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上級
On
4〜6年
6〜10年
10〜15年
15年以上
就職中
・
面接の用意ができています
フルタイム / リモートワークに興味あり
4〜6年
國立中央大學 National Central University
・
網路學習科技研究所Past
Career transition @Career Break2024 ~ 2024
・
NLP Engineer / Data Scientist / Machine Learning Engineer
1ヶ月以内
無職
・
面接の用意ができています
フルタイム / リモートワークに興味あり
4〜6年
National Chengchi University
・
資訊科學系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
1ヶ月以内
就職中
・
面接の用意ができています
フルタイム / リモートワークに興味あり
4〜6年
國立政治大學（National Chengchi University）
・
資訊科學系
Algorithm Research & Development @適着三維科技股份有限公司 TG3D Studio Inc.2021 ~ 現在
・
Software Engineer
1ヶ月以内
Patrick Hsu AI Research & Development As a seasoned AI engineer with six years of experience, I specialize in computer vision, 3D body model reconstruction, generative AI, and possessing some knowledge in natural language processing (NLP). | New Taipei City, [email protected] Work Experience (6 years) Algorithm Research & Design• TG3D Studio MayPresent A skilled engineer specialized in computer vision and generative AI with experience in developing and training AI models for digital fashion applications. Body AI: Virtual Try On Integrated cutting-edge technologies such as Stable Diffusion, ControlNet, and Prompt Engineering to create a sophisticated system for
就職中
・
面接の用意ができています
フルタイム / リモートワークに興味あり
4〜6年
國立台灣大學
・
生物產業機電工程所
Ap Microeconomics teacher @VIS@betterworld Lab Experimental High School2021 ~ 現在
・
consultant
1ヶ月以内
店品牌的忠誠度分析 社會創新專案 看見別人的苦，對號入座，感同身受，出手去解決！ 憂鬱症專案實作,希望以自然語言處理(NLP)的技術寫出費用極低的行動治療APP，幫助不願意治療也付不出昂貴治療費用的患者 行的安全－身障者專案實作,意圖改
就職中
・
面接の用意ができています
フルタイム / リモートワークに興味あり
4〜6年
國立臺灣師範大學
・
全球策略與經營
Past
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
1ヶ月以内
抓取金融新聞，將繁體文章標題與內文透過語言轉換工具(opencc)轉為簡體，最終使用情感分析工具(snownlp)進行股市漲跌分析。 技術：NLP、Beautifulsoup、 opencc 、 snownlp 、 Matplotlib 台灣景氣指標預測模型 side project 使用深度學習框架(Pytorch)自行搭建預測模型，以各式台灣景氣指標當作輸入，輸出未
無職
・
面接の用意ができています
フルタイム / リモートワークに興味あり
4〜6年
國立臺北科技大學
・
資訊工程
Past
後端工程師 @Canner （易開科技）2023 ~ 2024
・
Senior Backend Engineer
1ヶ月以内
產品數據中台，專注於新功能開發、問題排查，並致力於優化團隊的開發流程。參與公司開源專案 accio 的 DSL parser 開發，負責開發 ChatGPT 自然語言獲取數據的 Plugin。 #Node.js #Typescript #Data Modeling #GraphQL 後端工程師 愛酷智能科技 AccuHit AI technology company 九月三月 2023 Taipei, Taiwan 主導團隊升級 PHP
無職
・
面接の用意ができています
フルタイム / リモートワークに興味あり
4〜6年
東海大學 Tunghai University
・
資訊工程
AI Engineer @Playsee2022 ~ 現在
・
資料分析師、資料科學家、產品經理
1ヶ月以内
李昀庭 Data scientist Taiwan 技能 Machine learning and Engineering skills: Python, Big Query, Google Storage, Linux, Docker, GCP, AWS, Scikit-learn, Tensorflow, Pytorch, MLOps, FastAPI, Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, NLP Experimental design, Project management, Product design English - TOEIC 725 工作經歷 AI工程師 Playsee NovPresent Taipei, Taiwan 自動化標註推薦系統 設計並實踐架構取代25個標註者並及時標記和篩選視頻審核內容。 設計並優化影片
就職中
・
面接の用意ができています
フルタイム / リモートワークに興味あり
4〜6年
National Cheng Kung University
・
心理所（認知科學所）
全端工程師 @中冠資訊股份有限公司2021 ~ 現在
・
網站後端工程師
1ヶ月以内
換成文字 清華大學 National Tsing Hua University, 深度學習工程師 deep-learning-engineer, Oct 2017 ~ Sep 2018 實驗室要導入時間序列相關深度學習之先導研究，題目為自然語言處理，利用tensorflow搭建NLP語言模型 (1) 文本分類：利用RNN與CNN進行文本分類。 (2) Word to vector：文字向量轉化 (3) 文本摘要總結：利
就職中
・
面接の用意ができています
フルタイム / リモートワークに興味あり
6〜10年
清華大學 National Tsing Hua University
・
核子工程 nuclear engineering
系統應用開發課 Senior Engineer @久元電子股份有限公司 Youngtek Electronics Co.2019 ~ 現在
・
資深前端工程師
1ヶ月以内
. Developed a Chinese characters full-text search database with customized full-text search database and index creation based on the inverted index, resulting in higher efficiency of exact search of Chinese characters than the current database software (SQL Like). Implemented the search algorithm, indexing, and sorting functions using NLP techniques such as HMM, SVM, TF-IDF, and inverted index. Designed and implemented non-dictionary-based, word segmentation, word vector, and article categorization by SVM to improve the accuracy of search results. Optimized the search engine's performance, reducing the search time by 90% and improving the
就職中
・
面接の用意ができています
フルタイム / リモートワークに興味あり
6〜10年
中原大學
・
資訊管理學系最も簡単で効果的な採用プラン
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検索のコツ
1
Search a precise keyword combination
senior backend php
2
Use quotes to search for an exact phrase
"business development"
3
Use the minus sign to eliminate results containing certain words
UI designer -UX
Definition of Reputation Credits
Technical Skills
Specialized knowledge and expertise within the profession (e.g. familiar with SEO and use of related tools).
Problem-Solving
Ability to identify, analyze, and prepare solutions to problems.
Adaptability
Ability to navigate unexpected situations; and keep up with shifting priorities, projects, clients, and technology.
Communication
Ability to convey information effectively and is willing to give and receive feedback.
Time Management
Ability to prioritize tasks based on importance; and have them completed within the assigned timeline.
Teamwork
Ability to work cooperatively, communicate effectively, and anticipate each other's demands, resulting in coordinated collective action.
Leadership
Ability to coach, guide, and inspire a team to achieve a shared goal or outcome effectively.
Professional Background
現在の状況
無職
求人検索の進捗
就職を希望していません
Professions
Data Scientist
Fields of Employment
職務経験
1年未満
Management
スキル
言語
English
・
中級者
Job search preferences
希望のポジション
數據分析師、資料科學家
求人タイプ
フルタイム
希望の勤務地
台灣台北市, 台灣新北市汐止區新北市
リモートワーク
リモートワークに興味あり
Freelance
いいえ。
学歴
学校
國立交通大學
専攻
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