於廣告科技公司的大數據部門負責機器學習開發、模型維護 - 深入研究並開發混合型深度學習演算法，包括貝式算法混合DeepFM以及Causal Inference混合AFM等，並進行A/B Test，成功地提高了文字型廣告的停留時間達到30%增長，並且使點擊率提升達到20%，以滿足客戶的KPI要求。 - 運用網路社群演算法，例如Louvain，重新設計用戶跨裝置辨識模型，實現跨裝置識別的準確性，以應對Cookieless環境，並實現更精準的廣告投放策略。 - 進行Google Analytics的實證性研究，並建立客戶報表需求模型，重點關注廣告相關的KPI。同時，深入研究Google Analytics與我司廣告日誌（advertising log）之間的差異，以改進資料庫設計，以更好地滿足客戶的需求。 - 建立和運營Google Cloud Platform相關平台，包括Dataproc和Compute Engine，同時改進團隊的Code Review流程，以實現專案自動化訓練並推送至Airflow。此外，我在團隊內創立了讀書會，建立了知識分享平台和資料庫，以促進知識共享和協作。 技能：SQL，Spark，Python，Google Cloud Platform，Git，ML Flow，Google Analytics，BigQuery，Linux

- 開發高準確度的機器學習時間序列預測模型，應用於18個不同的市場，包括Prophet、SIR、SARIMA和數據挖掘技術，並以該模型支援行銷決策，達到90%的準確率。 - 與內部行銷團隊以及外部行銷夥伴（Google, Meta) 合作A/B和Geo Test的設計與執行。成功允許內部利益相關者獲得深入的效益分析。 - 與產品分析部門合作開發顧客旅程相關的Tableau儀表板，以分析公司在各國家的20多個網路行銷平台的表現。運用BigQuery提取和處理數據，最佳化業務關鍵績效指標並指導行銷策略。 - 運用SQL分析Google ADH和Meta AA上的用戶行為，優化廣告策略，減少用戶重疊，提高轉換效率。 - 指導和引導當地團隊創建定制的基於Geo的A/B Test模型，使他們能夠有效應對特定的市場動態和需求。 - 技能：SQL，Python，Tableau，BigQuery，Spark，Airflow，Jira，Confluence，Google Suite，Git，GitHub。

於市場動態部門擔任數據科學實習生（一週20-25小時） - 運用OCR和文本探勘(Text Mining)技術，從中國政府社會信用數據的非結構化文本圖像中提取有價值的信息。解析的數據被轉換為可編輯的文件，實現了自動化程序的開發。該程式能有效地識別文件格式，無需手動干預即可提取文字。 - 設計並實施網絡爬蟲程序，自動從10多個在線資源中獲取每日經濟和金融數據。之後，將這些數據經過預處理，以便研究團隊創建經濟模型。 - 與經濟學家和IT團隊合作，進行特定數據分析請求，並在R&D市場動態方面提供多份報告，供研究使用。 - 技能：Python，Power BI，STATA，Excel

於高科技製造部門擔任全職實習生 （一週40小時) - 面試及訪談了600多位資料分析師和科學家、軟體工程師、網頁工程師等IT行業的求職者。開拓新客戶，並為客戶尋找適合的候選人，居中為雙方進行職位溝通。個人銷售業績達到了115%的KPI目標。 - 協助候選人進行職業規劃，並幫助他們進行薪資談判。支持客戶制定招聘計劃，優化招聘流程。 - 在LinkedIn、Instagram、Facebook和線上人力資源機構上進行內容營銷，宣傳客戶的公司的聲譽和職缺。使用線上平台和實際拜訪進行客戶和候選人的關係建立。 - 技能：內外部利益相關者管理、業務拓展、候選人訪談、人力資源分析和溝通能力。

於資訊創新開發中心擔任全職實習生 （一週40小時） - 通過定義高效的工作流程，簡化了基於Web的旅行申報系統的開發。通過訪問超過10名用戶進行全面的系統分析和設計。最終，流程被簡化，時間效率顯著提高了25%。 - 開發基於網絡的會議安排系統的後端程式。利用C# .NET框架編寫系統代碼，並結合了微信API以提升功能性。 - 負責維護數據庫，利用SQL和PL/SQL進行操作。積極監控和檢查數據管道，確保運營順暢並及時處理必要的更改。 -技能：SQL，PL/SQL，C#，ASP.NET