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簡介

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我叫鄭永誠，大學與研究所皆畢業於清華大學工業工程學系，目前在一家資料分析服務公司擔任TL。我的擅長領域主要包含各類數據分析、排程系統規劃與設計兩大面向，近期也有完成LLM專案的相關經驗。我在工作和在學期間累積了許多專案的處理經驗，不僅只是讓我成為會尋找並運用技術的人，更讓我學習到如何溝通、專案管理、與人合作，成為有能力去解決問題的人。

我能夠勝任特定專案或例行性任務的負責人，總是能有效帶領團隊、協同各單位或夥伴完成任務，並具備足夠的整合能力。大家都很樂於跟我一同合作，持續在職場的特定需求或議題上穩定發展。

技術上，我能夠運用程式去解決、分析問題，具有用機器學習、深度學習、啟發式演算法等改善與求解的經驗，也會隨時學習新的相關技術去應用在工作上；另一方面，因有累積許多合作經驗，經常需要跟團隊成員、前後端工程師、廠商端進行溝通，所以也能夠了解系統、模組的串接基本需求，並具備優秀的表達能力。

個性上，樂於溝通提升團隊合作價值，個人亦能夠吃苦耐勞與犧牲奉獻；在專案、學術或其他活動上，皆有多次協助與承擔任務的經驗，本人也樂意為之。

希望在工作能夠勝任特定專案或例行性任務的負責人，有效帶領團隊、協同各單位或夥伴完成任務，並具備足夠解決問題的能力，持續在職場的特定需求或議題上穩定發展。

工作經歷

主要時間軸:

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各工作內容簡述:

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目前狀態

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  • 於紫式大數據公司擔任技術領導(TL)，同時作為核心模組的工程師和技術PM，負責規劃、導入合適技術於各專案，並與客戶持續溝通討論
  • 工作內容為透過專案方式，協助其他中小型企業進行數據分析和數位轉型
  • 主要使用python撰寫核心模組、與前後端串接
  • 專案內容主要涵蓋方向:
    • 資料探勘與健檢，找尋參數相關性、議題PoC
    • 協助設計整理公司現有數據，建立中繼資料庫並開發各功能的數位儀錶板
    • 設計並整合生產相關子議題模組，如數學規劃、派工優化、產品分群
    • LLM相關技術應用，如RAG流程設計、向量搜尋比對專案等

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技術技能

  • Python：

    • 資料分析 (各類型監督式機器學習、AutoML、時序資料分析…)
    • 資料前處理 (資料串接、特徵工程、降維、不平衡資料處理…)
    • 啟發式演算法應用 (參數最佳化、排程派工核心模型應用、編解碼設計、迭代機制設計…)
    • 數學模型建立與應用 (Gurobi, Pulp…)
    • 基礎資料庫操作 (SQLAlchemy 操作ORM)
    • LLM框架運用 (llamaindex與LangChain架構應用、langgraph agent flow建立…)
    • 程式模板與團隊內部使用套件撰寫

  • R code:

    • 資料探勘
    • 資料前處理
    • 統計建模、資料可視化
    • 互動式應用和儀表板 (Shiny介面)

  • C＃ (Unity3D):

    • 使用C＃於Unity3D引擎撰寫遊戲程式
    • 各類程式腳本邏輯設計
    • 事件觸發、物理交互程式代碼撰寫等

  • SQL：

    • 熟悉SQL的基本語法和各類查詢 (主要使用PostgreSQL)
    • 主要是透過python與資料庫進行操作互動

  • 其他工具與技能:

    • C++, VB, Android App 等大學課程，會基礎操作和應用
    • Visual Studio 開發環境應用
    • Git 版本控制與使用
    • Docker基本操作和使用
    • Google Apps Script (JavaScript) 流程自動整合應用
    • Excel, Photoshop, Adobe Premiere…等操作
    • 系統輔助開發工具如Figma(前端設計)、POSTMAN(API測試)…
    • LLM相關開源軟體服務應用，如langflow, langsmith…
Python3 R C# Julia Java
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System development, data analysis, API deployment Statistical analysis, data visualization Game design using Unity3D Kernel code development for scheduling systems Basic Android app development
⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ ⭐⭐ ⭐

主要專案經驗

經驗一: 製程參數優化專案

  • 分析歷史生產資料，並基於統計方法檢定確認各機台有無機差
  • 應用分群模型(K-means, DBSCAN) 將產品和部分條件進行分群
  • 資料不平衡處理並利用監督式機器學習(XGboost, RF, lightGBM…)進行製程異常預測
  • 利用監督式機器學習進行生產速度預測
  • 結合最佳化演算法(PSO)找尋建議製程超參數組合
  • 製程端可基於產品條件獲取建議參數組合和相關指標

經驗二: 先進規劃排程與相關系統開發

(以下內容非來自單一專案)

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  • 生產管理面:
    • 基於歷史生產數據建議各產品生產機台、預測工時
    • 串接並整合相關資訊 (如透過撰寫RFC撈取SAP系統內資料)
    • 規劃UI介面讓生管能設定排程基本資訊 (數量、拆單、緊急度、機台可生產時間…)
    • 判別使用物料、替代物料是否足夠
    • 撰寫核心排程或各站點派工Rule-based程式或演算法 (使用Python)
    • 生成排程結果與對應指標
  • 製程面:
    • 基於製程特性 (如溫度參數、使用模具) 將工單分組管理
    • 基於產品特性和站點參數進行返工預測
  • 產銷管理面:
    • 訂單組合最佳化 (部分產品類型可透過數學規劃組合訂單，如紙業、鈑件切割…)
    • 建立主生產排程
    • 透過介面呈現當前產能估計結果
    • 可允諾量判別
  • 其他面向:
    • 需求預測
    • 運用決策分析方法，生成建議產能決策

經驗三: FDC異常事件關聯性與時序分析

  • 失效偵測與分類(FDC)系統下異常事件的關聯性時序分析與診斷
  • 基於不同lag下關連性、DTW、Granger因果分析等初步分析各參數關聯性
  • 平穩化檢定與差分處理，確認建模和分析結果的有效性
  • 殘差分析(ACF, PACF)確認殘差有無自回歸情形
  • 運用AIC, BIC等方式選擇合適時序預測模型
  • 整合時序預測模型和歷史異常事件關聯性，建立對應指標 (預測這些異常可能會一起出現)
  • 成果加入FDC系統中做為異常程度的其中一項分級依據指標

經驗四: 基於LLM快速查詢歷史相關文檔資訊

  • 設計一使用者能根據詢問5w1h，找尋到過往相關8d report相關紀錄的系統
  • 透過EasyOCR將檔案圖片文字擷取
  • 基於語言模型進行資料處理(llama-index框架)
  • 透過sentence transformer模型進行向量轉化，用於文檔相關性比對
  • 與AI服務企業(滿拓)合作，結合其提供API與向量資料庫構建系統

獎項

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其他經驗

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  • 碩班擔任班級代表
    • 不同於以往，我主動發起多項首屆活動(烤肉、交流大會、節日小活動等) 並與大家交流良好
    • 疫情後重新號召主辦系級畢業典禮，負責整體籌畫、布置以及總召拍攝紀錄影片和負責剪輯
      工工所快問快答
  • 工學院周年活動工工系籌備代表、遊戲設計
  • 中國工業工程學會學生青年社團 – 學術長
    • 為中國工業工程學青年學會第一屆創始成員
    • 負責文宣設計與相關活動規劃宣傳
  • 作業研究讀書會 – 總召
  • (Now)因應 GAI 熱潮，用簡單導論分式在朋友、客戶間分享很多AI的基礎蓋念
    LLM分享會簡報

休閒活動

  • 音樂演奏、譜曲
  • 跑步、扯鈴
  • 接觸各類遊戲，近期也有透過結合LLM技術撰寫簡單遊戲discord機器人
  • 與朋友的AI新創公司定期交流討論、互相學習

優點與缺點

優點：

  1. 擁有優秀的溝通和表達能力，擅長簡報製作、溝通、管理，與團隊合作愉快
  2. 專案接觸面項較廣，可以了解不同類型專案運作上需求和可利用工具，可擔任核心工程師及技術PM等角色
  3. 自學能力強，懂得自己去尋找方法和管道來解決相關問題。

待改進缺點：

  1. 需要加強時間管理和任務分配的能力，要能更果斷取捨和做出判斷。
  2. 較少與大型團隊合作或執行大型專案的經驗，需持續閱讀Github上專案架構。
  3. 經驗多為各理論、工具、研究的應用者，需要多強化理論基礎去應付更深入的問題

求職動機

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  • 期待能夠接受有挑戰性的工作、持續接觸最新技術。
  • 尋求能提供長期穩定性和成長機會的工作。
  • 有信心能夠勝任所有涉及有效溝通與協調的任務。
  • 我相信我的經驗背景和個人特質，能夠讓日常工作和任務運行更加順利。

聯繫方式

e-mail:
jason0304050607@gmail.com；yccheng@dalabx.com.tw
手機:
886-987172718
其他資訊:
Github

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