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4 到 6 年
6 到 10 年
10 到 15 年
15 年以上
Taiwan
就學中
・
正在積極求職中
全職 / 對遠端工作有興趣
4 到 6 年
National University of Singapore
・
Department of building
Back End Devel0per @英仕國際2020 ~ 現在
・
Data Analyst 數據分析師 / Data Scientist 資料科學家
一個月內
Evan Wu Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit, sed diam nonummy nibh euismod tincidunt ut laoreet dolore magna aliquam erat volutpat. Ut wisi enim ad minim veniam, quis nostrud. Taiwan 工作經歷 Back End Devel0per • 英仕國際 三月Present Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit, sed diam nonummy nibh euismod tincidunt ut laoreet dolore magna aliquam erat volutpat. Java Software Developer • iiNumbers, Inc. / 木刻思股份有限公司 五月九月 2020 Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit, sed
就職中
・
正在積極求職中
全職 / 對遠端工作有興趣
10 到 15 年
National Chung Hsing University
・
Computer Science and Engineering
曾任
Service Provider @Taron Solutions Limited2023 ~ 2023
・
AI工程師、機器學習工程師、電腦視覺工程師、資料科學家、Machine Learning Engineer、Computer Vision Engineer、Data Scientist
一個月內
預處理： • 開發爬蟲系統：使用者只需設定關鍵字即可自動爬取各大醫學論文網站當今的文章，爬取網站包含：PubMed、Google Patent、Internet Archive Scholar。 • 資料清理：將文章內容依照公司標準做整理，並新增數據至公司資料庫。 技術：Python、Beautiful Soup、Selenium、Prompt Engineering、MySQL 微算機系統實習 課程助教 • 國
待業中
・
正在積極求職中
全職 / 對遠端工作有興趣
4 到 6 年
國立臺北科技大學
・
資訊工程AI工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、資料科學家、Machine Learning Engineer、Deep Learning Engineer、Data Scientist
一個月內
就職中
・
正在積極求職中
全職 / 對遠端工作有興趣
4 到 6 年
國立政治大學（National Chengchi University）
・
資訊科學系
曾任
Data Engineer @Rooit Inc. (XO App)2023 ~ 2023
・
AI工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、資料科學家、Machine Learning Engineer、Deep Learning Engineer、Data Scientist
一個月內
發使用新的推薦演算法 - 建立data to Bigquery/Redis 的 pipeline分流舊有MongoDB資料庫減少MongoDB巔峰時流量負荷 - 利用使用者在APP上的行為模式資料建立Knowledge Graph NEITHNET Inc., 資料科學家, Apr 2021~ Jan 2023 Python/Neo4J/Graph Neural Network/Data Analysis/SQL - 使用selenium從twitter, FB, PTT爬取上千位使用者資料和文章
待業中
・
正在積極求職中
全職 / 對遠端工作有興趣
6 到 10 年
中國醫藥大學(China Medical University)
・
臨床醫學研究所
OPC Chief Engineer @TSMC2020 ~ 現在
・
AI工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、資料科學家、Machine Learning Engineer、Deep Learning Engineer、Data Scientist
一個月內
Chun-Jung Huang [email protected] Chiao-Tung University, Ph.D. - Photonics,2015 ~ 2020 Member of The Phi Tau Phi Scholastic Honor Society of the Republic of China. Work Experience TSMC, OPC Chief Engineer (MarPresent) ◆Introduced image anomaly detection techniques to identify and address defects in photomask manufacturing, significantly improving product quality and reducing turnaround time. ◆Managed large-scale data processing tasks, demonstrating expertise in analyzing and handling datasets of hundreds of millions, to bolster model development and optimization. ◆Excelled in distributed computing, optimizing code execution across thousands of systems to
就職中
・
正在積極求職中
全職 / 對遠端工作有興趣
4 到 6 年
National Chiao-Tung University
・
Ph.D. - Clinical Engineering
智慧製造全端開發工程師 @聯華電子股份有限公司2022 ~ 現在
・
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
一個月內
潘揚燊 ㄕㄣ Shen Pan Kaohsiung City，Taiwan • [email protected] 希望職務：人工智慧、機器視覺應用開發工程師 現任 : 聯華電子 RPA 平台全端開發工程師 您好，我是潘揚燊，目前任職於 聯華電子 ， 擔任 智慧製造 全端開發工程師 ， 畢業於元智大學工業工程與管理學系研
就職中
・
正在積極求職中
全職 / 對遠端工作有興趣
4 到 6 年
元智大學 Yuan Ze University
・
工業工程與管理學系所Senior engineer @Chicony Electronics Co, Ltd.2018 ~ 現在
・
全端工程師、後端工程師、前端工程師、軟體專案主管、AI工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、資料科學家、Machine Learning Engineer、Deep Learning Engineer、Data Scientist
一個月內
就職中
・
正在積極求職中
全職 / 對遠端工作有興趣
6 到 10 年
National Taiwan Ocean University
・
Computer science and engineering
技術經理 @SYSTEX 精誠資訊2021 ~ 現在
・
Hybrid Architect and Backend Engineer
一個月內
張國生 誤打誤撞進了雲領域 莫名其妙接了k8s 之前身為DBA的我 對Cloud 這領域的"人"的"行事做風"還真是陌生阿 但跟google 原廠架構師也合作過 人家也沒那麼大的傲氣 我喜歡後端及雲地整合 也想寫寫Golang及玩玩資料科學 6/30專案告一段落後,離開
就職中
・
正在積極求職中
全職 / 對遠端工作有興趣
15 年以上
臺灣國立空中大學
・
法律專班 
老闆 @歐趴飲料店2012 ~ 2018
・
AIOT開發工程師
一個月內
工程師疑難排解 APP WEB UX 規劃 第三方元件整合 Google Play / Apple Store 上架 兼任講師 • 東海大學 一月Present 主要教學C、C++、JAVA、PYTHON、物聯網、資料科學、機器學習、深度學習等等。 科技部計畫研究助理 • 東海大學 一月十二月 2019 協助撰寫科技部計畫 與林口長庚醫院羅
就職中
・
正在積極求職中
全職 / 對遠端工作有興趣
6 到 10 年
Tunghai University
・
資訊最輕量、快速的招募方案，數百家企業的選擇
搜尋履歷，主動聯繫求職者，提升招募效率。
- 瀏覽所有搜尋結果
- 每日可無限次數開啟陌生對話
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搜尋技巧
1
嘗試搜尋最精準的關鍵字組合
資深 後端 php laravel
2
將須完全符合的字詞放在雙引號中
"社群行銷"
3
在不想搜尋到的字詞前面加上減號，如果想濾掉中文字，需搭配雙引號使用 (-"人資")
UI designer -UX
職場能力評價定義
專業技能
該領域中具備哪些專業能力（例如熟悉 SEO 操作，且會使用相關工具）。
問題解決能力
能洞察、分析問題，並擬定方案有效解決問題。
變通能力
遇到突發事件能冷靜應對，並隨時調整專案、客戶、技術的相對優先序。
溝通能力
有效傳達個人想法，且願意傾聽他人意見並給予反饋。
時間管理能力
了解工作項目的優先順序，有效運用時間，準時完成工作內容。
團隊合作能力
具有向心力與團隊責任感，願意傾聽他人意見並主動溝通協調。
領導力
專注於團隊發展，有效引領團隊採取行動，達成共同目標。
專業背景
目前狀態
待業中
求職階段
目前沒有興趣尋找新的機會
專業
數據科學家
產業
工作年資
小於 1 年
管理經歷
技能
語言能力
English
・
中階
求職偏好
希望獲得的職位
數據分析師、資料科學家
預期工作模式
全職
期望的工作地點
台灣台北市, 台灣新北市汐止區新北市
遠端工作意願
對遠端工作有興趣
接案服務
否
學歷
學校
國立交通大學
主修科系
數據科學與工程
學歷
國立交通大學
數據科學與工程研究所
Sep 2018 - Oct 2020
Hsinchu, Taiwan
- 畢業論文：結合知識圖譜與文本來訓練專業領域詞彙詞向量
- 指導教授：黃冠華 教授
- 專題：臉型與鏡框配適度
- 2018國泰大數據競賽 — 保險商品推薦
國立臺北大學
電機工程系
Sep 2014 - Jun 2018
New Taipei City, Taiwan
- 專題：整合資料分析及呈現
- 畢業專題： 以Word2vec與卷積神經網路實現嘲諷句偵測
- 指導教授：林嘉洤 教授
- 產品展示：Zigbee智慧家庭概念
技能
研究領域
- 自然語言處理
- 深度學習
- 機器學習
程式語言
- 語言：
pythonC
- 深度學習框架： tensorflow
pytorch - 會使用 docker
嵌入式
Arduino
BeagleBone
- 資料庫： MongoDB MySQL Amazon RDS
- Web API：
Flask
自然語言處理
結合知識圖譜語文本
來訓練專業領域詞彙詞向量
從網路上自行蒐集需要的專業領域資料，建立適合這些資料的模型，產生專業領域詞彙的詞向量。
- 利用爬蟲蒐集網路上統計相關的知識圖譜和文本作為訓練資料
- 考慮到專業領域詞彙的特性， 對資料做適當的前處理
- 結合同時利用文本和知識圖譜訓練的pTransE，以及加強處理知識圖譜中關係的 pTransR，建立出pTransR模型
以Word2vec與卷積神經網路
實現嘲諷句偵測
使用爬蟲程式將台灣的網路論壇文章儲存起來，並且以CNN和SVM做分析比較，最後CNN的準確度略高為SVM。
- 爬取mobile01汽車討論區資料
- 使用詞性標記、Word2vec以及情緒極性字典進行資料前處理
- 訓練word2vec模型，建立詞向量
- 取得特徵 - 詞性、字詞極性分數與句子極性分數
- 建立CNN以及SVM模型
KneserNey語言模型
將12類的句子做tokenize, padding和轉為小寫後，建立 12個KN Language Model。將測試句子分別輸入12個模
型，類別判斷為得分最高者。
語義對應 — Wordnet to Wiki
利用英翻中和中翻英詞典，以及word2vec比較中文單詞相似度，將每個英文單詞的不同意思分別對應到wiki頁面。
機器翻譯
以keras作為框架訓練一個LSTM模型，將英文短句翻譯為中文。
深度學習
臉型與鏡框配適度
透過臉型辨識，找出受試者之臉型，進而給出合適自己臉型的鏡框類型之建議，並將鏡框合成至臉上。 
- 從google圖片搜尋爬取圖片
- 清除不需要的臉型圖片(包含混雜臉型、臉型不清等)、將組圖切割成單一圖片、刪除各類別內及跨類別之重複的圖片
- 利用AAM+Face segmentation擷取臉部
- 用VGG、dilated convolution、SPP net、Inception、coordinate convolution等模型進行分類
CNN — 圖片分類
運用kaggle的animal-10資料集，經前處理後進行分類。
RNN — 預測論文接受度
將論文名稱輸入RNN和LSTM，預測此論文是否會被接受。
VAE — 重新建構圖片
藉由學習訓練資料裡人物的特徵，重構出原本的人臉，或是由這些特徵產生出不存在於訓練資料裡的人臉。
cycleGAN — 風格轉換
用卡通和動漫兩種資料集，將兩者的風格互相轉換。
機器學習
2018國泰大數據競賽 —
保險商品推薦
藉由分析客戶的個人資料及保險紀錄，推測客戶下次會購買的保險，針對不同客戶做出商品的推薦。
獲得晉級複賽資格。
- 將原始資料進行補值和轉換
- 特徵選取，找出重要的特徵值
- 嘗試各種模型，如KNN、CNN、SVM、Randomforest、Xgboost等
- 以10 fold cross validation後的準確率評估，最終選擇xgboost
整合資料分析及呈現
首頁
資料分析
資料查詢
嵌入式系統
Zigbee智慧家庭概念
以zigbee連接家中各處的家電裝置與主控台，達成可以人為的從主控台控制，或是由家電傳回的訊號自行調整。
主控台端(PC端)
在PC上的操控介面由c# .net寫成，PC上會連接一個zigbee coordinator。
- 可由主控台直接控制燈光和風扇
開關門感測器
偵測門的狀態
溫度感測器
偵測現在溫度
模擬燈光模組
模擬家中的電燈
模擬風扇模組
模擬家中的風扇
- 或由環境判斷行動
- 設定開門時燈光會開啟，關門時燈光會關閉
- 設定溫度高於28度時，開啟電風扇；溫度越高時，風扇轉速也越高
附件
學歷
國立交通大學
數據科學與工程研究所
Sep 2018 - Oct 2020
Hsinchu, Taiwan
- 畢業論文：結合知識圖譜與文本來訓練專業領域詞彙詞向量
- 指導教授：黃冠華 教授
- 專題：臉型與鏡框配適度
- 2018國泰大數據競賽 — 保險商品推薦
國立臺北大學
電機工程系
Sep 2014 - Jun 2018
New Taipei City, Taiwan
- 專題：整合資料分析及呈現
- 畢業專題： 以Word2vec與卷積神經網路實現嘲諷句偵測
- 指導教授：林嘉洤 教授
- 產品展示：Zigbee智慧家庭概念
技能
研究領域
- 自然語言處理
- 深度學習
- 機器學習
程式語言
- 語言：
pythonC
- 深度學習框架： tensorflow pytorch
- 會使用 docker
嵌入式
Arduino BeagleBone
- 資料庫： MongoDB MySQL Amazon RDS
- Web API：Flask
自然語言處理
結合知識圖譜語文本
來訓練專業領域詞彙詞向量
從網路上自行蒐集需要的專業領域資料，建立適合這些資料的模型，產生專業領域詞彙的詞向量。
- 利用爬蟲蒐集網路上統計相關的知識圖譜和文本作為訓練資料
- 考慮到專業領域詞彙的特性， 對資料做適當的前處理
- 結合同時利用文本和知識圖譜訓練的pTransE，以及加強處理知識圖譜中關係的 pTransR，建立出pTransR模型
以Word2vec與卷積神經網路
實現嘲諷句偵測
使用爬蟲程式將台灣的網路論壇文章儲存起來，並且以CNN和SVM做分析比較，最後CNN的準確度略高為SVM。
- 爬取mobile01汽車討論區資料
- 使用詞性標記、Word2vec以及情緒極性字典進行資料前處理
- 訓練word2vec模型，建立詞向量
- 取得特徵 - 詞性、字詞極性分數與句子極性分數
- 建立CNN以及SVM模型
KneserNey語言模型
將12類的句子做tokenize, padding和轉為小寫後，建立 12個KN Language Model。將測試句子分別輸入12個模
型，類別判斷為得分最高者。
語義對應 — Wordnet to Wiki
利用英翻中和中翻英詞典，以及word2vec比較中文單詞相似度，將每個英文單詞的不同意思分別對應到wiki頁面。
機器翻譯
以keras作為框架訓練一個LSTM模型，將英文短句翻譯為中文。
深度學習
臉型與鏡框配適度
透過臉型辨識，找出受試者之臉型，進而給出合適自己臉型的鏡框類型之建議，並將鏡框合成至臉上。
- 從google圖片搜尋爬取圖片
- 清除不需要的臉型圖片(包含混雜臉型、臉型不清等)、將組圖切割成單一圖片、刪除各類別內及跨類別之重複的圖片
- 利用AAM+Face segmentation擷取臉部
- 用VGG、dilated convolution、SPP net、Inception、coordinate convolution等模型進行分類
CNN — 圖片分類
運用kaggle的animal-10資料集，經前處理後進行分類。
RNN — 預測論文接受度
將論文名稱輸入RNN和LSTM，預測此論文是否會被接受。
VAE — 重新建構圖片
藉由學習訓練資料裡人物的特徵，重構出原本的人臉，或是由這些特徵產生出不存在於訓練資料裡的人臉。
cycleGAN — 風格轉換
用卡通和動漫兩種資料集，將兩者的風格互相轉換。
機器學習
2018國泰大數據競賽 —
保險商品推薦
藉由分析客戶的個人資料及保險紀錄，推測客戶下次會購買的保險，針對不同客戶做出商品的推薦。
獲得晉級複賽資格。
- 將原始資料進行補值和轉換
- 特徵選取，找出重要的特徵值
- 嘗試各種模型，如KNN、CNN、SVM、Randomforest、Xgboost等
- 以10 fold cross validation後的準確率評估，最終選擇xgboost
整合資料分析及呈現
首頁資料分析資料查詢
嵌入式系統
Zigbee智慧家庭概念
以zigbee連接家中各處的家電裝置與主控台，達成可以人為的從主控台控制，或是由家電傳回的訊號自行調整。
主控台端(PC端)
在PC上的操控介面由c# .net寫成，PC上會連接一個zigbee coordinator。
- 可由主控台直接控制燈光和風扇
開關門感測器
偵測門的狀態
溫度感測器
偵測現在溫度
模擬燈光模組
模擬家中的電燈
模擬風扇模組
模擬家中的風扇
- 或由環境判斷行動
- 設定開門時燈光會開啟，關門時燈光會關閉
- 設定溫度高於28度時，開啟電風扇；溫度越高時，風扇轉速也越高