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潘威信的大頭照

潘威信Timo Pan

軟體工程師・緯致科技駐點工程師

以 Python 後端為核心、也能動手做前端的軟體工程師。做過全國空中搜救派遣平台,現在替硬體工程師把電路設計流程自動化。

GitHub [email protected]
3+
年軟體工程經驗
1 天
EQL 檢查時間,原本約一週
6
場全台教育訓練
特優
實習專題競賽

關於我

我是一名擁有 3 年以上經驗的軟體工程師,以 Python 後端開發與系統架構設計為主,也具備 JavaScript、React 前端開發經驗,能從資料庫、API 一路做到使用者介面。畢業於元智大學資訊工程學系。

對新技術有強烈的好奇心,喜歡挑戰自己,並把所學應用在實際專案中。

工作經歷

  1. 在職中

    駐點工程師

    緯致科技股份有限公司駐點於緯穎科技服務股份有限公司

    優化並建置公司內部硬體工程師所需的系統與工作流程。

    • 全公司使用的 PCB 等長走線檢查平台:把原本用 Excel 的人工檢查改成線上填寫,檢查時間從約一週縮短到一天。

      • FastAPI
      • EQL(Equal Length,等長走線):高速訊號的多組線路必須同時到達、電氣特性一致,因此走線長度要盡可能相同,系統負責管控這些線路群組
      • 將原本以 Excel 進行的人工檢查改為線上網站填寫,全公司統一使用
      • 檢查時間從約一週縮短到一天,並自動產生總結報告,讓工程師確認線路設計品質
      • 主要使用者為 EE(電子)、PWR(電源)、Layout(電路板佈線)工程師
    • 電路圖自動轉檔流程:轉檔時間從人工約半天縮短到一小時,失敗時自動寄 Log 通知,成果自動上傳雲端。

      • FastAPI
      • AutoIt
      • DSN 是 OrCAD(電路設計軟體)的電路圖檔;結合 OrCAD 內建指令與 AutoIt(Windows 自動化腳本工具),自動轉換硬體工程師的電路圖
      • 轉檔時間從人工手動約半天縮短到約一小時
      • 以 AutoIt 監控 OrCAD 的異常狀況;OrCAD 本身不穩定造成的失敗約每週一次,發生時自動將 Log 寄給工程師,提供修改方向
      • 轉檔後的檔案自動上傳雲端,供工程師下載進行後續工作
  2. 中階工程師

    和瑩電腦股份有限公司

    參與內政部消防署 AI 智慧搜救派遣系統建置中程計畫,並負責日常機房維運。

    • 全台各縣市地方機關與中央搜救單位共同使用的空中救援申請與簽核平台。

      • Django
      • JMeter
      • 全台各縣市地方機關與中央搜救機關皆在使用
      • 依 BPM(業務流程管理)邏輯,讓地方機關彈性設定申請簽核流程
      • 整合 GIS 地圖(地理資訊系統)顯示案件位置,並以通知模組即時推播新申請
      • 改寫 Django Middleware,串接 SSO(單一登入)驗證系統
      • 使用 JMeter 撰寫壓力測試腳本,通過效能驗收需求
      • 完成北中南共六場教育訓練,並撰寫教育訓練教材
    • 統一管理 8 個系統之間的 API 介接、使用量與啟停用。

      • Django
      • Nginx
      • Celery
      • 串接 8 個系統,透過 Nginx 反向代理(reverse proxy)轉送系統間的請求
      • 監控各系統的 API 使用狀況,必要時可直接停用特定 API
      • 以 Celery(Python 背景排程工具)定時拉取 Nginx 日誌,分析 API 使用量
    • 救災現場無線電即時管制,發話內容即時轉成文字。

      • FastAPI
      • WebSocket
      • 以 WebSocket(瀏覽器與伺服器的即時雙向連線)即時顯示發話人、時間、頻道與內容
      • 另建一條 WebSocket,將內容即時上傳至中央系統
      • 串接 Google Speech-to-Text 語音辨識,即時把無線電語音轉成文字
    • 中央硬體設備登記,加上即時監控儀表板。

      • Django
      • Grafana
      • Prometheus
      • 利用 Django Admin(Django 內建後台)建立中央硬體設備登記
      • 串接 Prometheus(指標收集)與 Grafana(監控儀表板),即時呈現設備狀態
    • 蝦苗即時計算

      微調(fine-tune)YOLOv7 物件偵測模型,自動計算攝影機畫面中的蝦苗數量,準確率約 89%。

      • PyTorch
      • YOLOv7
  3. 測試工程師實習生

    安智聯科技有限公司

    參與工廠系統:SPC(統計製程管制)、AOI(自動光學檢測)、RPA(流程自動化機器人)。

    • 使用 pytest、Selenium(瀏覽器自動化)建立自動化測試框架
      • pytest
      • Selenium
    • 使用 Flask 開發後端 API
      • Flask
  4. 教授助理研究生

    元智大學

    • 從 CT(電腦斷層)影像定位並分割肝臟、預測可能的病灶位置,並在網頁上以 3D 呈現。

      實習專題競賽特優獎

      • React
      • Flask
      • Three.js
      • 使用 CNN(卷積神經網路)讀取病人 CT 影像,偵測肝臟位置
      • 使用 2D U-Net 影像分割模型切出肝臟,去除身體其他部位
      • 使用 Three.js(網頁 3D 繪圖函式庫)將肝臟 3D 模型呈現在網頁上
    • 線上測驗系統,依使用者的測驗結果推薦題目。

      • Flask
      • 以 CB(內容式推薦)與 CF(協同過濾)兩種推薦方法進行出題
      • 使用中研院模型對題目自動分類
      • 依測驗結果為使用者推薦題目