一、Data Science： 1.導入MLops開發部署流程於地端微軟Machine Learning Server 2.客戶流失預警預測(Xgboost)，auc score 83% 3.客戶商品傾向預測，月平均保費提高22%(Random Forest)，月基金成交提升100%(Xgboost) 4.小資客戶群集分析(Clustering)，提供客群分類與標籤 5.eKYC額度授予專案，使用多模型(LR+RF+Xgb)制定額度授予指標，透過LLM API協助特徵工程，串接證券前端系統提供線上即時服務，風險客戶偵測率88% 二、Data Engineering : 1.設計與開發50+ Data Pipeline(SSIS、batch)、30+ DataMart 、排程監控 2.期貨高頻交易delta曝險分析，進行程式交易風險管控 3.根據業務需求（通路、電商、客群）進行行銷名單與報表產出 4.配合APP自動化推播，開發20+ Web API 5.設計20+ data modeling 供BI工具使用(Tableau，Cognos) 6.LineBC平台開發客戶標籤，推動個人化精準行銷 7.開發爬蟲程式(python)，獲取公開資料 8.設計GCP data pipeline（airflow) 三、Data PM/SA： 專注於跨部門、跨組織數據專案。包括需求確認、資料流設計、數據開發 1.配合集團進行客戶綜合管理專案，擔任證券端資料治理與開發，針對客戶五大指標進行數據開發，供各BU經營客戶 2.協同海外廠商合作客戶體驗平台專案(NPS)、協調IT與業務單位進行線上/線下客戶數據資料交換，透過淨推薦問卷機制追蹤用戶體驗 四、Cloud Services: 1.透過GCP Gemini AI協助會議摘要 2.使用Vertex AI Search 建立組內KM chatbot (POC) 3.配合廠商進行微軟OpenAI智能平台使用情境驗證(POC) 五、Side Project: 1.LangChain框架之LLM應用: PDF-Chat、Search-Chat

一、文字探勘(text mining): 1.網路爬蟲：各大電信店點資訊、電信社群資料、google trends 2.電信業字詞權重開發:jieba、tf-idf、關鍵字提取 3.資料視覺化

一、Data ETL 資料整合 主導ETL informatica完全轉移至SSIS，減少informatica後續版本維運的支出，開發200+ data pipeline 二、資料分析 1.依據證券業各項風險指標建立TCRI風控管理系統並提供每日股票評等分析 2.電商紅利點數客戶兌換名單產出平台，維繫客戶關係 3.影音視頻統計分析，了解使用者對於影音的使用情況