碩士論文專注於電力負載預測與 AI 時序建模。以 Python、TensorFlow、Keras 實作 LSTM、GRU、RNN 模型，結合氣象、節慶與經濟指標，提出多元特徵工程策略，顯著提升預測準確率與模型穩定性，成果可應用於 智慧電網與能源管理決策。 於精誠資訊實習期間，參與工業機台能耗預測與異常偵測專案，負責資料前處理、特徵工程與模型調校。將模型 容器化 (Docker) 並部署於 NVIDIA Jetson Nano 邊緣運算平台，於 Ubuntu/Linux 環境操作 CUDA 加速，實現 低功耗即時推論 (Edge AI Inference)。同時透過 GitLab 進行版本控制與 CI/CD 自動化流程，提升專案可追蹤性與部署效率。 參與 RESTful API 串接與 QA 測試，利用 Swagger 驗證超過 50 組 API 請求與錯誤處理邏輯，熟悉跨系統整合與測試流程。並於公司內部競賽中獲得 SEI Ai4iA 第三名 與 生成式 AI Prompt-a-thon 第十名，展現 AI 技術應用與創新能力。 已取得 iPAS 初級資訊安全工程師 證照，並持續進修 AWS SAA，強化雲端架構與資安能力，以支持 AI 模型在實務環境的落地應用。

開發 AI 人格分析與寵物配對 App（iPet），負責模型訓練與後端 API 建置，使用 Java 與 Android Studio 開發前端介面，搭配 MySQL 儲存，並以 隨機森林演算法完成人格分類與推薦系統，專案成果獲全國研討會正面回饋。 曾連續兩年參與 教育部數位學伴計畫，第二年升任帶班老師，負責跨校協作與遠距團隊管理，培養溝通協調與專案領導能力。