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職場能力評價定義
自傳
從硬體工程師轉職AI工程師已有三年左右的資歷。
硬體工程師：
開始工作的前三年在和碩擔任硬體工程師，專注於手機、筆電的硬體設計開發。 之後到華碩電腦，擔任全球技術支援，主要負責發現品質異常及分析。
AI工程師：
之後認為硬體產業的前景較為受限，因此想轉職到AI工程師。 先花了4個月在台灣人工智慧學校學習，結業後轉任助教任職約一年。 因為想接觸較真實的AI問題與接觸真實資料面，到思華科技擔任AI演算法工程師。
AI專案：
在思華科技專注於任務導向聊天機器人的語意理解引擎 在裡面做了幾個小專案：
*輸入資料增強：
1. 同義詞替換。
2. backtranslation，將句子翻譯到其他語言再翻譯回來。
3. 使用GPT2搭配BERT做詞性遮蔽填空，產生新句子。
*減少標註人力：
使用半監督學習UDA方法，透過少量標註資料即可得到不錯的預測結果，對後續未標注資料進行預標，人力只需修正模型標錯的資料，可大幅加快標注速度。
*domain預訓練：
開發tensorflow BERT wwm pretrain程式，全詞遮蔽可使模型語意理解更清楚，預訓練模型除了使用通用資料，再次使用domain資料pretrain可使準確度再提高。
*語意理解引擎：
Intent classification and slot tagging joint-training，joint-training可使intent與slot的準確度雙雙提升，也讓一句話只需要inference一次，即可得到兩個語意理解的結果。
AI競賽：
2020年競賽：
科技部-與AI對話的冠軍 經濟部工業局
AIGO比賽挑戰賽，前五名進入複賽
2021年競賽：
玉山金控 中文手寫影像辨識佳作
經濟部工業局AIGO比賽解題賽，進入實證階段。（比賽進行中）
人格特質：
解決問題、自我成就、自我成長、面對挑戰
技能
- Deep learning framework:
- Tensorflow, Keras
- Machine Learning Implement:
- Intent classification, semi-supervised learning, BERT-wwm pretrain, NLP data augment, NER, model compress
- Programming language:
- Python
- Data Crawling:
- Beautifulsoup4
- DevOps:
- GCP
- Docker
AI比賽經驗
- 2020「科技大擂台與AI對話」
- 第一名 - 團隊:TAIPEI 101
- 7人參賽
- QA模型
- Yes-no question模型
- 模型預訓練
- 2020 AIGO挑戰賽 - 以AI-MarTech形塑城市觀光品牌意象，打造觀光旅遊體驗精準行銷，推升台灣觀光景點
- 2021 T-Brain - 玉山人工智慧挑戰賽2021夏季賽 - 中文手寫影像辨識
- 佳作 - 團隊: What You See Is What You Get
- 第8名 / 468隊參賽
- 獨自參賽
- 資料搜集、清理與標註
- data-augment
- image classification model
- API service
- 2021 AIGO 解題賽 - 運用自然語言將預算分析需求自動轉換為SQL查詢語法
- 進入實證階段 (比賽進行中)
- 5人團隊
經歷
思華科技有限公司 - AI演算法開發工程師
2019 / 5 - 2021 / 3
工作內容:
1. Chatbot NLU engine
2. ELK環境架設
3. Deep learning model implement, training, deploying and optimizing
4. API開發
5. Paper study
專案:
NLU:
Intent classification and slot tagging joint model
BERT base model WWM(Whole Word Masking) pre-train
Semi-supervised learning:
UDA(Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training) for auto tagging
Data Augmentation:
Condition BERT by POS(part-of-speech)
台灣人工智慧學校 - 助教;AI工程師
2018 / 5 - 2019 / 5
人工智慧學校台北總校 經理人班 - 深度學習手把手講師
人工智慧學校台北總校 技術領袖班 - 助教
工作內容:
1. 解決學員課務及專題問題
2. 教務管理
3. 編製實作課程教材
4. 洽談及執行企業及學術合作專案
5. Server簡易障礙排除
帶領專案:
1. Image caption
2. 藥物辨識
3. 跌倒偵測
4. 美食大腦機器人
台灣人工智慧學校 - 學員
2018 / 1 - 2018 / 4
程式語言:
Python
深度學習框架:
Tensorflow, Keras
Machine Learning:
linear regression, logistic regression, SVM, decision tree, random forest, GBM
Deep learning:
DNN, CNN, RNN, GAN, RL
其他項目:
NLP
華碩電腦 - Global Technical Support Engineer
2016 / 12 - 2017 / 11
全球技術支援高級工程師，負責以下手機
Zenefone 3(ZE552KL, ZE520KL)，當時最熱門手機
ZenFone Go TV (ZB551KL)
ZenFone Go (ZB500KG)
工作內容:
1. 對全球各區的技術人員進行產品問題技術服務
2. 新產品的資料編輯製作、彙整、上傳、追蹤
3. 客服品質異常資料蒐集並發佈通知
4. 問題回饋以及技術文件的教材製作
5. 越南手機支援技術窗口
成就: 制定維修流程，將台灣地區LCD NTF Rate由50%降低到25%。
和碩聯合科技 - 硬體工程師
2013 / 12 - 2016 / 11
Intel Merrifield
Intel Moorefield
Intel Sofia LTE
工作內容:
1. 硬體電路設計，量測與問題分析
2. OrCAD & Allegro 操作
3. 產品規格研讀及檢查
4. 研發相關資料建立及維護
5. BOM的建立以及設計規格撰寫
成就: SoFIA LTE Everest training通過，成為公司Core team成員，並將課程內容整理後報告給公司其他成員。
學歷
國立中央大學電機所電子組，2011 年 9 月 - 2013年11月
論文: 應用於電容陣列區塊之良率導向地鐵式繞線法
國立高雄第一科技大學-電子系，2007 年 9 月 - 2011 年 6 月
專題: 攜帶式跌倒偵測裝置
國立楊梅高中-資訊科，2004 年 9 月 - 2007 年 6 月
自傳
從硬體工程師轉職AI工程師已有三年左右的資歷。
硬體工程師：
開始工作的前三年在和碩擔任硬體工程師，專注於手機、筆電的硬體設計開發。 之後到華碩電腦，擔任全球技術支援，主要負責發現品質異常及分析。
AI工程師：
之後認為硬體產業的前景較為受限，因此想轉職到AI工程師。 先花了4個月在台灣人工智慧學校學習，結業後轉任助教任職約一年。 因為想接觸較真實的AI問題與接觸真實資料面，到思華科技擔任AI演算法工程師。
AI專案：
在思華科技專注於任務導向聊天機器人的語意理解引擎 在裡面做了幾個小專案：
*輸入資料增強：
1. 同義詞替換。
2. backtranslation，將句子翻譯到其他語言再翻譯回來。
3. 使用GPT2搭配BERT做詞性遮蔽填空，產生新句子。
*減少標註人力：
使用半監督學習UDA方法，透過少量標註資料即可得到不錯的預測結果，對後續未標注資料進行預標，人力只需修正模型標錯的資料，可大幅加快標注速度。
*domain預訓練：
開發tensorflow BERT wwm pretrain程式，全詞遮蔽可使模型語意理解更清楚，預訓練模型除了使用通用資料，再次使用domain資料pretrain可使準確度再提高。
*語意理解引擎：
Intent classification and slot tagging joint-training，joint-training可使intent與slot的準確度雙雙提升，也讓一句話只需要inference一次，即可得到兩個語意理解的結果。
AI競賽：
2020年競賽：
科技部-與AI對話的冠軍 經濟部工業局
AIGO比賽挑戰賽，前五名進入複賽
2021年競賽：
玉山金控 中文手寫影像辨識佳作
經濟部工業局AIGO比賽解題賽，進入實證階段。（比賽進行中）
人格特質：
解決問題、自我成就、自我成長、面對挑戰
技能
- Deep learning framework:
- Tensorflow, Keras
- Machine Learning Implement:
- Intent classification, semi-supervised learning, BERT-wwm pretrain, NLP data augment, NER, model compress
- Programming language:
- Python
- Data Crawling:
- Beautifulsoup4
- DevOps:
- GCP
- Docker
AI比賽經驗
- 2020「科技大擂台與AI對話」
- 第一名 - 團隊:TAIPEI 101
- 7人參賽
- QA模型
- Yes-no question模型
- 模型預訓練
- 2020 AIGO挑戰賽 - 以AI-MarTech形塑城市觀光品牌意象，打造觀光旅遊體驗精準行銷，推升台灣觀光景點
- 2021 T-Brain - 玉山人工智慧挑戰賽2021夏季賽 - 中文手寫影像辨識
- 佳作 - 團隊: What You See Is What You Get
- 第8名 / 468隊參賽
- 獨自參賽
- 資料搜集、清理與標註
- data-augment
- image classification model
- API service
- 2021 AIGO 解題賽 - 運用自然語言將預算分析需求自動轉換為SQL查詢語法
- 進入實證階段 (比賽進行中)
- 5人團隊
經歷
思華科技有限公司 - AI演算法開發工程師
2019 / 5 - 2021 / 3
工作內容:
1. Chatbot NLU engine
2. ELK環境架設
3. Deep learning model implement, training, deploying and optimizing
4. API開發
5. Paper study
專案:
NLU:
Intent classification and slot tagging joint model
BERT base model WWM(Whole Word Masking) pre-train
Semi-supervised learning:
UDA(Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training) for auto tagging
Data Augmentation:
Condition BERT by POS(part-of-speech)
台灣人工智慧學校 - 助教;AI工程師
2018 / 5 - 2019 / 5
人工智慧學校台北總校 經理人班 - 深度學習手把手講師
人工智慧學校台北總校 技術領袖班 - 助教
工作內容:
1. 解決學員課務及專題問題
2. 教務管理
3. 編製實作課程教材
4. 洽談及執行企業及學術合作專案
5. Server簡易障礙排除
帶領專案:
1. Image caption
2. 藥物辨識
3. 跌倒偵測
4. 美食大腦機器人
台灣人工智慧學校 - 學員
2018 / 1 - 2018 / 4
程式語言:
Python
深度學習框架:
Tensorflow, Keras
Machine Learning:
linear regression, logistic regression, SVM, decision tree, random forest, GBM
Deep learning:
DNN, CNN, RNN, GAN, RL
其他項目:
NLP
華碩電腦 - Global Technical Support Engineer
2016 / 12 - 2017 / 11
全球技術支援高級工程師，負責以下手機
Zenefone 3(ZE552KL, ZE520KL)，當時最熱門手機
ZenFone Go TV (ZB551KL)
ZenFone Go (ZB500KG)
工作內容:
1. 對全球各區的技術人員進行產品問題技術服務
2. 新產品的資料編輯製作、彙整、上傳、追蹤
3. 客服品質異常資料蒐集並發佈通知
4. 問題回饋以及技術文件的教材製作
5. 越南手機支援技術窗口
成就: 制定維修流程，將台灣地區LCD NTF Rate由50%降低到25%。
和碩聯合科技 - 硬體工程師
2013 / 12 - 2016 / 11
Intel Merrifield
Intel Moorefield
Intel Sofia LTE
工作內容:
1. 硬體電路設計，量測與問題分析
2. OrCAD & Allegro 操作
3. 產品規格研讀及檢查
4. 研發相關資料建立及維護
5. BOM的建立以及設計規格撰寫
成就: SoFIA LTE Everest training通過，成為公司Core team成員，並將課程內容整理後報告給公司其他成員。
學歷
國立中央大學電機所電子組，2011 年 9 月 - 2013年11月
論文: 應用於電容陣列區塊之良率導向地鐵式繞線法
國立高雄第一科技大學-電子系，2007 年 9 月 - 2011 年 6 月
專題: 攜帶式跌倒偵測裝置