陳柏彣

自傳

【關於我】

您好，我是陳柏彣，畢業於國立台灣海洋大學資訊工程系，曾於國立中正大學資訊工程研究所進修，期間專注於增進資訊領域的專業知識與技術實力。我的興趣包括運動、旅遊與美食。 

【個人特質】

喜歡接觸新事物，學習新的專業技能、知識可以使我得到成就感。也喜歡與他人分享、交流。在面對問題或決策的時候，傾向先理性且系統化的分析，且會快速做出決策，訂定目標之後，就會努力地盡快達成目標，且喜歡所有事情都在掌握之中。

【溝通協調能力】

求學過程中，參與過不少社團，例如：吉他社、班聯、系排。也在社團中升任過幹部，例如：系排隊長、吉他社和班聯美宣，舉辦過大大小小的活動，發現自己在這些過程中學會了去傾聽、了解，善於與他人溝通，將大家的意見彙整成一致的共識，讓整個活動與會議能夠順利融洽的完成。

【遠傳工作經歷】

在處理固網服務異常工單的過程中，我學習如何快速分析網路異常的成因，並依據問題嚴重性優化派工流程，與協助安排工程師進行修繕時，需要與不同工程師協調，確保排程順利進行。這讓我在短時間內鍛鍊了與同事、工程師溝通協作的能力，並透過診斷與排查固網服務異常的經驗，加深了我對網路運作機制與排錯方法的基礎理解。

【英業達工作經歷】

在英業達負責單晶片韌體維護的過程中，我熟悉了嵌入式系統的建構與部署流程，特別是在 Linux 環境下的韌體建構。適應公司導入的新嵌入式平台時，我快速掌握了相關技術與工具，累積了對新平台的學習經驗，這段過程大幅提升了我對新技術環境的適應能力。同時，在建構與部署過程中，經常參與解決環境配置與系統兼容性問題，這使我更加熟悉問題排查流程與解決方法，進一步增強了技術實踐的基礎。

【職訓班專案經驗 】

在參加職訓班期間，我參與了貸款風險預測的專案，目標是透過機器學習模型協助金融機構進行違約風險預測。我負責數據的清理與特徵工程，處理大規模異質性數據，提升模型訓練效率。針對模型建構部分，採用不同的機器學習模型，進行超參數調整與交叉驗證，最終在 AUC 評估指標上取得穩健表現。並運用 Power BI 視覺化數據觀察特徵之間關聯。這段經驗不僅讓我熟悉數據分析與機器學習的全流程，也學習到如何在團隊中分工合作，整合彼此的專長，並在討論與協調中提升專案的整體效能。

【未來展望】

本身對學習新技術充滿熱情，過去能快速掌握嵌入式系統的新技術，並曾參與貸款風險預測專案，深入了解機器學習預測的流程。雖然尚未有直接參與大型語言模型（LLM）開發的經驗，但 LLM 本質上也是機器學習的一部分，我相信這些經歷為我在快速演進的 AI 領域打下了堅實的基礎。

未來，我計劃持續學習，積累專業技能，從深入理解 AI 模型的核心技術到促進其實際應用的落地，不斷提升自身的技術能力與實戰經驗。我希望加入公司後，能積極參與 LLM 的開發與部署工作，協助團隊在模型效能優化、功能擴展以及應用落地等方面取得突破，為公司創造長期且具競爭力的價值。