材料開發/製造業AI應用

結合材料科學背景與資料科學專長,協助材料開發團隊導入機器學習與數據驅動的研發流程,從資料整理到模型落地全程陪跑。 1. 實驗數據前處理與特徵工程 整理實驗/模擬數據、處理缺失值、設計材料描述子(descriptor),為後續建模打好基礎。 2. 機器學習模型建構 建立物性預測模型(回歸/分類),並提供模型精度評估與可解釋性分析。 3. 貝葉斯最佳化與實驗設計(MI核心強項) 運用貝葉斯最佳化等演算法,以最少實驗次數找出最佳材料配方或製程條件,加速研發週期。 4. 數據視覺化與儀表板開發 將實驗數據與預測結果整合成內部可共用的視覺化工具(如Streamlit),方便團隊決策。 5. 技術顧問與內部培訓 協助企業內部工程師建立MI/機器學習能力,擔任PoC設計討論的技術夥伴。

AI Agent 導入與開發

提供 AI Agent / Coding Agent 開發與導入服務,涵蓋 Claude(API / SDK)、OpenAI Codex 等主流工具,包含: 需求訪談與 Agent 架構設計(單一 Agent / Multi-Agent 協作) Claude API / Codex 串接開發(Tool Use、Function Calling、Structured Output) MCP (Model Context Protocol) Server 建置,連接內部系統、資料庫或第三方 API Coding Agent 工作流程設計(自動化開發、測試、程式碼審查) Prompt 工程與系統提示詞優化 Agent 測試、除錯與效能調校 部署建議與交接文件 適合對象:企業內部流程自動化、客服/知識庫 Agent、資料分析 Agent、跨系統整合(MCP)、AI 輔助開發流程導入。 合作方式:先進行需求釐清會議,確認範圍與交付項目後報價簽約。過程中提供進度回報,交付後附使用說明文件。 技術背景:具資料科學與 AI 顧問實務經驗,熟悉多種 LLM 應用開發工具與企業導入流程。