AI Engineer · 公開履歷

何彥南 Yen-Nan (Aaron) Ho

新北市，台灣｜個人網站：https://aaron1aaron2.github.io/

AI Engineer

現任皓博 Data Scientist，專注工業 AI 產品與客戶交付。主導 Harbor AI 2.0 監控平台的產品／領域設計，以及設備出廠品質檢測從需求到現場交付的端到端專案；結合資料判斷、系統整合與 AI 協作，把分析方法做成可操作、可驗證的產品。

核心能力

資料與模型： Python、NumPy、pandas、SciPy、PyTorch；振動／PRPD、RUL、CNN、統計分析、消融與資料品質評估。
AI 與產品整合： LangChain／LangGraph、報告服務、vLLM、Django／Django Ninja、REST、非同步工作流、React／TypeScript。
工程與交付： PostgreSQL、Redis、RabbitMQ、Docker、離線部署、更新／回復、資料遷移、自動化測試、AI agents 與人工審查。

工業智慧監控平台： 主導 Harbor AI 2.0 產品與領域設計，與團隊及 AI agents 從 0 到 1 建構監控、診斷與報告功能。定義 API、資料存取與跨服務工作流，推進新舊共存、遷移與漸進替換；2.0 已可不依賴 1.0 運作。
智慧設備出廠品質檢測平台： 主導需求、規格、AI 協作實作、UI／UX 與現場交付，與工程夥伴建立逐件檢測流程。將 5–6 層跳轉整理為計畫清單、工單、看板三類核心介面，加入感測器安裝及量測前檢核；到場示範與教育訓練，親自排除時間偏移造成的連線中斷並完成後續修正。專案持續推進，正式驗收結論待確認。
模型與報告品質： 追查 RUL 分析來源，發現測試常數被誤當觀測資料後作廢結論，要求多參數與消融重新驗證，讓研究 notebook 呼叫產品程式。將案場分析推進為平台報告服務，分離確定性分析與 LLM 敘事；DOCX 報表及前端下載已合入主線。
AI 協作工程與交付： 建立可追溯的需求、決策、issue、測試與版本紀錄，安排 AI agents 在隔離分支並行開發及驗證；每日功能回歸與監控銜接人工 PR／發布審查。整合離線與跨架構安裝、更新／回復及版本交付，負責品質條件、領域判斷與切版決策。

整合訪區分組、點間距離、OR-Tools TSP 與 Folium，建立實地訪查路線、離散程度與預算估算流程。

MCIENet，碩士論文（2024）： 獨立主導 DNA 序列與 3D chromatin interaction 預測的多尺度 CNN、資料流程、消融、跨資料集評估及 XAI。部分前處理改寫自 ChINN，保留跨細胞類型泛化限制。
Horus 人員辨識系統（2020）： 主要負責以 FastReID 為基礎的 ReID 整合、相似度／雙門檻與追蹤紀錄，與團隊串接多鏡頭追蹤及臉部辨識；獲畢業專題第一名。
雙北防災資源分析系統（2025）： 負責題目發想與資料蒐集，與團隊分析景點周邊防災資源配置，晉級城市儀表板黑客松決賽；公開儀表板採朋友範本 fork。

IIAI AAI，2021： A Dynamic Embedding Method for Passenger Flow Estimation. 負責方法、資料、模型與實驗；Competitive Paper Award。
TCSE，2020： Hierarchical Attention Network with Sentiment Lexicons for Stock Article Emotion Analysis. 本人完成研究工作，論文共同發表。
Knowledge-Based Systems，2024： Dynamic traffic network representation model for improving the prediction performance of passenger flow. 程式碼與技術支援的輔助角色。