用資料理解問題，
用軟體完成交付。

世界先進積體電路 VIS

資深軟體工程師

負責產線資料處理、自動判讀與 AI 工具開發，將資料分析方法整合進工程師實際使用的工作流程。

企業 AI Agent｜獨立建置、已上線

• 獨立負責架構設計、資料與工具整合、應用實作及部署。
• 透過 MCP 提供受控的資料庫操作，支援依問題撰寫 SQL、查詢資料並整理回覆。
• 日均約 80 使用人次，直接統計每日使用人次追蹤採用情況。

Wafer Map 自動攔檢方案｜已上線

• 既有判讀表現約 99%；立案時由產線工程師估算的專案效益約 新台幣 3 億元。
• 分析數值資料轉成影像時引入的表示差異，提出以原始資料與規則流程為核心的調整方向。
• 參與跨機台、跨製程及跨廠區判讀流程，改善自動攔檢的一致性。
• 目前持續研究隨機森林優化，在特徵工程與實驗之間反覆驗證，尋找進一步提升準確度的方法。

STDF 轉檔系統｜已上線

• 針對原系統約 600 萬元／年的維運成本提出替代方案。
• 主動提出開源替代方案，客製化 Python 轉檔工具，完整提取公司使用的欄位。
• 以 Cython 加速大量資料處理，並進行新舊系統輸出一致性比對。
• 交叉檢查量測值與旗標，區分真正缺失和量測異常，確保轉檔後保留正確意義。
• 上線後半年內未需修改或進版。

台灣康寧 Corning Taiwan

產線數位化實習生

• 從零建置 Python 與資料庫工具，使資料回溯時間減少約 99%，協助工程師定位產線問題。
• 透過使用者訪談調整功能，將現場需求轉換為可使用的內部系統。
• 專案於實習生競賽獲第二名。

強化學習智慧排程研究

國立陽明交通大學

• 研究圖注意力網路（GAT）與強化學習於產線排程的應用。
• 與既有規則式排程比較，在多組測試情境中評估完成時間及動態條件下的穩定性。
• 研究實驗中，整體排程完成時間平均降低約 20%。

TTT-Discover 用於 Alpha 挖掘

以 Qwen2.5-Coder-7B-Instruct 進行本地產碼與 LoRA 更新，研究模型生成、評分和更新的閉環流程。

• 比較獨立載入與共享權重，4-bit 條件下的記憶體量測從 18.82 GiB 降至 13.63 GiB。
• 固定 16 個 idea，使用 vLLM 比較併發數；產碼、驗證與評分的完成時間中位數從 39.52 秒降至 5.34 秒，約 7.4 倍加速。
• 加入 walk-forward 樣本外驗證與退化解檢查，避免把形式有效的程式誤認為有效因子。

WorldQuant / 24/7 Agent Alpha 挖掘

建立 24/7 自動運作的 Agent Alpha 挖掘系統，串接研究假說、因子生成與回測。以樹狀研究記憶保存各分支的假說、程式、回測結果與後續方向，讓下一輪探索延續既有成果。累計 24,072 次回測、44 個已提交 Alpha，取得 WorldQuant 台灣區第四名。