任職於關貿網路股份有限公司並駐點於食藥署，主要工作內容是負責數據處理、清洗、整合、分類、視覺化及建立機器學習模型。數據分析的前期需要運用SQL、Python去處理，而後期會透過視覺化軟體(Tableau)製作淺而易懂的各種圖表並整理成分析報告作為貢獻。 ※重要貢獻： (1)人氣電商平台食安風險研析：成功稽查3家可疑業者，為國人食品安全把關 透過Python撰寫網路爬蟲抓取人氣電商平台之資料，接著利用SQL與食藥署資料庫進行勾稽比對，最後成功於260家業者中找出3家潛在風險業者。 (2)資料不平衡處理方法及效益評估：改善原有24個產品中分類模型中的14個 食藥署於2020年導入人工智慧，開始管控邊境進口之產品，因產品檢驗後大多為合格，故採用「等比例放大」及「SMOTE」方法來改善資料不平衡的問題。為了提升模型對於不合格產品之辨別能力，故針對其他資料不平衡方法進行研析(Borderline SMOTE、貝氏網路等)，最終24個產品中分類模型中有14個採用新的方法。 (3)演算法最佳化參數調整評估：提供表現更好的參數建立模型，提高模型準確率 透過Python撰寫機器學習模型(決策樹、隨機森林、羅吉斯迴歸等)並持續調整各項參數，接著比較不同參數之預測成效，最後提供表現更好的參數去建立預測模型。 (4)設計簡單使用之統計檢定軟體：提供簡易方便的軟體供同仁使用 於食藥署駐點期間，除了要負責計畫專案的工作，也需要針對國內外食品進行數據分析，撰寫報告時經常會使用統計檢定，而署內同仁並非都擅長程式撰寫或使用統計軟體(SPSS)，因此我設計了一個簡單方便的軟體供同仁使用，只需要透過讀取檔案即可完成所有的檢定。