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國立台灣大學
國立臺灣大學
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Deep Learning
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Prometheus/Grafana
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有
5～10 人
一個月內
没有符合的项目。
Bachelor of Science (BS)
大学
2015
在职中
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全选
Viscovery 創意引晴股份有限公司
对远端工作有兴趣
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Chinese - 母语或双语
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Avatar of 金爾康.
Avatar of 金爾康.
金爾康
Engineering Manager @Viscovery 創意引晴股份有限公司
・
2018 ~ 现在
一個月內
Weir, ..., Broad-DREAM Community , Gustavo Stolovitzky, William C Hahn, Adam A Margolin "A community-based challenge for building predictive models of gene essentialities over a large-scale functional screen of cancer cell lines", Cell Systems 3. Erh-Kan King , Chung-Yen Hung, Winston Hsu, "Visual-Textual Convolutional Neural Network: Rening Image Representation With Click-Through Data", to appear in going to submmit in arXiv. Research Experience Research Assistant, Seppresent Communication and Multimedia Lab (CMLab), NTU Proposed a Convolutional Neural Network (CNN) accurately performing fine-grained classification for surveillance car. The model recovered lost details
Deep Learning
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4 到 6 年
國立台灣大學
・
Electrical Engineering

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职场能力评价定义

专业技能
该领域中具备哪些专业能力（例如熟悉 SEO 操作，且会使用相关工具）。
问题解决能力
能洞察、分析问题，并拟定方案有效解决问题。
变通能力
遇到突发事件能冷静应对，并随时调整专案、客户、技术的相对优先序。
沟通能力
有效传达个人想法，且愿意倾听他人意见并给予反馈。
时间管理能力
了解工作项目的优先顺序，有效运用时间，准时完成工作内容。
团队合作能力
具有向心力与团队责任感，愿意倾听他人意见并主动沟通协调。
领导力
专注于团队发展，有效引领团队采取行动，达成共同目标。
一年內
Avatar of 孫郁喬.
孫郁喬
Machine Learning Engineer/Data Scientist
CloudMile_萬里雲
・
2019 ~ 现在
Taipei City, 台灣
专业背景
目前状态
就职中
求职阶段
专业
数据科学家
产业
工作年资
4 到 6 年
管理经历
无
技能
Deep Learning
Data Analytics
Python
machine learning
语言能力
English
・
中阶
求职偏好
希望获得的职位
Data analyst, Machine Learning engineer.
预期工作模式
全职
期望的工作地点
Taipei City, 台灣
远端工作意愿
对远端工作有兴趣
接案服务
否
学历
学校
National Taiwan University of Science and Technology
主修科系
Computer Science
列印
Wv3yukwh8xymhvnql1nr

孫郁喬

        我目前在CloudMile擔任Machine Learning Engineer，個人在機器學習的領域上有六年以上實作經驗，在CloudMile的工作內容為使用機器學習、資料探勘等技術來幫助客戶導入機器學習技術與優化廣告投放的效率和減少成本. 曾參與深度學習使用者行為預測，廣告投放效益預測，自動生成廣告文案等模型設計與後端平台API的開發. 另外也負責大型OCR發票辨識系統的後端開發與維護.

Machine Learning Engineer. Data Scientist.
Taipei Special Municipality，TW
[email protected]

工作經驗

CloudMile Inc., Data Scientist/Machine Learning Engineer Jul 2019 - present

• 設計與實作自動生成文案演算法, 加快廣告投放的創作文案速度. 
   (Python, PyTorch, MySQL, GCP)
• 建置推薦與預測系統於MarTech領域, 提供使用者廣告投放效益預測. 
   (Python, Keras, MySQL, GCP)
•  實作生成對抗式網路(Generative Adversarial Netword), 自動將原有商品圖片去除背景以符合新規範.
   (Python, Tensorflow, GCP)
• 開發OCR發票辨識系統，提供使用者拍攝實體發票並即時儲存相關資訊於雲端. 
   (Python, MySQL, GCP CloudRun, GCP)
• 設計與開發影像分析系統於Google Cloud Platform.
   (Python, MySQL, GCP DataStore, GCP Cloud Function)

Quanta Computer Inc., Sr. Software Engineer, Mar 2016 - Jun 2019

• 智慧家電推薦系統平台設計與建置，以API即時提供深度學習模型預測結果.

   (Python, mongoDB, Azure Cloud Service)

• 設計Recurrent Neural Network架構與特徵工程演算法預測消費者行為.

   (Python, Pandas, Scikit-learn, Tensorflow, Keras)

• 智慧家電Chatbot後端平台之開發，使用者可透過LINE直接操作家中的電器，省去使用智慧家電APP操控.

   (Golang, Heroku, PostgreSQL, Line Chatbot, Azure Cognitive Services)

• 實作Convolutional Neural Network與遷移學習在自駕車專案中的物件偵測.

   (Python, Pandas, Scikit-learn, Tensorflow, Keras)
• 建立OTA系統後端開發，讓使用者可以隨時更新韌體.(PHP, MySQL)

Intel台大創新研究中心, Research Assistant, Jan 2014 ~ Feb 2016

• 智能環境監控系統開發與建置
• 分析與預測智能環境中的使用者行為 (Matlab, Python)

學歷

國立台灣科技大學, 碩士學位, 資訊工程學研究所, Sep 2013 ~ Jan 2016

• 主修Machine Learning，著重於使用者行為分析預測與智慧型環境監控系統.
• 蒐集並分析智能環境資料，並預測人類活動和環境條件.

• 畢業論文 : Model Decomposition for Activity Recognition and Reasoning.2015

輔仁大學, 學士學位, 資訊工程學系, Sep 2009 ~ June 2013

• 開發影像處理之Android應用程式 (Java, Android)

Honors & Awards

Data Science Competition

    - 2020 Black Friday Sales Prediction Top 1% in 23068 teams

    - 2018 Data Science Bowl Top 4% in 3634 teams

    - TalkingData AdTracking Fraud Detection Challenge Top 16% in 3967 teams

    - House Prices: Advanced Regression Techniques Top 8 % in 4417 teams

技能

Programming

    - Python 

    - Java 

    - JavaScript

    - Golang 

    - C 

    - PHP


Data Science

    - Machine Learning 

    - Deep Learning

    - PyTorch 

    - Tensorflow

    - Keras 

    - Hadoop

        


Libraries

    - Pandas 
    - Numpy 
    - SciPy 
    - Scikit-learn

Miscellaneous
    - Linux 
    - MySQL 
    - MongoDB
    - Google Cloud Platform
    - InfluxDB 
    - Postgresql 
    - Docker
    - HTML5, CSS and Bootstrap
    - Git

關於我

    我是孫郁喬，畢業於國立台灣科技大學資訊工程研究所，在研究所時主修機器學習，論文主題為智慧環境下的使用者行為辨識與其效能的優化。在Intel台大創新研究中心擔任研究助理時為智慧環境下的使用者行為分析與預測，我們將一個實驗室布置成智慧環境，並且在該環境佈建許多感測器來蒐集使用者資料，藉由這些蒐集來的資料進一步分析預測使用者行為與辨識使用者並切換至該使用者的個人環境設定。


    畢業後，我以研發替代役的身分進入Quanta Computer並且擔任軟體工程師的職務，我的部門是一個研究型的軟體部門，相較於其他生產製造的部門，我們專注於業界中較新或是創新的技術，思考運用新的技術或是更適合的程式語言取代原先已有的技術。另外我們也將機器學習的技術運用到公司的物聯網產品與新的專案上，來加強產品的效能與附加價值。

    

    從廣達電腦離開後進入到CloudMile萬里雲擔任Machine Learninig Engineer，主要的工作內容為使用機器學習、資料探勘等技術來幫助客戶導入機器學習技術與優化廣告投放的效率和減少成本. 曾參與深度學習使用者行為預測，廣告投放效益預測，自動生成廣告文案等模型設計與後端平台API的開發. 另外也負責大型OCR發票辨識系統的後端開發與維護.

    

   以下列舉曾參與的專案與工作內容:

1. 自動生成廣告文案，加快廣告投放的創作文案速度. 

     - 資料處理與分析

     - 生成文案模型建立與訓練

     - 後端API開發


2. 建置推薦與預測系統於MarTech領域, 提供使用者廣告投放效益預測.

    我們運用過去使用者的廣告投放行為建立模型，讓使用者可以提前參考廣告投放的成效

     - 資料處理與分析

     - 成效模型建立與訓練

     - 後端API開發


3. 開發OCR發票辨識系統，提供使用者拍攝實體發票並即時儲存相關資訊.

    我們運用Google Vision API的OCR技術，即時將使用者拍攝之發票做分析，並且將發票資訊存於資料庫

     - Vision API串接

     - GCP CloudRun部署並優化


4. 自動將商品圖片去除背景以符合網拍平台規範.

     因應網拍平台要求商品圖片只能有商品主體不能有其他任何標籤，使用GAN來將既有商品圖片去背與去除標籤

     - 圖片爬取

     - 圖片數據擴充

     - 生成對抗式網路建立與訓練


5. IoT智慧家電專案

    我們開發了一個IoT產品，使用者能夠藉由該IoT產品，透過手機或是智慧音箱來操控家中電器設備，此專案我負責的部分如下:

    - Chatbot後端開發(Golang)

    - NLP中的關鍵字擷取與意圖(Python, Dialogflow, Luis)


6. 機器學習使用者行為預測專案

    我們蒐集使用者操作IoT產品的log資料與該IoT產品本身可以蒐集到的環境溫濕度資料，來進行分析並建立深度學習模型來預測使用者行為，減少使用者操作手機App的過程進而增加使用者體驗，例如藉由使用者過去開冷氣的資料，推薦該使用者當下最適宜的冷氣模式與溫度，並且預測使用者想開冷氣的時間，在該時段前5分鐘發送推播通知到使用者手機詢問是否開冷氣。

    此專案我運用我機器學習專長，主導整個專案並且設計流程，其內容如下:

   - 資料處理與特徵工程 (Python, Jupyter, Pandas, matplotlib)

   - 深度學習模型設計 (Python, Jupyter, Pandas, Tensorflow, Keras)

   - 後端API開發 (Python, Flask)

   - 自動化Re-Train深度學習模型(Python)


7. 自駕車專案

    此專案當中我負責研究自駕車中有使用到關於機器學習的所有演算法，並且藉由實作Convolution Neural Network與遷移學習(Transfer Learning)來實作物件偵測(Object detection)，我負責的內容如下:

   - 資料蒐集

   - 遷移學習實作

   - 自駕車軟硬體整合


简历
个人档案
列印
Wv3yukwh8xymhvnql1nr

孫郁喬

        我目前在CloudMile擔任Machine Learning Engineer，個人在機器學習的領域上有六年以上實作經驗，在CloudMile的工作內容為使用機器學習、資料探勘等技術來幫助客戶導入機器學習技術與優化廣告投放的效率和減少成本. 曾參與深度學習使用者行為預測，廣告投放效益預測，自動生成廣告文案等模型設計與後端平台API的開發. 另外也負責大型OCR發票辨識系統的後端開發與維護.

Machine Learning Engineer. Data Scientist.
Taipei Special Municipality，TW
[email protected]

工作經驗

CloudMile Inc., Data Scientist/Machine Learning Engineer Jul 2019 - present

• 設計與實作自動生成文案演算法, 加快廣告投放的創作文案速度. 
   (Python, PyTorch, MySQL, GCP)
• 建置推薦與預測系統於MarTech領域, 提供使用者廣告投放效益預測. 
   (Python, Keras, MySQL, GCP)
•  實作生成對抗式網路(Generative Adversarial Netword), 自動將原有商品圖片去除背景以符合新規範.
   (Python, Tensorflow, GCP)
• 開發OCR發票辨識系統，提供使用者拍攝實體發票並即時儲存相關資訊於雲端. 
   (Python, MySQL, GCP CloudRun, GCP)
• 設計與開發影像分析系統於Google Cloud Platform.
   (Python, MySQL, GCP DataStore, GCP Cloud Function)

Quanta Computer Inc., Sr. Software Engineer, Mar 2016 - Jun 2019

• 智慧家電推薦系統平台設計與建置，以API即時提供深度學習模型預測結果.

   (Python, mongoDB, Azure Cloud Service)

• 設計Recurrent Neural Network架構與特徵工程演算法預測消費者行為.

   (Python, Pandas, Scikit-learn, Tensorflow, Keras)

• 智慧家電Chatbot後端平台之開發，使用者可透過LINE直接操作家中的電器，省去使用智慧家電APP操控.

   (Golang, Heroku, PostgreSQL, Line Chatbot, Azure Cognitive Services)

• 實作Convolutional Neural Network與遷移學習在自駕車專案中的物件偵測.

   (Python, Pandas, Scikit-learn, Tensorflow, Keras)
• 建立OTA系統後端開發，讓使用者可以隨時更新韌體.(PHP, MySQL)

Intel台大創新研究中心, Research Assistant, Jan 2014 ~ Feb 2016

• 智能環境監控系統開發與建置
• 分析與預測智能環境中的使用者行為 (Matlab, Python)

學歷

國立台灣科技大學, 碩士學位, 資訊工程學研究所, Sep 2013 ~ Jan 2016

• 主修Machine Learning，著重於使用者行為分析預測與智慧型環境監控系統.
• 蒐集並分析智能環境資料，並預測人類活動和環境條件.

• 畢業論文 : Model Decomposition for Activity Recognition and Reasoning.2015

輔仁大學, 學士學位, 資訊工程學系, Sep 2009 ~ June 2013

• 開發影像處理之Android應用程式 (Java, Android)

Honors & Awards

Data Science Competition

    - 2020 Black Friday Sales Prediction Top 1% in 23068 teams

    - 2018 Data Science Bowl Top 4% in 3634 teams

    - TalkingData AdTracking Fraud Detection Challenge Top 16% in 3967 teams

    - House Prices: Advanced Regression Techniques Top 8 % in 4417 teams

技能

Programming

    - Python 

    - Java 

    - JavaScript

    - Golang 

    - C 

    - PHP


Data Science

    - Machine Learning 

    - Deep Learning

    - PyTorch 

    - Tensorflow

    - Keras 

    - Hadoop

        


Libraries

    - Pandas 
    - Numpy 
    - SciPy 
    - Scikit-learn

Miscellaneous
    - Linux 
    - MySQL 
    - MongoDB
    - Google Cloud Platform
    - InfluxDB 
    - Postgresql 
    - Docker
    - HTML5, CSS and Bootstrap
    - Git

關於我

    我是孫郁喬，畢業於國立台灣科技大學資訊工程研究所，在研究所時主修機器學習，論文主題為智慧環境下的使用者行為辨識與其效能的優化。在Intel台大創新研究中心擔任研究助理時為智慧環境下的使用者行為分析與預測，我們將一個實驗室布置成智慧環境，並且在該環境佈建許多感測器來蒐集使用者資料，藉由這些蒐集來的資料進一步分析預測使用者行為與辨識使用者並切換至該使用者的個人環境設定。


    畢業後，我以研發替代役的身分進入Quanta Computer並且擔任軟體工程師的職務，我的部門是一個研究型的軟體部門，相較於其他生產製造的部門，我們專注於業界中較新或是創新的技術，思考運用新的技術或是更適合的程式語言取代原先已有的技術。另外我們也將機器學習的技術運用到公司的物聯網產品與新的專案上，來加強產品的效能與附加價值。

    

    從廣達電腦離開後進入到CloudMile萬里雲擔任Machine Learninig Engineer，主要的工作內容為使用機器學習、資料探勘等技術來幫助客戶導入機器學習技術與優化廣告投放的效率和減少成本. 曾參與深度學習使用者行為預測，廣告投放效益預測，自動生成廣告文案等模型設計與後端平台API的開發. 另外也負責大型OCR發票辨識系統的後端開發與維護.

    

   以下列舉曾參與的專案與工作內容:

1. 自動生成廣告文案，加快廣告投放的創作文案速度. 

     - 資料處理與分析

     - 生成文案模型建立與訓練

     - 後端API開發


2. 建置推薦與預測系統於MarTech領域, 提供使用者廣告投放效益預測.

    我們運用過去使用者的廣告投放行為建立模型，讓使用者可以提前參考廣告投放的成效

     - 資料處理與分析

     - 成效模型建立與訓練

     - 後端API開發


3. 開發OCR發票辨識系統，提供使用者拍攝實體發票並即時儲存相關資訊.

    我們運用Google Vision API的OCR技術，即時將使用者拍攝之發票做分析，並且將發票資訊存於資料庫

     - Vision API串接

     - GCP CloudRun部署並優化


4. 自動將商品圖片去除背景以符合網拍平台規範.

     因應網拍平台要求商品圖片只能有商品主體不能有其他任何標籤，使用GAN來將既有商品圖片去背與去除標籤

     - 圖片爬取

     - 圖片數據擴充

     - 生成對抗式網路建立與訓練


5. IoT智慧家電專案

    我們開發了一個IoT產品，使用者能夠藉由該IoT產品，透過手機或是智慧音箱來操控家中電器設備，此專案我負責的部分如下:

    - Chatbot後端開發(Golang)

    - NLP中的關鍵字擷取與意圖(Python, Dialogflow, Luis)


6. 機器學習使用者行為預測專案

    我們蒐集使用者操作IoT產品的log資料與該IoT產品本身可以蒐集到的環境溫濕度資料，來進行分析並建立深度學習模型來預測使用者行為，減少使用者操作手機App的過程進而增加使用者體驗，例如藉由使用者過去開冷氣的資料，推薦該使用者當下最適宜的冷氣模式與溫度，並且預測使用者想開冷氣的時間，在該時段前5分鐘發送推播通知到使用者手機詢問是否開冷氣。

    此專案我運用我機器學習專長，主導整個專案並且設計流程，其內容如下:

   - 資料處理與特徵工程 (Python, Jupyter, Pandas, matplotlib)

   - 深度學習模型設計 (Python, Jupyter, Pandas, Tensorflow, Keras)

   - 後端API開發 (Python, Flask)

   - 自動化Re-Train深度學習模型(Python)


7. 自駕車專案

    此專案當中我負責研究自駕車中有使用到關於機器學習的所有演算法，並且藉由實作Convolution Neural Network與遷移學習(Transfer Learning)來實作物件偵測(Object detection)，我負責的內容如下:

   - 資料蒐集

   - 遷移學習實作

   - 自駕車軟硬體整合