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擁有計算化學博士學位的軟件工程師。曾與多個國際研發團隊合作共同開發，高分辨率透射電子顯微鏡(TEM)、用於量子計算和數據存儲的單分子磁體、用於製氫和汽車排放控制的催化劑, 光子集成電路雷射校正（PIC）等先進科技。精通演算法設計、機器學習、自動化控制、數值建模等方法解決工程與科學問題。

在以下領域擁有超過 7 年的經驗：

• Python 軟件和演算法開發。
• 基於 Linux 的高性能計算系統上的量子化學模擬
• 材料設計和模擬。

透過高性能計算和量子化學方法，結合機器學習演算法與數據分析軟體開發，探索固體材料上的化學反應機理與催化劑性能，金屬錯合物分子之磁力性質與紫吸收光譜。

輔仁大學 Fu Jen Catholic University

軟體工程師 | 材料科學家 | 計算化學博士

Chang Ming-Wen

Thermo Fisher Scientific

高級軟體工程師

賽默飛世爾科技是生物技術以及顯微鏡創新的世界領導者。 透射電子顯微鏡 (TEM) 是賽默飛世爾的關鍵技術之一，廣泛用於對細胞內部、病毒分子組織和蛋白質結構進行成像。 透射電子顯微鏡在科學研究以及藥物和材料開發中發揮著至關重要的作用。 

高分辨率 TEM 的開發是涉及多個跨學科工程團隊協作的系統工程和管理。 目前我於研發團隊中，擔任軟體工師的角色。 與科學家以及研發工程師合作，共同開發TEM 自動化軟件，並設計機器學習方法和模擬演算法。

Skills: Machine Learning · Algorithm Development · Jenkins · VMware · Miro Collaboration Platform · Jira · Continuous Integration · Python (Programming Language) · C++

荷蘭愛因荷芬

計算材料科學是一門使用建模、模擬、理論和信息學來理解材料的學科。 追求知識和科學研究的前沿一直是我的熱情所在。 作為一名獨立研究員，我與世界各地的科研人員合作，提供計算化學方面的建議和設計量子化學模擬方法。 在過去的幾年裡，我們在期刊上發表了許多關於金的多相催化、MgCl2 的熱能儲存和 Mn 基單分子磁體的傑出科學成果（參見出版物列表）計算材料科學是一門使用建模、模擬、理論和信息學來理解材料的學科。 追求知識和科學研究的前沿一直是我的熱情所在。 作為一名獨立研究員，我與世界各地的科研人員合作，提供計算化學方面的建議和設計量子化學模擬方法。 在過去的幾年裡，我們在期刊上發表了許多關於金的多相催化、MgCl2 的熱能儲存和 Mn 基單分子磁體的傑出科學成果（參見出版物列表）

Skills: Algorithm Development · Quantum Chemistry · Python (Programming Language) · Monte Carlo Simulation · Density Functional Theory · Molecular Dynamics

計算化學

計算材料科學家

密集波分複用（DWDM）是一種光學復用科技，透過組合不同頻率(顏色)的雷射光束，同時在單一光纖上傳輸多通道信號。 通過這項技術，可以在不更改現有光纖網絡基礎設施的情況下將網路速度提高10～100倍。

我主要擔任的角色為數據分析科學家，通過設計測量，數據處理，自動化和分析軟件協助我的團隊進行DWDM產品開發，校準，以及生產。

我的主要成就包括：

•開發了校準算法並解決了良率問題，從而將DWDM的良率提高了2到3倍。

•開發自動化軟件，以提高測試以及測量數據的收集效率。

•實施基於機器學習算法，以及ＡＩ預測的數據分析軟件，提供基於數據驅動（Data-driven ）的產品改進策略。

•改善軟體以及演算法架構，提升運行速度。

•編寫技術文檔，提供知識轉移。

Skills: Machine Learning · Algorithm Development · Jira · Git · Data Analysis · Python (Programming Language) · Automation · C++

EFFECT Photonics

軟體工程師

催化劑是用來提升化學反應速率的物質。高效穩定催化劑的開發需涉及對分子層面的化學反應機理的理解以及大量數據分析。

作為一名分子模擬研究員，我通過高性能計算和量子化學方法，以及開發機器學習演算法與數據分析軟體，來探索固體材料上的化學反應機理。

我的主要工作和成就包括：

•通過開發進化算法解決了分子優化問題，同時將模擬效率提高了10倍，同時並確保了可靠性。

•通過開發數據挖掘/分析/可視化程序處理來自分子模擬產生的大數據，節省90％的日常任務分析時間並減少99％的人為錯誤

•通過開發圖形化學信息學工具包，將分子篩的效率提高了10倍

•通過分子建模方法研究了基於配體的化合物/固體材料的特性，提供了對原子水平的理解，並在國際期刊上發表了許多建設性成果。

Skills: Machine Learning · Algorithm Development · Quantum Chemistry · Kinetic Modeling · Thermodynamics · Python (Programming Language) · Monte Carlo Simulation · Density Functional Theory

Eindhoven University of Technology

科學研究員

在台灣，男性公民有義務服兵役。 在這項為期一年的強制性軍事任務中，我參加了行政幹部志願者培訓，並在為期三個月的培訓後成功晉陞。

我的工作和成就包括：

•對300多名新生進行了培訓和教育，使他們成為一名真正的士兵。

•利用溝通和領導技巧，帶領新兵完成許多軍事任務。

•使用編程知識開發用於徵兵人員軍事成績的數據預處理工具，以確保評估的完整性和公正性。

•為軍事任務演示設計了易於理解的幻燈片，從而降低了溝通成本。

Skills: Leadership · Management · Microsoft Office

台灣南投縣

內政部役政署

 替代役管理幹部

磁鐵是許多高科技產品（例如硬碟）中必不可少的組件。由於數據存儲的需求不斷增長，開發新一代信息存儲材料迫在眉睫。在眾多材料中，具有超順磁性行為的多核金屬化合物成為未來數據存儲的明日之星。然而，傳統的材料開發，涉及一系列化學的合成以及對分子性質的測量，該流程十分耗時費力且涉及可觀的開發成本。

透過分子模擬技術，我有效的闡明多核金屬化合物的幾何和電子結構，並利用統計，數據挖掘（Data mining）技術成功從模擬結果中提取相關磁信息。

Skills: Quantum Chemistry · Thermodynamics · Kinetics · Data Analysis · Python (Programming Language) · Density Functional Theory · Ab Initio
我的工作和成就包括：

通過分子模擬提前預測多核金屬化合物的磁性能，節省60％的實驗測量以及化學合成成本。

通過構建新的高性能計算集群，分子模擬效率提高了50％。

通過開發自動腳本工具從大量數據（> 100000行）中提取有用的信息，從而在後模擬（post-simulation）分析中節省了90％的時間，同時有效地防止了人為操作錯誤並確保了正確性。

通過分子建模研究了多核金屬配合物的磁學性質和紫外線吸收，同時提供了原子級的理解並在科學期刊上發表了建設性成果

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