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https://drive.google.com/file/d/1Bjddpph8Q3npYe9Tma4QW_ntJNGXQxmu/view?usp=sharing

簡歷

資料科學家

李承軒（Sam）

我是李承軒，
工作上，我是一個熱愛挑戰、追求創新的人，尤其是長官交代的目標，我會拼了命完成。
結合以下的專業能力，基本學能， 及人格特質，必盡力完成貴公司交代的任務。

[1] 專業能力
*政大資料競賽 - 利用open data結合最小統計區，以逐步迴歸預測捷運使用效率獲銅牌
*客戶診斷 - 以Bisecting K-means優化分群及客製分析報告，提升3％瀏覽量
*分析全市場及人機對決活動 - 獲業務單位肯定，提高需求從每月產出改為雙週
*2019年 Singapore FinTech Festival - 受法遵主管肯定，在試用期間破例參加 
*常用統計工具:R / Python / SQL / Spark / Tableau / Hadoop / Scala
*英文多益檢定690分

[2] 專業分析技能
在群益證券，加強三大專業分析技能，
巨量資料分析：以MS SQL評估行銷活動成效，獲業務單位認可，從每月出一次戰報進展到雙週出一次。 
資料預處理：以python進行作EDA，並取特徵相似資料進行填補，並對資料尺度進行正規化。
機器學習：以python優化分群演算法，透過特徵選取、模型交互驗證，最終符合業務風險分級。

[3] 溝通協調能力
在國泰金控，培養四大溝通協調的能力，
跨企業：代表部門參與一年一度Singapore Fintech Festival，與跨國企業交流最新金融科技應用。
跨公部門：參與政府機關會議，研擬金融法規資料的應用，如何有效改善現今內規異動流程
跨產業：與國際AI大廠合作，將機器學習導入洗錢防制場域，讓警示系統能實現真正自動化
跨部門：協助資訊部開發可視化平台，從大數據中梳理出可疑交易戶，減少業務單位人力成本

[4] 提升自我能力
從3月份開始至今，經歷以下機器學習\深度學習\NLP\雲端運算\部署API：
以lightgbm\catboost\xgboost模型：信用卡盜刷偵測
以xgboost模型:廣告點擊率預測、葡萄酒品質分類
以LSTM模型：預測台灣房價、輿情分析
以LSTM+GRU模型：機器翻譯
以資料庫＋機器學習+NLP＋部署API：自建資料庫（SQLite）、訓練電影評論分類器(Logistic regression)，完成部署網站（Flask）即時更新。
完成線上雲端認證課程（GCP/AWS）

這些不同階段的歷練，讓我隨時提醒自己: 必須要不斷的求進步，為老闆分憂解勞，並對團體有所貢獻， 這也將是我對於工作的期許以及承諾。 最後，衷心的期望您能給我一個機會，我一定全力以赴不會讓您與團隊失望。謝謝您 !

碩班期間，達成以下任務：
1. 碩士論文：非監督式學習下高風險行為青少年探究
2. 政大資料競賽（銅牌）：評估捷運使用效率
3. 多益690分

國立政治大學

學士期間，參與以下活動：
1.卓越計畫檔案競賽第一名 (為數學系代表)
2.大學畢業專題優等
3.參與系學會設備組

國立嘉義大學

國泰金控

洗錢防制專業人員

1.機器學習：導入AML態樣自動化。
2.資料預處理：推動金融法規結構化。 
3.可視化：規劃可疑交易戶分析平台。

1.機器學習：客戶分群演算法優化、預測客戶商品偏好
2.巨量資料分析：全市場及用戶交易競賽分析、申報名單自動化、公會資料爬蟲



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