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智慧製造全端開發工程師 @聯華電子股份有限公司2022 ~ 现在
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AI工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、影像演算法工程師、資料科學家、Ai Application Engineer,Machine Learning Engineer,Deep Learning Engineer,Data Scientist
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程與管理學系研究所。 熟悉 Python、C#、R 語言，能善用人工智慧、深度學習、影像處理、統計分析、數據分析與文字探勘等；也曾使用 Flexsim 3D 模擬系統，來建立各種生產流程模型，經由模擬流程找出最佳方案，以最小的成本，獲取最大的效益。 目前在聯電擔任 智
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搜寻技巧
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UI designer -UX
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。
专业背景
目前状态
求职阶段
专业
产业
工作年资
管理经历
技能
语言能力
求职偏好
希望获得的职位
预期工作模式
期望的工作地点
远端工作意愿
接案服务
学历
学校
主修科系
技能
程式語言
-C
-R
-Python
-MATLAB
文書處理
-Office
-Latex
-CorelDRAW
其他工具
-Minitab
-SPSS
-Flexsim
經歷
論文研究 - 探討動靜脈廔管狹窄之血管音時頻域的關鍵特徵
台灣為世界上腎臟疾病人口密度最高, 洗腎率最高的國家, 遠超過美國與日本等國家。本研究的目的是研究血管聲音及其組合的時域和頻域的關鍵特徵。通過非侵入式便攜式測量裝置(NIPMD) 蒐集血管聲音。該研究基於通過 NIPMD 收集的數據 (15名透析患者和15名正常測試者)，旨在提高所提出的關鍵特徵的敏感性 (sensitivity) 和特異性 (specificity)。
106年度低壓智慧電表大數據分析與設計競賽，研析組優等
本研究動機是參加「經濟部能源局106 年度低壓智慧電表大數據分析與設計競賽」。隨著科技與經濟
發展, 台灣電力的需求與供給已經有不平衡的狀況, 所以會產生限電的危機。據我們所知, 能源局的「最終
目的」是能夠利用智慧電表大數據建立低壓用戶總體用電曲線之預測模型, 進而提出智慧節能策略。
鏈結工業4.0生產策略模擬競賽，第三名(前兩名從缺)
考量多產品混和生產與機台數之決策智能最佳化。在製造業中經常面臨到不同種類產品的排程，以及人機的分配，更要考慮訂單的交期
種種情形。本專案利用系統模擬，搭配啟發式最佳化演算法，決定開機數、生產產品種類以及開機時間，使公司的利潤最大化。
其他經歷
- 普物實驗助教，2個學期
- 機率與統計應用助教，4個學期
- 4/12 將前往 ICIEA2019(東京), oral presentation
學歷
- 國立清華大學 (NTHU) -- 工業工程與工程管理學系碩士，2017 年 9 月至今
- 106學年度上學期 - 3.81/4.3
- 106學年度下學期 - 4.3/4.3
- 國立清華大學 (NTHU) -- 工業工程與工程管理學系學士，2013 年 9 月至 2017 年 7 月
- 累積 GPA - 3.48/4.3
技能
程式語言
-C
-R
-Python
-MATLAB
文書處理
-Office
-Latex
-CorelDRAW
其他工具
-Minitab
-SPSS
-Flexsim
經歷
論文研究 - 探討動靜脈廔管狹窄之血管音時頻域的關鍵特徵
台灣為世界上腎臟疾病人口密度最高, 洗腎率最高的國家, 遠超過美國與日本等國家。本研究的目的是研究血管聲音及其組合的時域和頻域的關鍵特徵。通過非侵入式便攜式測量裝置(NIPMD) 蒐集血管聲音。該研究基於通過 NIPMD 收集的數據 (15名透析患者和15名正常測試者)，旨在提高所提出的關鍵特徵的敏感性 (sensitivity) 和特異性 (specificity)。
106年度低壓智慧電表大數據分析與設計競賽，研析組優等
本研究動機是參加「經濟部能源局106 年度低壓智慧電表大數據分析與設計競賽」。隨著科技與經濟
發展, 台灣電力的需求與供給已經有不平衡的狀況, 所以會產生限電的危機。據我們所知, 能源局的「最終
目的」是能夠利用智慧電表大數據建立低壓用戶總體用電曲線之預測模型, 進而提出智慧節能策略。
鏈結工業4.0生產策略模擬競賽，第三名(前兩名從缺)
考量多產品混和生產與機台數之決策智能最佳化。在製造業中經常面臨到不同種類產品的排程，以及人機的分配，更要考慮訂單的交期
種種情形。本專案利用系統模擬，搭配啟發式最佳化演算法，決定開機數、生產產品種類以及開機時間，使公司的利潤最大化。
其他經歷
- 普物實驗助教，2個學期
- 機率與統計應用助教，4個學期
- 4/12 將前往 ICIEA2019(東京), oral presentation
學歷
- 國立清華大學 (NTHU) -- 工業工程與工程管理學系碩士，2017 年 9 月至今
- 106學年度上學期 - 3.81/4.3
- 106學年度下學期 - 4.3/4.3
- 國立清華大學 (NTHU) -- 工業工程與工程管理學系學士，2013 年 9 月至 2017 年 7 月
- 累積 GPA - 3.48/4.3