謝得威
Data Scientist
三年資料科學相關工作經驗。
具備使用Python ＆ Ｑuery的撰寫能力。進行資料清洗、關鍵特徵轉換與篩選。
曾使用機器學習(Random Forest、SVM、XGBoost)與深度學習(CNN、YOLO)解決真實世界問題。
使用Ｇit 版本控制與Docker Image的部署。
專案內容簡報：https://drive.google.com/file/d/1v-udkHhTOnjFH7v1aw2euA_DGO1sCbmJ/view?usp=sharing
財團法人資訊工業策進會
國立臺灣科技大學
台灣彰化
專業背景
- 目前狀態待業中
- 專業數據科學家
- 產業軟體
- 工作年資2 到 4 年 (2 到 4 年相關工作經驗)
- 管理經歷無
- 技能
- 語言能力English・中階
- 最高學歷碩士
求職偏好
- 預期工作模式全職・對遠端工作有興趣
- 希望獲得的職位AI工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、資料科學家、Machine Learning Engineer、Deep Learning Engineer、Data Scientist
- 期望的工作地點臺灣台北市・臺灣新北市
- 接案服務兼職接案者
工作經驗
資料分析工程師
專責工業資料分析，於就職期間共完成10項專案，包含上市公司與中小企業的專案或教學合作．
曾處理的資料源
政府輔導案：
。鍛造機，壓鑄機，塑膠射出成型機等，工具機擷取資料源的分析
。外掛感測器資料源的分析
民間合作案：
。電路板SMT製程，多幾台資料源的品質管理分析
。搬運機螺桿部件的剩餘壽命分析
。鋼捲退火爐品質異常警示
主要使用程式語言Python進行資料處理並建立機器學習模型來完成專案．
相關技能：
。定義問題，實際於產線學習領域知識，並與線上使用者溝通預期需求
。擷取資料源的好壞樣本，透過時序資料可視化，評估資料品質
。FTP轉存文本或關聯式資料庫的資料讀取，資料庫管理包含：Ｔable Schema規劃，SQL語法資料操作
。資料清洗，特徵工程，分佈可視化，如：PCA，T-SNE降維可視化
。模型建立，運用Scikit-learn，Keras等機器學習或深度學習套件
。依據實驗目的選用模型指標，如：Accuracy，Ｆ1-Score，AUC或相關指摽的組合，以符合預期的評估效果
。與前端開發者溝通分析結果的呈現，多以DashBoard為主
。專案過程紀錄與成果報告相關文書作業
因專案內容皆涉及業者製造技術，且皆有簽訂資料保密切結書，故相關資料會去除關鍵技術，僅以資料流程說明，並於面試時開放連結提供參考．