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林聖凱
Data engineer
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林聖凱
Data engineer
約兩年多的資料分析與機器學習專案經驗,且有將專案平台化及跨部門合作經驗,喜歡自我學習與分享交流,在專案執行與學習的過程中總結出「資料是行為與過程的紀錄,演算法是分析與歸納的工具,結果解釋與應用才是數據分析的根本價值」的心得
台積電
清華大學
台灣新竹市
職場能力評價
請求評價
給予評價
專業背景
目前狀態
就職中
・
目前沒有興趣尋找新的機會
專業
數據工程師
產業
半導體
工作年資
1 到 2 年 (1 到 2 年相關工作經驗)
管理經歷
技能
Python
R
Linux
git
Pyspark
MySQL
語言能力
English
・
進階
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
Data Scientist, Deep learning Scientist
期望的工作地點
台灣新竹市
接案服務
兼職接案者
工作經驗
Data Engineer
台積電
2020年6月
-
現在
1. 建立廠務資料流 從InSQL pump資料進HDFS 並利用 spark將資料整裡並放入Hbase
Intern
台灣美光記憶體股份有限公司
2019年7月
-
2019年8月
・
2 個月
實習於QE, Big data team, 執行以下專案, 並獲得2020預聘資格 - 預測性維修: 廠務CVD管的維修預測模型, 採用氣壓感測器資料, 提取時間序列特徵建立 boosting model, 可提前3~5天偵測到氣壓下降之問題 - 虛擬量測: 晶圓線寬的虛擬量測模型, 採用FDC資料, 利用 embedding 和 convolution layer 建立 Neural Network model (自建loss function)
Intern
漢翔航空工業
2018年7月
-
2018年8月
・
2 個月
實習於生產處, 執行以下專案, 實習期間專案衍生為產學合作主題, 成果獲得科技部2019未來科技突破獎 - 參數優化: CNC工具機效率優化模型, 採用主軸電流及震動資料, 利用ensemble model 建立製程預測模型用於優化製程參數,提升銑銷效率8~20%
研究助理
科技部人工智慧製造系統(AIMS)研究中心
2018年2月
-
2018年8月
・
7 個月
主要負責中心合作廠商的分析專案,過去執行過的專案包含需求預測、參數優化及機台設備的預測性保養, 其中需求預測專案是針對半導體元件供應商建立需求預測模型, 利用庫存及歷史需求等建立7個預測模型, 並採用DQN model作動態模型選擇, 並於2020將成果發表成期刊論文
學歷
清華大學
Master’s Degree
・
工業工程與工程管理
2018 - 2020
簡介
- 決策分析研究室 (指導教授: 簡禎富 講座教授) - 助教經歷: 決策分析(EMBA, 107上), 電子商務網站管理(107下), 大數據與決策分析(AIMS在職班, 108上), AIMS 課程總助教 (108下)
政治大學
Bachelor’s Degree
・
應用數學系, 數理財務學分學程
2012 - 2016