeline維運 2.天堂Ｍ數據專案規劃 3.建立天堂Ｍ機器學習模型 4.設計和優化公司機器學習系統與流程 5.公司遊戲平台與總部資料模擬與串接需求 6.提供營運異常遊戲行為監控報表 公司獎項： 獲選公司2021年12月當月橘星ＭＶＰ 專案細部項目： ＊玩家分眾解析： 負責遊戲玩家log偵查找出特定玩家特性，並用k-means演算法給予玩家分群，進而達到初步玩家分群控管遊戲品質。另外藉由data mining建立data pipeline給予非法行為玩家適當懲處,迫使非法行為消失於遊戲中進而提升遊戲體驗，監管遊戲異常儲值行為，進而減少公司遊戲內財產損失。 ＊MLOPS: 設計完整machine learning 控管流程圖與架構，與團隊建立初版模型程式控管模板，方便藉由警戒系統和模型控管，從資料前處理和各專案機器學習版本控管，到最後模型預測的所有資料品質監控，進而減少工程師維運時間成本，更有效率管控在線模型，並且於開發新模型時能更便利進行A/B testing與上線測試，使測試到上線都能更順暢且版本回朔與管理更便利。 ＊標籤系統架構： 設計玩家行為標籤架構圖，待建立後希望達到玩家行為控管與玩家行銷運用手法，亦使營運能即時掌握玩家行為變化適當的推出活動與道具優惠內容，促使遊戲內環境品質能大幅提升，提供玩家更好的遊戲體驗 臨時性專案項目： ＊新春嘉年華賓果: 遊戲資料模擬與實際應用反饋,藉由統計模擬賓果盤號碼球擺放以. 達成活動品質控管並滿足玩家良好遊戲體驗。進而控管活動內容讓活動成效與活動內容都有良好的監管。 ＊平台改版需求： 藉由玩家角色能力與消費能力級距模擬該玩家價值分佈進而方便未來應用於行銷投放廣告

主要負責內容： 1.優化SSP廣告播放品質與報表產出 2.優化DSP廣告成效 3.優化DMP報表產出 專案項目： 1. 自動化 Recommender system of CTR（預測使用者廣告點擊行為進行廣告投放) 使用 wide and deep model 藉由聯播網內使用者行為預測點擊。(CTR成長3倍) 2. predicting sex and age by XGboost （預測使用者真實性別年齡） 利用cookies進入各個媒體行為預測該cookie之性別年齡。(性別準確度80%) 3. Auto scaling ec2 for all site crawler (自動化爬取所有媒體入站資訊) 根據每日新增媒體數大小，自動規劃所需機台進行所有站點爬蟲並且分散機台，資源與節省機台成本，並藉由redis與API串接adserver。(每日自動化報表監控爬蟲數量) 4.Bert 模型預測文章類別並結合中研院斷詞系統和 tw-iwf and wv 預測每個文章類別和所屬關鍵字與相似關鍵字詞進行廣告投放和數據分析服務，提供客戶網頁用戶分析報表。

主要負責內容：1.paper research 2.paper writing 專案項目： 1.RNA IMPUTATION 方法研究 Predixcan&S-Predixcan方法研究與應用報告 2. A risk prediction model of gene signatures in ovarian cancer through bagging of GA-XGBoost models 撰寫