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林士傑
具 5 年資料分析與產品管理經驗，專注於語言模型訓練與應用整合、深度學習架構開發、機器學習模型自動化及雲端架構實現。近期協助桌球館開發語言模型機器人並整合 LineBOT，參與玉山人工智慧公開挑戰賽，深化語言模型設計與實務應用能力。
希望職稱 : 資料科學家、商業數據分析師
📂 GitHub： github.com/SamJim0729
內湖區, 台北市, 台灣
工作經歷
資深主任 • 台灣客服科技股份有限公司
Aug 2018 - Mar 2024
(一) 數據分析
1.電信業服務管道使用行為分析：
分析客戶使用自助管道（APP、官網等）後仍致電客服的原因，提出自助功能優化建議，有效降低專人電話量 3–5 萬通/年。
2.電話銷售名單優化分析：
透過分析客戶上網行為與網站偏好，識別高潛力名單，提高客服銷售成交率 2%。
3.預測進線客服中心問題分析：
預測客戶進線問題並提供即時資訊支持，每通來電平均降低通話時間 10 秒，提升服務效率。
(二) 管理智能客服團隊
智能客服 Rollout Testing 規劃：
主導智能客服小麥團隊測試與上線計畫，確保功能順利部署與系統穩定性。
(三) 協助公司 RPA 專案規劃
流程自動化專案成功上線：
協助公司 RPA 專案規劃，成功部署 兩項專案，節省人力 120 小時/月，包括人力招募自動化與電話行銷續約查核流程自動化。
資展國際大數據班
Feb 2024 - July 2024
專案名稱：雙北房價預測平台
目標： 開發房價預測與視覺化平台，整合語言模型機器人及 Tableau 視覺化分析，提升房價查詢與預測決策支持。
貢獻： 擔任組長，負責專案規劃、資料爬蟲與 MySQL 資料庫建置，執行變數分析與模型優化，並提出模型堆疊(stacking/bagging)提升模型準確，每坪房價預估誤差由5.4萬(單一模型)下降至2.9萬。此外，參與 LLM 架構規劃，結合 Pinecone 儲存向量化資料，實現智能諮詢機器人。
(models : Catboost、LightGBM、XGBoost)
近期專案開發
Aug 2024 - Now
- 開發桌球館語言模型機器人：
- 使用 Line BOT、LangChain、GPT，並部署於雲端AWS。機器人透過 Function Calling 提供最精準沒有幻覺的回覆，並支援 Line 圖表資訊查詢。
- 可透過 Line ID: @690qxakn 進行互動。
- 長文本新聞分類與摘要生成 ：
- 利用 BAAI/bge-m3 進行文本嵌入，結合 BiLSTM 進行 20 類別新聞分類，並採用 LLM 生成摘要，搭配 BERTScore 評估摘要品質，實現高效的自動摘要與長文本新聞分類。
- 自動化爬蟲系統：
- 透過Airflow每日自動化爬取 104、1111 招聘資訊寫入Mysql，提升數據更新效率與準確性。
- 參加玉山人工智慧挑戰賽：
- 深入研究文本切分策略，針對 Chunking 方法進行優化，並結合 FAISS 向量檢索技術，以提升文本檢索的準確性與效率
學歷
Sep 2010 - Jun2014
輔仁大學大學部
統計系
大學專題：
主題： 人民幣存匯款政策開放對新台幣匯率之影響與預測模型分析。
內容： 建立匯率預測模型，透過回歸分析與時間序列模型，探討政策前後匯率變動趨勢與影響因素。
Sep 2014 - Jun 2016
輔仁大學研究所
應用統計所
碩士論文：
主題： 時間延遲類神經網路應用於多變量製程異常辨識。內容： 探討 TDNN 模型對多變量常態與多項分配的異常辨識能力，與 MARS、SVM 等方法比較表現，結果顯示 TDNN 正確率較高。
國際研討會發表：
ICIC 2015 (大連)： 應用類神經網路與 MARS 辨識製程變異源，準確率達 60–70%。
CISIS & IMIS 2016 (福岡)： 比較 ANN、MARS 與 SVM 方法於製程變異辨識，SVM 表現最佳，準確率超過 70%。
技能
- 程式語言： Python、SPSS
- 資料庫管理： MySQL、MongoDB、Pinecone、FAISS
深度學習與模型開發： PyTorch、LangChain
數據工程與自動化： Docker、Airflow
資料視覺化與前端分析： Tableau
應用開發與整合： Line Bot 串接應用
雲端：AWS
語言
- 中文 - 精通
- 英文 - 多益630分
林士傑
具 5 年資料分析與產品管理經驗，專注於語言模型訓練與應用整合、深度學習架構開發、機器學習模型自動化及雲端架構實現。近期協助桌球館開發語言模型機器人並整合 LineBOT，參與玉山人工智慧公開挑戰賽，深化語言模型設計與實務應用能力。
希望職稱 : 資料科學家、商業數據分析師
📂 GitHub： github.com/SamJim0729
內湖區, 台北市, 台灣
工作經歷
資深主任 • 台灣客服科技股份有限公司
Aug 2018 - Mar 2024
(一) 數據分析
1.電信業服務管道使用行為分析：
分析客戶使用自助管道（APP、官網等）後仍致電客服的原因，提出自助功能優化建議，有效降低專人電話量 3–5 萬通/年。
2.電話銷售名單優化分析：
透過分析客戶上網行為與網站偏好，識別高潛力名單，提高客服銷售成交率 2%。
3.預測進線客服中心問題分析：
預測客戶進線問題並提供即時資訊支持，每通來電平均降低通話時間 10 秒，提升服務效率。
(二) 管理智能客服團隊
智能客服 Rollout Testing 規劃：
主導智能客服小麥團隊測試與上線計畫，確保功能順利部署與系統穩定性。
(三) 協助公司 RPA 專案規劃
流程自動化專案成功上線：
協助公司 RPA 專案規劃，成功部署 兩項專案，節省人力 120 小時/月，包括人力招募自動化與電話行銷續約查核流程自動化。
資展國際大數據班
Feb 2024 - July 2024
專案名稱：雙北房價預測平台
目標： 開發房價預測與視覺化平台，整合語言模型機器人及 Tableau 視覺化分析，提升房價查詢與預測決策支持。
貢獻： 擔任組長，負責專案規劃、資料爬蟲與 MySQL 資料庫建置，執行變數分析與模型優化，並提出模型堆疊(stacking/bagging)提升模型準確，每坪房價預估誤差由5.4萬(單一模型)下降至2.9萬。此外，參與 LLM 架構規劃，結合 Pinecone 儲存向量化資料，實現智能諮詢機器人。
(models : Catboost、LightGBM、XGBoost)
近期專案開發
Aug 2024 - Now
- 開發桌球館語言模型機器人：
- 使用 Line BOT、LangChain、GPT，並部署於雲端AWS。機器人透過 Function Calling 提供最精準沒有幻覺的回覆，並支援 Line 圖表資訊查詢。
- 可透過 Line ID: @690qxakn 進行互動。
- 長文本新聞分類與摘要生成 ：
- 利用 BAAI/bge-m3 進行文本嵌入，結合 BiLSTM 進行 20 類別新聞分類，並採用 LLM 生成摘要，搭配 BERTScore 評估摘要品質，實現高效的自動摘要與長文本新聞分類。
- 自動化爬蟲系統：
- 透過Airflow每日自動化爬取 104、1111 招聘資訊寫入Mysql，提升數據更新效率與準確性。
- 參加玉山人工智慧挑戰賽：
- 深入研究文本切分策略，針對 Chunking 方法進行優化，並結合 FAISS 向量檢索技術，以提升文本檢索的準確性與效率
學歷
Sep 2010 - Jun2014
輔仁大學大學部
統計系
大學專題：
主題： 人民幣存匯款政策開放對新台幣匯率之影響與預測模型分析。
內容： 建立匯率預測模型，透過回歸分析與時間序列模型，探討政策前後匯率變動趨勢與影響因素。
Sep 2014 - Jun 2016
輔仁大學研究所
應用統計所
碩士論文：
主題： 時間延遲類神經網路應用於多變量製程異常辨識。內容： 探討 TDNN 模型對多變量常態與多項分配的異常辨識能力，與 MARS、SVM 等方法比較表現，結果顯示 TDNN 正確率較高。
國際研討會發表：
ICIC 2015 (大連)： 應用類神經網路與 MARS 辨識製程變異源，準確率達 60–70%。
CISIS & IMIS 2016 (福岡)： 比較 ANN、MARS 與 SVM 方法於製程變異辨識，SVM 表現最佳，準確率超過 70%。
技能
- 程式語言： Python、SPSS
- 資料庫管理： MySQL、MongoDB、Pinecone、FAISS
深度學習與模型開發： PyTorch、LangChain
數據工程與自動化： Docker、Airflow
資料視覺化與前端分析： Tableau
應用開發與整合： Line Bot 串接應用
雲端：AWS
語言
- 中文 - 精通
- 英文 - 多益630分