80万枚以上の履歴書を検索して、率先して求人応募者と連絡をとって採用効率を高めましょう。何百もの企業に選ばれています。
目前於坤侑科技擔任數據工程師,主要負責NLP 相關AI開發和演算法的開發,對於公司的AI相關專案進行分析和規劃,並參考相關論文資料。過去在日盛證券數位發展處擔任大數據工程師,做過AI理財機器人、新聞情感分析和推薦系統相關研發,另外也在醫療產業做過影像AI專案。目前也有參加實體讀書會和線上課程來學習Deep Learning的相關技術,針對最最新的技術去思考怎麼在實務上做應用並不段增進自己的技術。此外平時也會利用假日空閒時間參加一些額外的競賽累積自己於技術和不同領域的相關經驗。
New Taipei, Xindian District, New Taipei City, Taiwan
Python TensorFlow Keras Pytorch Matplotlib Docker
TOEIC:600
2019 TMU x MIT Healthcare Datathon 醫療數據松:第二名
2020「科技大擂台 與AI對話」競賽:第四名
2020 AIGO 解題競賽:優等獎
四月 2022 - present
使用ALBERT訓練一個對於英文文本判斷正負向情緒的模型,訓練資料來自網路上爬蟲和Kaggle資料集。
使用ArcFace 訓練人臉辨識模型應用於政府單位。
八月 2021 - 四月 2022
根據健保署的資料進行資料分析,希望能幫助健保署處理健保濫用的問題,進行人工資料抽樣和檢查,找出資料規則並設計演算法開發將資料雜亂整理,最後使用 ArcFace 訓練人臉辨識模型。
使用 Efficient Net 的架構訓練一個能夠分辨腫瘤類別的模型,利用醫生標記過後的資料進行訓練,並找出模型判斷較差的資料進行確認,專案過程中需要相關的醫療領域知識型。
使用已訓練好的AI模型,進行不同影像的坐標定位,算出轉換矩陣,進行腫瘤對位演算法開發。型。
八月 2018 - 七月 2021
建立模型分辨用戶意圖並回覆相對應的資訊。對話資料收集和清理、爬蟲新聞資料以建立詞向量模型以及語意模型算法研究並實作。
建立一套系統使公司內部業務人員能快速獲得資訊。整理歷史內部問答集資料,並增加問法句構,以便因應各種不同的問法,以BERT 模型為基礎架構設計。
設計一套能有效提供顧客有興趣或優質股票的推薦系統。以協同過濾演算法 CF (collaborative filtering) 作為基礎算法,進行推薦,使用客戶交易資料,從中整理客戶基本資訊和每筆交易紀錄,將整理好的向量特徵輸入 CF 算法中去計算客戶可能喜好的商品。
建立顧客的基金商品推薦系統。藉由基金商品資料和客戶購買紀錄進行資料探勘,找出顧客購買習性,並結合分群方法將商品劃分成不同類型。
建立自動化 pdf 報表文件轉換成 word 檔系統。以 pytesseract 進行文件辨識,並自訂 rule 截取所需資料。
建立新聞爬蟲排程。用 selenium 和 requests 進行新聞資料抓取,並以多行程方式進行。
股市技術指標分析。選取常見技術指標如 KD 、 RSI 、 MACD 等分析和股價漲跌關連性。
為期三天的競賽,以 ICU 資料進行發想並實作驗證,團隊和 MIT mentor 以及團隊裡的醫生進行討論,以創新和可行為目標,找出有效幫助臨床情況的具體方法。
科技部所舉辦之競賽,此競賽有2項挑戰,中文閱讀理解題型包含簡答題和申論題,另一項為任務導向聊天機器人對話題型 (多倫隊話題),團隊採用比賽期間表現最佳的中文深度學習 RoBERTa 為架構,本人負責出賽簡答題模型研究和決賽天機器人模型開發。
幫助合作單位將大量文章做摘要生成,有效將資訊提供給使用者查看。
蝦皮購物般的為期2個月的競賽,每週有不同競賽內容,有的當日結束,有的比賽時間為2~3週,比賽內容有數據分析、情感分析、語言翻譯、影像辨識和演算法等。
該競賽目的為自動化芒果篩果。利用影像辨識的技術,達成智慧農業的成果。
2017 - 2018
2013 - 2017
目前於坤侑科技擔任數據工程師,主要負責NLP 相關AI開發和演算法的開發,對於公司的AI相關專案進行分析和規劃,並參考相關論文資料。過去在日盛證券數位發展處擔任大數據工程師,做過AI理財機器人、新聞情感分析和推薦系統相關研發,另外也在醫療產業做過影像AI專案。目前也有參加實體讀書會和線上課程來學習Deep Learning的相關技術,針對最最新的技術去思考怎麼在實務上做應用並不段增進自己的技術。此外平時也會利用假日空閒時間參加一些額外的競賽累積自己於技術和不同領域的相關經驗。
New Taipei, Xindian District, New Taipei City, Taiwan
Python TensorFlow Keras Pytorch Matplotlib Docker
TOEIC:600
2019 TMU x MIT Healthcare Datathon 醫療數據松:第二名
2020「科技大擂台 與AI對話」競賽:第四名
2020 AIGO 解題競賽:優等獎
四月 2022 - present
使用ALBERT訓練一個對於英文文本判斷正負向情緒的模型,訓練資料來自網路上爬蟲和Kaggle資料集。
使用ArcFace 訓練人臉辨識模型應用於政府單位。
八月 2021 - 四月 2022
根據健保署的資料進行資料分析,希望能幫助健保署處理健保濫用的問題,進行人工資料抽樣和檢查,找出資料規則並設計演算法開發將資料雜亂整理,最後使用 ArcFace 訓練人臉辨識模型。
使用 Efficient Net 的架構訓練一個能夠分辨腫瘤類別的模型,利用醫生標記過後的資料進行訓練,並找出模型判斷較差的資料進行確認,專案過程中需要相關的醫療領域知識型。
使用已訓練好的AI模型,進行不同影像的坐標定位,算出轉換矩陣,進行腫瘤對位演算法開發。型。
八月 2018 - 七月 2021
建立模型分辨用戶意圖並回覆相對應的資訊。對話資料收集和清理、爬蟲新聞資料以建立詞向量模型以及語意模型算法研究並實作。
建立一套系統使公司內部業務人員能快速獲得資訊。整理歷史內部問答集資料,並增加問法句構,以便因應各種不同的問法,以BERT 模型為基礎架構設計。
設計一套能有效提供顧客有興趣或優質股票的推薦系統。以協同過濾演算法 CF (collaborative filtering) 作為基礎算法,進行推薦,使用客戶交易資料,從中整理客戶基本資訊和每筆交易紀錄,將整理好的向量特徵輸入 CF 算法中去計算客戶可能喜好的商品。
建立顧客的基金商品推薦系統。藉由基金商品資料和客戶購買紀錄進行資料探勘,找出顧客購買習性,並結合分群方法將商品劃分成不同類型。
建立自動化 pdf 報表文件轉換成 word 檔系統。以 pytesseract 進行文件辨識,並自訂 rule 截取所需資料。
建立新聞爬蟲排程。用 selenium 和 requests 進行新聞資料抓取,並以多行程方式進行。
股市技術指標分析。選取常見技術指標如 KD 、 RSI 、 MACD 等分析和股價漲跌關連性。
為期三天的競賽,以 ICU 資料進行發想並實作驗證,團隊和 MIT mentor 以及團隊裡的醫生進行討論,以創新和可行為目標,找出有效幫助臨床情況的具體方法。
科技部所舉辦之競賽,此競賽有2項挑戰,中文閱讀理解題型包含簡答題和申論題,另一項為任務導向聊天機器人對話題型 (多倫隊話題),團隊採用比賽期間表現最佳的中文深度學習 RoBERTa 為架構,本人負責出賽簡答題模型研究和決賽天機器人模型開發。
幫助合作單位將大量文章做摘要生成,有效將資訊提供給使用者查看。
蝦皮購物般的為期2個月的競賽,每週有不同競賽內容,有的當日結束,有的比賽時間為2~3週,比賽內容有數據分析、情感分析、語言翻譯、影像辨識和演算法等。
該競賽目的為自動化芒果篩果。利用影像辨識的技術,達成智慧農業的成果。
2017 - 2018
2013 - 2017