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1. 開發自動化爬蟲程式爬取即時新聞，
並運用自然語言分析判斷文章情緒預測新聞影響市場時間，預測匯率走勢提供投資人參考。


歐美資測匯：

資料科學家, 資料工程師, 數據工程師, 演算法工程師

蔡林甫

1. 運用 pandas、numpy、matplotlib 並將繪製的圖片製作成動態圖。
2. 可輔助調查是否有過度排放廢氣造成環境與人體傷害


空氣汙染檢測：

1. 將原子之間的距離為統計量，並運用演算法比較相似度。
2. 用USRT演算法速度由3分鐘加速到7秒


分析原子叢集隨溫度提升的形變並提升效能：

1. 學習不同演算法，預測kaggle 預測信用卡盜刷行為
2. 準確率達 98.9%


Kaggle 信用卡盜刷

我的個性成熟穩重，具有高團隊配合度完成任務。面對嶄新的專案不怕困難，喜歡不斷增進自我的實力與知識，也因為會先訂定執行計劃，所以在職場上對於工作項目和時間安排能搭配並致力完成。



        共有兩年的時間專研程式語言、演算法與數據分析，並完成專案：

自學 Linux 和 C 並運用統計學的概念撰寫演算法，加速分析模擬分子形狀隨溫度增加的變化，分析速度由3分鐘加快到7秒。
藉由Python、爬網、ETL、snowNLP、MongoDB 以及混淆矩陣，運用最近數小時的全球即時新聞，預測歐元兌美元匯率走勢，可提供投資人參考。
運用 machine learning 預測信用卡盜刷行為，準確率達 99.06%，提供用戶注意近期交易行為。
        

        目前在昱峰智能大數據科技股份有限公司擔任資料科學家顧問：

以 Pyspark 撰寫分散式程式，提供AI智能方案導入工廠，結合資料科學領域與工廠領域知識及技術。
使用 OpenCV 搭配演算法做影像辨識，提供資料前處理方法，突破過去偵測準確率並達到 99.4％，實際運用於AOI設備上。

        對大數據分析有極大的興趣，未來會不斷累積處理問題的實力，結合過去協調其他部門的經驗，戮力完成長官交代的任務。

專案主題：藉由AI情緒辨識，分析新聞情感以預測匯率走勢。

中壢資策會

研究的過程中自學並運用Linux平台下和撰寫C語言程式。以及利用統計物理的概念，分析金屬叢集的熔化動態過程

國立交通大學

友達光電股份有限公司

高級工程師

主要職務：負責LCD 第五道薄膜製程的良率狀況與Recipe改動實驗設計與執行。
主要工作內容：
1.	分析造成產品異常原因，並提出改善產品良率的機台調整方法。
2.	帶領4位菲律賓同仁實際調整機台，並確認調整後良率提升狀況。
3. 針對新產品導入或生產材料的改變，改動Recipe 並設計實驗與執行。
次要工作內容：
曾經處理產品良率有疑慮的重大異常，影響價值約3000萬元，當下協助設備工程師查詢原因並預防再次發生，後續與良率整合、品管、測試、生產管理、倉儲管理、業務等各部門溝通，順利驗證產品的可靠度並賣出，具備面對不同部門的協調能力。