# 陳怡君

Headline：資料科學家 | 機器學習與數據分析

- Email：yichun.chen@datasci.tw
- Phone：+886 912 345 678
- URL：https://yichun-ds.tw

位置：中國臺灣，台北市，台北市，台北市大安區信義路三段 100 號，106

個人主頁：
- GitHub：[@yichun-data](https://github.com/yichun-data)
- LinkedIn：[@yichunchen](https://www.linkedin.com/in/yichunchen)
- Medium：[@yichun.ds](https://medium.com/@yichun.ds)

## 簡介

我是一位擁有 6 年經驗的資料科學家，專精於機器學習、統計分析與大數據處理，擅長從複雜資料中挖掘商業洞見。

- 主導多項端到端資料科學專案，包括推薦系統、客戶流失預測與需求預測
- 具備將模型導入生產環境的實務經驗，熟悉 GCP、AWS 等雲端服務
- 重視跨部門溝通，能將技術成果轉化為具體商業決策
- 持續學習新技術，並熱衷於透過 Medium 分享資料科學知識


## 教育背景

### 國立臺灣大學

碩士，資料科學學程，成績：4.2，2015年9月–2017年7月

URL：https://www.ntu.edu.tw

課程：機器學習、統計推論、深度學習、大數據分析、資料視覺化

Summary：
研究方向為可解釋機器學習與推薦系統，碩士論文題目為「基於注意力機制之可解釋推薦模型」。擔任統計學助教，並協助教授整理實驗資料。


### 國立清華大學

學士，數學系（雙主修資訊工程），成績：3.9，2011年9月–2015年7月

URL：https://www.nthu.edu.tw

課程：微積分、線性代數、機率論、統計學、程式設計

Summary：
建立紮實的數學與程式基礎，參與系上專題競賽，並於大三暑期至科技公司實習，負責資料前處理與初步分析。


## 工作經歷

### 資深資料科學家

雲端數據科技股份有限公司，2021年3月至今

URL：https://www.datacloud.com.tw

關鍵字：客戶流失預測、推薦系統、深度學習、A/B 測試、團隊領導

Summary：
- 主導客戶流失預測專案，整合 CRM、交易與行為數據，建立 XGBoost 模型，精準率提升 25%
- 開發個人化推薦系統，結合協同過濾與深度學習，帶動部門營收成長 18%
- 設計 A/B 測試評估框架，協助產品團隊建立數據驅動的決策流程
- 負責資料科學團隊的 code review 與技術分享，提升團隊整體開發品質


### 資料科學家

智慧零售顧問有限公司，2017年8月–2021年2月

URL：https://www.smartretail.tw

關鍵字：銷售預測、RFM 分析、K-Means、Airflow、API 部署

Summary：
- 建立門市銷售預測模型，整合歷史銷售、天氣與促銷活動資料，預測誤差降低 30%
- 建置客戶分群系統，利用 RFM 分析與 K-Means 分群，協助行銷團隊規劃精準行銷活動
- 開發自動化報表流程，以 Python 與 Airflow 取代人工產出，每月節省 20 人時
- 與工程團隊協作，將模型包裝為 RESTful API 並部署至雲端環境


## 語言

- 中文：母語或雙語水平，關鍵字：母語、商務溝通與簡報
- 英語：完全專業水平，關鍵字：TOEIC 950、技術文件閱讀與撰寫

## 專業技能

- 機器學習：專家，關鍵字：Python、scikit-learn、XGBoost、PyTorch、自然語言處理
- 資料分析與統計：專家，關鍵字：SQL、R、統計檢定、時間序列分析、實驗設計
- 資料工程：高級，關鍵字：Apache Spark、Airflow、dbt、Docker、雲端服務
- 資料視覺化：高級，關鍵字：Tableau、Looker、Matplotlib、Plotly、資料故事化

## 榮譽

### 台灣資料科學競賽金牌獎

台灣資料科學協會，2022年11月

Summary：
以自動化機器學習平台參賽，自 300 多組隊伍中脫穎而出，獲得金牌獎。


## 證書

### AWS Certified Machine Learning – Specialty

Amazon Web Services，2023年4月

URL: https://aws.amazon.com/certification/
### Google Professional Data Engineer

Google，2021年6月

URL: https://cloud.google.com/certification/data-engineer

## 出版刊物

### 基於注意力機制之可解釋推薦模型

國際資料科學與分析期刊，2022年3月

URL：https://doi.org/10.1007/s41060-022-00300-5

Summary：
提出結合注意力機制與可解釋性的推薦系統架構，在公開資料集上取得領先成果，並深入探討模型決策的透明性。


## 項目

### 即時人流預測系統

整合政府開放資料與天氣資料，預測商圈即時人流，協助零售業者進行營運調度。，2023年1月–2023年6月

URL：https://github.com/yichun-data/people-flow-forecast

關鍵字：時間序列、LightGBM、GCP、開放資料

Summary：
- 使用 LightGBM 與時間序列特徵，預測準確度達 92%
- 部署至 GCP Cloud Run，並提供 REST API 供內部系統串接
- 設計資料監控流程，確保模型穩定性


### 自動化機器學習平台

建置可重現的 AutoML 流程，簡化模型訓練與部署。，2022年3月–2022年12月

URL：https://github.com/yichun-data/automl-platform

關鍵字：AutoML、Kubeflow、MLflow、CI/CD

Summary：
- 以 Kubeflow 與 MLflow 搭建機器學習生命週期管理平台
- 支援多團隊協作與模型版本管理，降低 40% 模型上線時間
- 整合 CI/CD 流程，提升開發效率與可靠性


## 興趣愛好

- 閱讀：資料科學、經濟學、科幻小說
- 戶外活動：登山、自行車、路跑

## 志願服務

### 資料科學教育協會

志工講師，2019年1月–2023年12月

URL：https://www.datascitw.org

Summary：
- 協助舉辦資料科學工作坊與線上課程，累計教導超過 500 名學員
- 維護開源教材，推廣資料素養教育
- 輔導學生完成實作專案，並提供職涯建議