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職場能力評價定義
朱盈叡 Nick Chu
Data Scientist
Python Developer
Taipei City, Taiwan
工作經歷
Data Science Intern • TurinTech AI
2022/06 - 2022/08, United Kingdom
- 建立試驗並驗證數據轉換技術對於提升時間序列預測表現的可行性。
- 蒐集3003條不同領域的時間序列資料，透過小波轉換技術進行預處理，使用多種機器學習模型並透過Model Selection對於超參數選擇，後期對於所有數據進行預測表現分析，驗證小波轉換於時間序列預測表現提升表現。
Software Engineer • BigGo / Funmula
2019/12 - 2020/06, Taiwan
- 使用Python部署多項程式獲取電商商品資訊，使得公司得以在東南亞部署快速成長的策略。
- 與CTO及資深工程師共事建立多樣Python程式，並實時維護過期或失效的程式碼，以提升程式的表現。
技能
擅長使用Python，熟悉Machine Learning，熟悉NumPy、Scikit-Learn等。
曾經使用過Java語言，熟悉Linux系統的指令及版控工具Git。
擅長GIS地理資訊系統及金融相關知識，並暸解高頻金融、代理模型模擬等技術。
中英文流利，同時喜歡在不熱的天氣下散步。
學歷
2021 - 2022
King's College London
MSc Computational Finance
2017 - 2019
國立台灣海洋大學
MSc 通訊與導航工程學
Finance
英國留學期間實作許多金融工程相關項目。透過交易所得高頻交易資料，使用Python模擬使用者進行交易，透過Directional Change演算法判斷市場趨勢，並後測交易策略表現；
基於造勢商定價理論，我透過程式物件導向概念模擬一個競爭的市場，設計不同類型交易者的不同行為模式，探討各種類型交易者的表現以及造市者如何學習商品在市場中的真實價值。
Programming
從Java起手，爾後入坑Python。在學時藉由Java處理海洋地理資料，利用Python出色的資料分析特色，實作爬蟲、自動化程式、機器學習、深度學習。也因為長期處理資料及分析，熟悉不同文件標準。
工作期間多使用Python做資料處理分析，撰寫自動化爬蟲抓取大量開源資料；在英國實習時使用機器學習中多個模型試驗一轉換技術之可行性，並能熟用Linux、Git等作業系統及版控工具。
朱盈叡 Nick Chu
Data Scientist
Python Developer
Taipei City, Taiwan
工作經歷
Data Science Intern • TurinTech AI
2022/06 - 2022/08, United Kingdom
- 建立試驗並驗證數據轉換技術對於提升時間序列預測表現的可行性。
- 蒐集3003條不同領域的時間序列資料，透過小波轉換技術進行預處理，使用多種機器學習模型並透過Model Selection對於超參數選擇，後期對於所有數據進行預測表現分析，驗證小波轉換於時間序列預測表現提升表現。
Software Engineer • BigGo / Funmula
2019/12 - 2020/06, Taiwan
- 使用Python部署多項程式獲取電商商品資訊，使得公司得以在東南亞部署快速成長的策略。
- 與CTO及資深工程師共事建立多樣Python程式，並實時維護過期或失效的程式碼，以提升程式的表現。
技能
擅長使用Python，熟悉Machine Learning，熟悉NumPy、Scikit-Learn等。
曾經使用過Java語言，熟悉Linux系統的指令及版控工具Git。
擅長GIS地理資訊系統及金融相關知識，並暸解高頻金融、代理模型模擬等技術。
中英文流利，同時喜歡在不熱的天氣下散步。
學歷
2021 - 2022
King's College London
MSc Computational Finance
2017 - 2019
國立台灣海洋大學
MSc 通訊與導航工程學
Finance
英國留學期間實作許多金融工程相關項目。透過交易所得高頻交易資料，使用Python模擬使用者進行交易，透過Directional Change演算法判斷市場趨勢，並後測交易策略表現；
基於造勢商定價理論，我透過程式物件導向概念模擬一個競爭的市場，設計不同類型交易者的不同行為模式，探討各種類型交易者的表現以及造市者如何學習商品在市場中的真實價值。
Programming
從Java起手，爾後入坑Python。在學時藉由Java處理海洋地理資料，利用Python出色的資料分析特色，實作爬蟲、自動化程式、機器學習、深度學習。也因為長期處理資料及分析，熟悉不同文件標準。
工作期間多使用Python做資料處理分析，撰寫自動化爬蟲抓取大量開源資料；在英國實習時使用機器學習中多個模型試驗一轉換技術之可行性，並能熟用Linux、Git等作業系統及版控工具。