我目前於銀行 AI 科擔任資料科學工程師，專注於機器學習與自然語言處理（NLP）模型的開發與落地，特別著重輿情分析相關應用。在實務專案中，我具備從需求釐清、技術方案規劃，到模型建置與部署的完整經驗，能依不同情境設計最適化的資料與模型流程。

除了傳統機器學習與深度學習模型外，我也多次參與語言模型（LM/LLM）的 fine‑tuning 實作，涵蓋企業內部專案與外部競賽，累積豐富的任務導向調校經驗。近年則投入生成式 AI 的研究與實作，特別是 multi‑agent 架構的應用探索，致力於將 GenAI 以更智慧、可協作的方式導入金融情境。

整體而言，我關注技術的實效與可落地性，期望透過自身在 AI 與 NLP 的跨域經驗，協助團隊掌握新興技術，打造真正具價值的應用。