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Definition of Reputation Credits
「Work Smart, Play Hard !」是我人生中每個階段都在精進的。從小就是一個好動的孩子，在大學階學習到軟體應用的細節及對生活的便利性，靜下來花了大部分時間在程式碼上，學習前後端設計、資料庫、資料分析到架構規劃...等，在大學專案獲得資訊服務競賽第一名後，我決定進入研究所，延續我的熱情和成就感，藉由計畫的實踐和機器學習技巧的閱讀，協助教授撰寫論文及反覆的實驗的過程中，加深了我的基礎功。
求學階段的成效，讓我在畢業後順利進入極具挑戰的新創公司擔任研發工程師，必須從理解需求，規劃架構再到開發，執行專案的過程中也同時面對異常處理，解決操作及維運的問題，接觸客戶的過程中，時常會冒出有趣發想。不斷的挑戰，解決設想不到的問題，並從中取得平衡，這不僅是工作上遇到的狀況，也是人生中的課題，期許這些經歷能讓我達成工作、生活兼顧的目標。
此外，從小就進入籃球隊，大學期間以隊長身份帶領球隊進入大專盃八強，打球的經歷讓我學到團隊合作和領導能力。這些經歷讓我更加自信和勇敢，也間接培養出我面對挑戰和機會不會輕易放棄的個性。
程式能力
- 精通: Python 、R、MySQL、 Linux
- 中等: JAVA、HTML5、CSS、JavaScript
- 基本: C/C++ 、Android Studio
雲端平台建置經驗
基於 CentOS 串連多台PC/SERVER 架設雲端運算平台
- 運算環境 : RStudio、JupyterLab
- 分散式系統: Hadoop、GreenPlum、Spark、H2O
- 容器化服務: Docker、Kubernets
- 機器學習應用導入: Kubeflow、 MLflow、argo
- 網路管理: Apache、Nginx
語言能力
- 中文： 母語
- 英文： 多益 725
學歷
經歷
國立中山大學 • 資訊管理學系所
2014 - 2020
研發工程師 • 樂播科技股份有限公司
2020/09 - 至今
工作內容
直播電商第三方平台，透過串接物流、金流、進銷存管理、粉絲分析...等功能協助直播電商活絡，主打觀看 FB 直播購買產品時，留言輸入+1即可至購物車完成購買。在開發及維運人力有限的狀況下，將服務架設於 AWS 提供之雲端伺服器，也因為待在規模相對較小的工程團隊，讓我有不斷成長的機會。工作內容從需求規劃、系統分析、開發到測試，除了上述實作技巧，更多的是面對不同客戶提出的突發奇想，這些需求都讓我的開發思維更加豐富，而我也在這份工作中實際了解到市場對程式開發的需求，以及業界的瞬息萬變。
開發環境
- 前端: React Redux/ HTML/ CSS/ JavaScript/ Android Studio
- 後端: Python(Django)/ Restf MySQL/ Redis/ Nginx/ ELK
- 相關工具: Google Analysis/ AWS(EC2, S3)/ Git/ Linux
工作日常
- 修正異常：現行程式碼中，更正無預警發生之狀況，以及整合新功能導致的延伸問題。
Ex. 修正物流串接API、加速用戶編輯訂單、批次調整人為疏失訂單 ... - 系統開發/設計：依照客戶需求，設計功能操作並整合系統架構。
Ex. 建構消費紀錄彙整，提供簡易分析、建構優惠卷功能 ... - 資料庫優化：加速資料庫查詢時間，透過ELK減少資料庫搜尋壓力，改善資料表欄位。
Ex. 配置ELK加速模糊搜尋、使用Log機制減少大量更新 ...
工作架構
- 伺服器: AWS EC2, RDS 。
- Django MTV 搭配 html, css, react JS 作為前後端主要架構，並使用React Native 開發 Android, IOS APP。
- 以 Mysql 為主要資料庫，並以 Redis 儲存快取資料，將部分資料放入 ES 作為搜尋引擎。
- 串接GA, FB pixel, Line tag 分析
近況
2020 IEEE 期刊
Topic Diffusion Discovery based on Deep Non-negative Autoencoder 第三作者。
2018 ~ 2019 中山管院業大數據分析平台
擔任平台建置、維護人員。 多次協辦 商業模式與大數據分析競賽，並擔任工作坊講師。
2018 中山資管2018高中生機器人程式設計體驗營
擔任營隊幹部，協助機器人闖關活動設計、隨堂課程助教以及活動紀錄。
2016 ~ 2018 畢業專案 Drawable-捉簿
入圍 臺灣產學策進會 「2018 放視大賞競賽」
榮獲 「2017 全國大專院校資訊服務創新競賽資訊技術應用組一」第一名 🥇
2014 ~ 2018 中山大學校男籃 🏀
擔任隊長期間，帶領球隊創校史最佳成績，榮獲「105學年全國大專籃球聯賽公開二級 」第五名。
2016 高捷三向度網頁
擔任組長及開發工程師，協助高雄捷運局建立「形象影片創意競賽」活動網頁。
精選專案
基於在線式深度非負自編碼的主題演進及分散度探索
'' 不同時間點探討相同主題的內容是否相同 "
「鑑古知今」，藉由過往的經驗判別當下甚至未來的發展，一向都是生活的一部份，機器學習也運用著相同的道理。
本篇論文是研究所期間，藉由使用 arXiv.org 上關於機器學習的論文，期望辨別出不同年份探討機器學習的主題/詞彙有哪些明確的演變，透過我們提出的 Deep Non-negative Autoencoder 做為訓練模型產生主題，訓練期間結合 Online Learning 加入時間因素。
根據我們的實驗結果，可看出文字在不同時間點中佔主題的機率，得以判斷主題是否不同，最終以 Shiny 為介面呈現演進過程。
2017/9~2020/7
負責專項:
建構K8S集群(5台PC)、了解實作網路協定、建立使用Log紀錄查詢機制(ELK)、動態化呈現集群資源工具(Grafana)、實作ML pipeline (Kubeflow, Argo)。
UMC產學-資源共享平台 (Resource Sharing Platform, RSP)
'' 加速多部門協作時間，妥善利用運算資源 "
建構一個公司內部的雲端運算環境，如何有效地分配現有資源是這個計畫主要的問題，我們研究室以過往維護校內平台的經驗，提出使用開源軟體 Kubernetes 為基礎搭配 istio, EFK, Prometheus ...等應用工具建置雲端環境。
計畫執行過程中包含配置、監控、CI/CD、網路協定...等多項議題，都多次實驗加以討論找出最符合業者的配置模式，並透過自動化部屬工具 mass/juju/LXD，提升集群的擴展性。
2017/3~2020/7 Link
負責專項:
定期更新叢集相關套件、建立及維護分析環境(RStudio, JupyerLab)、開發叢集監控平台、攥寫分散式運算範例程式碼、開發GPU資源配置機制、導入容器化套件。
中山大學管理學院大數據平台維護
'' 提供管理學院學生一個快速可以上手的運算環境 "
- 大數據運算集群維護、開發
管理包含24台PC及6台Server的叢集，配置GPU運算集群、處理資料備份、軟體更新、 虛擬伺服器配置...等。
- 配置分散式資料庫、編寫分散式運算應用
實際開發Spark、Hadoop、H2O、GreenPlum程式，並攥寫相關使用設定，提供學院多次大數據競賽之程式範例。
- 建置運算及監控平台
架設 JupyterLAB、RStudio、Shiny，並開發管理使用者的平台，其中包含記憶體使用限制、GPU使用排序功能。
統計學習與資料探勘：折價券購買推薦
''推薦系統: 看似相同卻變化莫測的未來"
此份研究主要是探討舊有會員的屬性及購買折價券的偏好，藉以找出規律推薦即將發售的折價券。這是推薦系統常遇到的狀況稱為 Cold-Start Problem，狀況說明如下:
1. 新用戶：沒有用戶的瀏覽記錄、消費記錄，該如何推薦？
2. 新產品：沒有購買、瀏覽產品的資料記錄，該如何推薦？
我們在這次的分析計畫中，使用了非負矩陣分解（NMF）的方法，該模型會壓縮資料維度，產生主題，最終藉由矩陣回推，找出不同用戶的推薦資訊。
畢業專案 - Drawable 捉簿
''捉得住的畫簿"
AR 相關應用日漸熱門，但畫面中呈現的物件大多不是我能自己打造的，如何方便且快速的將自己建立的 3D 物件運用AR技術呈現，便是我大學專案提出的構想。
專案執行過程中，以電腦端透過 Leap Motion 結合 Unity 建立立體小畫家，讓體驗者建立屬於自己的立體物件，並在手機端使用Android Studio 開發 AR筆記本。 開發過程中，我負責手機端接收物件，綁定目標物，將3D物件運用AR技術呈現在目標物上，並於競賽及畢業專案發表中擔任主講者。
「Work Smart, Play Hard !」是我人生中每個階段都在精進的。從小就是一個好動的孩子，在大學階學習到軟體應用的細節及對生活的便利性，靜下來花了大部分時間在程式碼上，學習前後端設計、資料庫、資料分析到架構規劃...等，在大學專案獲得資訊服務競賽第一名後，我決定進入研究所，延續我的熱情和成就感，藉由計畫的實踐和機器學習技巧的閱讀，協助教授撰寫論文及反覆的實驗的過程中，加深了我的基礎功。
求學階段的成效，讓我在畢業後順利進入極具挑戰的新創公司擔任研發工程師，必須從理解需求，規劃架構再到開發，執行專案的過程中也同時面對異常處理，解決操作及維運的問題，接觸客戶的過程中，時常會冒出有趣發想。不斷的挑戰，解決設想不到的問題，並從中取得平衡，這不僅是工作上遇到的狀況，也是人生中的課題，期許這些經歷能讓我達成工作、生活兼顧的目標。
此外，從小就進入籃球隊，大學期間以隊長身份帶領球隊進入大專盃八強，打球的經歷讓我學到團隊合作和領導能力。這些經歷讓我更加自信和勇敢，也間接培養出我面對挑戰和機會不會輕易放棄的個性。
程式能力
- 精通: Python 、R、MySQL、 Linux
- 中等: JAVA、HTML5、CSS、JavaScript
- 基本: C/C++ 、Android Studio
雲端平台建置經驗
基於 CentOS 串連多台PC/SERVER 架設雲端運算平台
- 運算環境 : RStudio、JupyterLab
- 分散式系統: Hadoop、GreenPlum、Spark、H2O
- 容器化服務: Docker、Kubernets
- 機器學習應用導入: Kubeflow、 MLflow、argo
- 網路管理: Apache、Nginx
語言能力
- 中文： 母語
- 英文： 多益 725
學歷
經歷
國立中山大學 • 資訊管理學系所
2014 - 2020
研發工程師 • 樂播科技股份有限公司
2020/09 - 至今
工作內容
直播電商第三方平台，透過串接物流、金流、進銷存管理、粉絲分析...等功能協助直播電商活絡，主打觀看 FB 直播購買產品時，留言輸入+1即可至購物車完成購買。在開發及維運人力有限的狀況下，將服務架設於 AWS 提供之雲端伺服器，也因為待在規模相對較小的工程團隊，讓我有不斷成長的機會。工作內容從需求規劃、系統分析、開發到測試，除了上述實作技巧，更多的是面對不同客戶提出的突發奇想，這些需求都讓我的開發思維更加豐富，而我也在這份工作中實際了解到市場對程式開發的需求，以及業界的瞬息萬變。
開發環境
- 前端: React Redux/ HTML/ CSS/ JavaScript/ Android Studio
- 後端: Python(Django)/ Restf MySQL/ Redis/ Nginx/ ELK
- 相關工具: Google Analysis/ AWS(EC2, S3)/ Git/ Linux
工作日常
- 修正異常：現行程式碼中，更正無預警發生之狀況，以及整合新功能導致的延伸問題。
Ex. 修正物流串接API、加速用戶編輯訂單、批次調整人為疏失訂單 ... - 系統開發/設計：依照客戶需求，設計功能操作並整合系統架構。
Ex. 建構消費紀錄彙整，提供簡易分析、建構優惠卷功能 ... - 資料庫優化：加速資料庫查詢時間，透過ELK減少資料庫搜尋壓力，改善資料表欄位。
Ex. 配置ELK加速模糊搜尋、使用Log機制減少大量更新 ...
工作架構
- 伺服器: AWS EC2, RDS 。
- Django MTV 搭配 html, css, react JS 作為前後端主要架構，並使用React Native 開發 Android, IOS APP。
- 以 Mysql 為主要資料庫，並以 Redis 儲存快取資料，將部分資料放入 ES 作為搜尋引擎。
- 串接GA, FB pixel, Line tag 分析
近況
2020 IEEE 期刊
Topic Diffusion Discovery based on Deep Non-negative Autoencoder 第三作者。
2018 ~ 2019 中山管院業大數據分析平台
擔任平台建置、維護人員。 多次協辦 商業模式與大數據分析競賽，並擔任工作坊講師。
2018 中山資管2018高中生機器人程式設計體驗營
擔任營隊幹部，協助機器人闖關活動設計、隨堂課程助教以及活動紀錄。
2016 ~ 2018 畢業專案 Drawable-捉簿
入圍 臺灣產學策進會 「2018 放視大賞競賽」
榮獲 「2017 全國大專院校資訊服務創新競賽資訊技術應用組一」第一名 🥇
2014 ~ 2018 中山大學校男籃 🏀
擔任隊長期間，帶領球隊創校史最佳成績，榮獲「105學年全國大專籃球聯賽公開二級 」第五名。
2016 高捷三向度網頁
擔任組長及開發工程師，協助高雄捷運局建立「形象影片創意競賽」活動網頁。
精選專案
基於在線式深度非負自編碼的主題演進及分散度探索
'' 不同時間點探討相同主題的內容是否相同 "
「鑑古知今」，藉由過往的經驗判別當下甚至未來的發展，一向都是生活的一部份，機器學習也運用著相同的道理。
本篇論文是研究所期間，藉由使用 arXiv.org 上關於機器學習的論文，期望辨別出不同年份探討機器學習的主題/詞彙有哪些明確的演變，透過我們提出的 Deep Non-negative Autoencoder 做為訓練模型產生主題，訓練期間結合 Online Learning 加入時間因素。
根據我們的實驗結果，可看出文字在不同時間點中佔主題的機率，得以判斷主題是否不同，最終以 Shiny 為介面呈現演進過程。
2017/9~2020/7
負責專項:
建構K8S集群(5台PC)、了解實作網路協定、建立使用Log紀錄查詢機制(ELK)、動態化呈現集群資源工具(Grafana)、實作ML pipeline (Kubeflow, Argo)。
UMC產學-資源共享平台 (Resource Sharing Platform, RSP)
'' 加速多部門協作時間，妥善利用運算資源 "
建構一個公司內部的雲端運算環境，如何有效地分配現有資源是這個計畫主要的問題，我們研究室以過往維護校內平台的經驗，提出使用開源軟體 Kubernetes 為基礎搭配 istio, EFK, Prometheus ...等應用工具建置雲端環境。
計畫執行過程中包含配置、監控、CI/CD、網路協定...等多項議題，都多次實驗加以討論找出最符合業者的配置模式，並透過自動化部屬工具 mass/juju/LXD，提升集群的擴展性。
2017/3~2020/7 Link
負責專項:
定期更新叢集相關套件、建立及維護分析環境(RStudio, JupyerLab)、開發叢集監控平台、攥寫分散式運算範例程式碼、開發GPU資源配置機制、導入容器化套件。
中山大學管理學院大數據平台維護
'' 提供管理學院學生一個快速可以上手的運算環境 "
- 大數據運算集群維護、開發
管理包含24台PC及6台Server的叢集，配置GPU運算集群、處理資料備份、軟體更新、 虛擬伺服器配置...等。
- 配置分散式資料庫、編寫分散式運算應用
實際開發Spark、Hadoop、H2O、GreenPlum程式，並攥寫相關使用設定，提供學院多次大數據競賽之程式範例。
- 建置運算及監控平台
架設 JupyterLAB、RStudio、Shiny，並開發管理使用者的平台，其中包含記憶體使用限制、GPU使用排序功能。
統計學習與資料探勘：折價券購買推薦
''推薦系統: 看似相同卻變化莫測的未來"
此份研究主要是探討舊有會員的屬性及購買折價券的偏好，藉以找出規律推薦即將發售的折價券。這是推薦系統常遇到的狀況稱為 Cold-Start Problem，狀況說明如下:
1. 新用戶：沒有用戶的瀏覽記錄、消費記錄，該如何推薦？
2. 新產品：沒有購買、瀏覽產品的資料記錄，該如何推薦？
我們在這次的分析計畫中，使用了非負矩陣分解（NMF）的方法，該模型會壓縮資料維度，產生主題，最終藉由矩陣回推，找出不同用戶的推薦資訊。
畢業專案 - Drawable 捉簿
''捉得住的畫簿"
AR 相關應用日漸熱門，但畫面中呈現的物件大多不是我能自己打造的，如何方便且快速的將自己建立的 3D 物件運用AR技術呈現，便是我大學專案提出的構想。
專案執行過程中，以電腦端透過 Leap Motion 結合 Unity 建立立體小畫家，讓體驗者建立屬於自己的立體物件，並在手機端使用Android Studio 開發 AR筆記本。 開發過程中，我負責手機端接收物件，綁定目標物，將3D物件運用AR技術呈現在目標物上，並於競賽及畢業專案發表中擔任主講者。