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On
4-6 years
6-10 years
10-15 years
More than 15 years
Taipei City, Taiwan
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
Within one month
Employed
・
Ready to interview
Full-time / Interested in working remotely
4-6 years
國立政治大學（National Chengchi University）
・
資訊科學系
Past
後端工程師 @Canner （易開科技）2023 ~ 2024
・
Senior Backend Engineer
Within one month
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
Unemployed
・
Ready to interview
Full-time / Interested in working remotely
4-6 years
東海大學 Tunghai University
・
資訊工程
高級工程師 @電商2023 ~ Present
・
軟體工程師、影像處理工程師、AI處理工程師、演算法工程師
Within one month
系統架構 。 重構 TensorFlow Model Server AI 專案，實作 gRPC 協定減少通訊延遲 。 使用 PySpark 和 Apache Beam 處理深度學習的億級資料前處理 。 利用 Spring Boot 改進了 NLP 專案，增加模組化設計、新增單元測試，加入微服務同步機制 。 獨力建置 ELK Satck Cluster with Basic Security 基礎建設，使用 monitoring with metricbeat 和 beats 蒐集資料
Employed
・
Open to opportunities
Full-time / Interested in working remotely
More than 15 years
國立台灣科技大學
・
資訊與通訊
系統軟體開發工程師 @繽紛科技股份有限公司2023 ~ 2024
・
資深工程師
Within one month
解鎖頁面畫面及邏輯 -使用git及linux語法(系統)進行版本控制及Android OS Image file建構 Aristotle Smart Home Devices -babytracking's intent reaction design by javascript -相繼與IBM及PullString合作NLU自然語言辨識STT、TTS相關訓練 -解析語音辨識回傳結果JSON格式之intent及entity -協助其他功能除錯 -使用Node.js安裝系統 工程師
Employed
・
Open to opportunities
Full-time / Interested in working remotely
4-6 years
國立台灣海洋大學 (NTOU)
・
導航與資訊科技
軟體工程師/品牌開發專員 @冠淳科技股份有限公司2022 ~ 2023
・
前端/後端/軟體/全端工程師
Within one month
司使用。 學歷 明新科技大學 學士學位 • 資訊工程 | 2011 ~ 2015 技能 程式語言 Python (Django) Perl JavaScript C、C# Java 資料庫 MariaDB MSSQL MySQL Sybase 版本控制 Git 開發工具 Vs code Postman Nginx Gunicorn 網站分析工具 Google Analytics Google Search Console 自然語言處理 Dialogflow ES 技能訓練 資訊工業策進會 Java跨平台程式設計就業養成班 • EEIT91 |~
Employed
・
Open to opportunities
Full-time / Interested in working remotely
4-6 years
明新科技大學
・
資訊工程Past
Senior Backend Engineer @iKala 愛卡拉互動媒體股份有限公司2023 ~ 2024
・
Data engineer / Backend engineer / Software engineer
Within one month
Unemployed
・
Open to opportunities
Full-time / Not interested in working remotely
6-10 years
國立成功大學
・
資訊工程
Product Manager @BitoGroup 幣託科技股份有限公司2023 ~ Present
・
Product Manager
Within one month
規劃功能畫面包含 On Boarding flow、Dashboard 5. 研究 Google authenticator 二階段認證，保證產品安全 AI Project Manager 美商訊能集思科技 2019/2月/2月 Taipei, Taiwan JarviX 自然語言分析平台導入，並陪同業務進行產品功能的展示與簡報的介紹，並後續的 POC 驗證及相關 SPEC 撰寫，從資料的收集到
Employed
・
Open to opportunities
Full-time / Interested in working remotely
4-6 years
國立臺北科技大學
・
互動設計所Employed
・
Open to opportunities
Full-time / Interested in working remotely
6-10 years
國立中央大學
・
物理
Software Developer @ZeroLogix2022 ~ Present
・
前端工程師 Front-End Developer
Within one month
資訊管理學系，2018 年 8 月年 12 月 職位: 專任研究助理 畢業後繼續延伸論文的相關研究與協助碩班生論文的研究，開發結合自然語言與影像辦識問答系統。 使用技能: Python、Pytorch、OpenCV、NLP 學歷 國立中山大學資訊管理學系研究所，2017 年 6 月年 7 月 研究領域: 深
Employed
・
Open to opportunities
Full-time / Interested in working remotely
4-6 years
國立中山大學-資管系
・
資訊管理
Senior Backend Engineer @Appier 沛星互動科技2022 ~ Present
・
軟體工程師
Within one month
of 8 to deliver values to customers. - Coordinated communications among multiple stakeholders (PO, EM, QA, etc.) - Coached junior developers for both onboarding and enhancing code quality. - Introduced typing system by Typescript for better maintainability. - Migrated frontend framework from AngularJS to Angular. Software Engineer • AI4quant MaySepUsed NLP model and image processing help E-Commerce client to eliminate duplicate products. - Assessed NLP models for time series data. - Studied the state-of-the-art DL models like Efficient-Net, Transformer-XL. - Built a mobile app to receive data from various wearable devices via blue-tooth
Employed
・
Not open to opportunities
Full-time
4-6 years
National Central University
・
Department of Optics and PhotonicsThe Most Lightweight and Effective Recruiting Plan
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Search Tips
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
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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
Current status
Unemployed
Job Search Progress
Not open to opportunities
Professions
Data Scientist
Fields of Employment
Work experience
Less than 1 year
Management
Skills
Languages
English
・
Intermediate
Job search preferences
Positions
數據分析師、資料科學家
Job types
Full-time
Locations
台灣台北市, 台灣新北市汐止區新北市
Remote
Interested in working remotely
Freelance
No
Educations
School
國立交通大學
Major
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