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鍾祐霖 Charles Chung

我是即將大學畢業的新鮮人,專長是人機互動(HCI)的實驗設計和數據分析,我的專長不只是UX的研究,更透過數據分析和使用者訪談深入理解人們的行為與思考模式,提供單靠使用者回饋無法觀察到的洞見。 數據分析軟體、巨量資料分析、機器學習、網頁前後端等都是我所熟悉的,在HCI實驗設計與數據分析中很常使用的工具,因此都可以很快上手。

國立清華大學 資訊工程學系 NTHU CS, Hsinchu,TW
charles5j21z@gmail.com

技能


分析 Analysis

我擅長分析,我喜歡透過分析了解事情的架構與全貌,擔任團隊的智庫。在討論時,我能幫助團隊逼近問題的關鍵; 面對大量資料,我的能力幫助我快速掌握資料脈絡,精準找出隱藏在資料中的洞見(insight)。


程式 Programming

程式對我來說是傳達理念的工具,也是最快速的溝通方式。從底層的C、C++、java、Python,到架設網站的Javascript、Django、Firebase,到巨量資料處理與機器學習的Hadoop、Tensorflow,程式是我的本業,也是每天的生活。


表達 To Express

表達不在於多敢講或講了多少,而是能否用最精準的方法把自己的理念與價值感動身邊的人。有時表達是正式簡報,有時只是閒聊,但我了解能夠表達自己這份技能,是我突出於其他工程師最大的價值,而表達力往往使我扮演關鍵的角色。


團隊 Squad spirit 

過去有人問過我,團隊是人情重要,還是成果重要?當然是成果重要,但要走的長遠,人遠比想像中更關鍵。團隊裡的每一個人都應該為打造更好的團隊努力,就算充滿不同的意見,也要抱著往對的方向前進的心態互相衝撞、互相激勵。


成長 Growth

我是個快速的學習者(Quick learner),樂於擁抱新的挑戰、新的事務。我從來不嚮往成為一帆風順的人,因此對於這個世界我從來沒有資格自滿。現在的我還不夠好,因此我才更希望抓住每一個可以讓我成長的工作機會!


語言 Language

我擅長英文(iBT 99),因為從小喜歡好萊塢的電影和西洋音樂,加上大學期間大量閱讀論文作品與出國交換的經驗,無論聽、說、讀、寫對我來說都很流利。除了英語,我也修習了一年韓文,有非常基本的韓語會話能力。

經歷

清華大學資訊工程系 書卷獎,2017 Fall Semester

大四上學期,以GPA 4.28/4.3接近滿分的表現拿到本系書卷獎,更在機器學習理論與實作和人機互動量化研究方法等課程拿到A+的成績。

台大IoX center workshop demo,2017年 11 月 

在台大、清大與Intel的合作研究計畫案中,我們研究知識傳遞的作品KnowledgeExplorer 佔有領導計劃的重要地位,因此在成果報告時獲邀向Intel總部展示,我是三位負責人之一。

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美商D2 Technologies 後端QA工程師實習,2017年 8 月 

第二年的實習,我直接負責D2 Tech.的軟體測試Code。除了修訂之外維護也是一份大工程,直接進入公司核心的程式顯示了公司對我的信任和肯定。

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美商D2 Technologies 網頁前端與app測試實習,2016年 7 月 - 8 月

第一年的實習,我有幸在VoIP(Voice over IP)的業界龍頭,同時也是矽谷傳奇之一的D2 Tech. 擔任產品測試員,期間還幫忙公司設計了全新的企業網頁,幫助這家產業龍頭門面徹底轉型。

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ATCC 初賽晉級,代表企業:國泰金控 ,2016 年 3 月

參加全國最有名的商業個案競賽,我和我的團隊夥伴雖然沒能一路過關斬將,但一群資工學生第一次見到外面的世界,在商言商,只有最好的才能存活的世界。這個經驗一直影響到現在的我們,不再只埋頭對自己的領域沾沾自喜,跟著世界的脈動才能駕馭於趨勢的浪頭。

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TEDxNTHU 宣傳部長 ,2015年 9 月 - 2016 年 5 月

隔了一年,我接下宣傳部長的職務,第一次當團隊的領導者。我們一起推行了許多社團從來沒實踐過的點子,讓這一屆的年會即使舉辦在炎熱的暑假期間,仍然銷售一空,並把TEDxNTHU推向首屈一指的知名大社團。

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TEDxNTHU 公關部員 ,2014年 12 月 - 2015 年 6月

剛入大學的我就參與了年輕的TEDxNTHU社團。我們的主要目標就是舉辦年度的點子分享大會。在沒有充足資源與指導的情形之下我們團隊獨立完成了商業企劃書,並與有訊科技(D-Link)等大企業公司達成長期合作共識,是我第一個成功的團隊經驗。

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''作品

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D2 Technologies官方網頁(網頁前端)

Adobe Dreamweaver、HTML、CSS


官方網站連結:http://www.d2tech.com


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(HCI實驗設計)

是我在HCI研究上最完整的作品,從定義問題、研究實驗設計、做出prototype,不斷學習與修正。

這份研究內容是當現今網路上的資訊破碎而凌亂時有沒有一種機制可以整合多個媒介的資訊,並幫助學習者理解、學習。

這份研究牽涉到許多有關學習與認知的深層理論,非常深刻有趣。


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Deep Neural Network(DNN)

Tensorflow(Based on Python)

Machine Learning ,特別是深度類神經網路(DNN)是很重要的工具。機器學習的實際用途除了可以拿來做資料分析之外,在預測上也有越來越精準的趨勢,相信接下來的應用只會越來越廣泛。我除了寫過一些基礎的模型之外,也了解業界很常使用的Transfer Learning,對於機器學習的理論和實務都有扎實的基礎。

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