Zhi Rong Cheng 程至榮

關於我

研究所畢業於國立政治大學資訊科學系生物資料科學實驗室，研究領域涵蓋生物資訊、資訊檢索與軟體工程。目前在慧通智聯擔任軟體工程師，專注於網頁前後端的設計與開發。

擅長網頁設計與資料分析，並善於運用各類 AI 工具提升開發效率，透過程式解決實際問題。

技術能力

網頁開發
- 熟悉 Vue 3 生態系（Vite / Pinia / Router），能串接 REST API 與即時資料（Socket.IO），重視效能與使用者體驗，具備模組化開發習慣，並能使用 Vitest、Playwright 撰寫單元與端對端（E2E）測試。
- 擅長使用 Flask、FastAPI 設計 API 服務，熟悉 JWT / OAuth2 驗證與權限設計，具備 PostgreSQL、Redis 資料庫實務經驗，並能以 Pytest 撰寫後端單元與整合測試，確保 API 穩定性與可維護性。
- 使用 Docker / Docker Compose 建立一致的部署環境，熟悉 CI/CD 流程（自動測試、建置、部署），具備 Nginx 反向代理與服務監控實務經驗。
資料科學
- 熟悉資料清洗、特徵工程與探索式資料分析，使用 Python（Pandas / NumPy / Plotly）。
- 具備統計分析與機器學習數學基礎，能理解模型訓練流程、目標函數與最佳化方法。
- 碩士論文聚焦 Hi-C 接觸矩陣與染色質區室分析，優化 PCA-based 分析流程。
- 具備 Kaggle 實作經驗，熟悉完整建模與評估流程。
- 使用 R Shiny 建立互動式資料分析儀表板。
- 具備 LLM 系統實作經驗，整合 Gemini API、LangGraph 與 Web Search API 實作 RAG 服務。
系統管理
- 熟悉 Linux 系統操作與伺服器管理，具備服務部署、程序管理與資源監控經驗，能使用 systemd、crontab 管理服務與排程工作。
- 具備基礎網路與連線排查能力，熟悉檔案與權限管理。
- 熟悉 Vim 與 Shell Script（Bash），能進行系統操作與自動化管理任務。
AI 協作
- 熟悉以 AI 工具輔助開發流程，提升開發效率與程式品質。
- 具備 Claude Code、Windsurf 等 AI 編程工具實務經驗，應用於系統設計、重構與除錯。

履歷

教育背景

國立政治大學資訊科學系 - 碩士班
2022/9~2024/8
- GPA: 4.25/4.3
- 111 學年度研究生獎學金
國立中山大學企業管理學系 - 學士班
2017/9~2021/6
- GPA: 4.01/4.3
- 曾獲得三次書香獎
臺中市立臺中第一高級中等學校
2014/08 ~ 2017/07

工作經驗

慧通智聯 - 軟體工程師
2024/12/24 — Present
- 負責網頁前後端系統開發，涵蓋需求釐清、專案時程規劃、資料庫／資料表設計、技術文件撰寫及系統後續維運，可獨立完成完整開發流程。
- 完成並成功上線兩個全端專案：OTA 更新派送平台與 Acer Sense Ring 智慧戒指雲端服務。
- 參與團隊協作開發並推動 Data Master 雲端數據分析平台上線，與部門成員合作確保功能符合需求與交付時程。
國立政治大學資訊通識課程助教
2022/9~2024/1
- 曾擔任『探索數位世界』與『計算思維與人工智慧』這兩堂資訊通識課的助教。負責入門的程式設計、機器學習教學,包含 micro:bit（微軟及 BBC 合作設計的微型電腦）、RapidMiner （人工智慧 / 機器學習軟體）以及 Python 的相關應用。
- 獲選為 112 學年度第一學期優良教學助理。
波利馬資訊科技有限公司 (六角學院)
2020/12~2021/6
六角學院是一個專注於 Web 技術的線上課程平台，擔任實習生期間協助規劃『 JS 工程師養成直播班』、『 Vue 作品實戰班』等線上直播課程，並擔任助教製作輔助教材、協助同學完成課堂專案、追蹤程式碼的疑難雜症，同時也累積了不少網頁前端開發經驗。

專案

RAG & LangGraph 聊天機器人

網頁開發
前往專案:
此為個人 Side Project，實作一套結合 RAG、LangGraph 與 Web Search API 的 LLM 聊天平台。前往 GitHub:
- 前端使用 Vue 3 + TypeScript 建立聊天介面
  - 提供即時聊天介面，支援一般 LLM 與 RAG 回覆模式。
  - 支援 Markdown 與程式碼高亮顯示，提升 AI 回應可讀性。
  - 使用 Pinia 與 Vue Router 管理狀態與頁面流程。
  - 透過 VeeValidate + Yup 進行表單驗證，避免不合法輸入。
  - 使用 Vitest 與 Playwright 進行單元與 E2E 測試。
- 後端使用 FastAPI 建立 LLM 與 RAG API 服務
  - 整合 LangGraph Agent，依照使用者問題動態判斷是否需要進行 Web Search。
  - 串接 Gemini File Search API，實作文件上傳、向量化、語意檢索與 RAG 回覆。
  - 支援多家 LLM Provider（Gemini / OpenAI / Anthropic）。
  - 使用 JWT 與 bcrypt 實作使用者驗證與權限控管。
  - 提供 Email 驗證與忘記密碼流程，透過 Gmail SMTP 發送驗證信與重設連結。
  - 使用 SQLModel + PostgreSQL 建立關聯式資料模型，並透過 Alembic 管理資料庫遷移。
  - 使用 Redis 實作滑動視窗 Rate Limiter，限制使用者請求頻率。
  - 基於 Pydantic 進行型別驗證並自動產生 Swagger API 文件。
  - 使用 pytest 撰寫後端測試，確保核心功能穩定性。
- 系統架構與部署
  - 使用 Docker 與 Docker Compose 建立開發與正式環境。
  - 正式環境透過 Nginx 處理反向代理與靜態資源。
  - 整合 Zeabur CI/CD，GitHub Push 後自動建置與部署。
2025 雙北程式設計節 - 城市儀表板

網頁開發
前往專案:
本專案源自 2025 年臺北市政府與新北市政府合辦之黑客松競賽，競賽主題為「擴充開源專案－臺北城市儀表板」。參賽過程中，我們依據不同應用場景，進行相關開放資料的蒐集與清理，並同步調整儀表板之前端、後端及資料處理等功能。 本隊伍有幸晉級決賽，惟最終競賽成果未整合至官方專案中。因此，本儀表板為賽後基於原競賽構想，另行獨立製作與整理之成果展示。
- 專案主題：雙北防災資源與人口空間分析系統
  - 結合人口統計資料與空間視覺化，分析防空疏散避難設施、 AED、避難收容處所及警消資源的配置合理性。
- 空間分析與指標設計
  - 設計並實作兩種防災設施離散度指標：
    - 平均兩兩距離（Dispersion）：計算各設施間的歐氏距離平均，反映地理上分散程度。
    - 空間熵（Spatial Entropy）：透過網格分佈與資訊熵公式，分析設施分布的隨機性與集中性。
  - 透過人口與戶數比值（population / households per resource），以需求導向方式衡量防災設施負荷。
- 主題分析模組
  - 區域人口與防災資源比分析：
    - 針對雙北各行政區進行橫向比較，產出資源數量、人均比例與離散度排序結果。
    - 搭配地圖視覺化與圖表，直觀呈現資源密度差異。
  - 防空疏散避難設施容量分析：
    - 綜合設施面積、可容納人數與人均收容空間，辨識高壓力與擁擠區域。
  - 旅遊景點周邊防災資源分析：
    - 使用 haversine 距離計算景點 1km / 5km / 10km 內的防災資源覆蓋情形。
    - 評估高人流區域於災害發生時的即時應變能力。
- 資料工程與處理流程
  - 整合多個政府開放資料來源（人口統計、geojson、 AED、防災單位、避難設施、觀光人流）。
  - 建立三階段資料處理流程：
    - 初步清整（clean）：資料清洗與格式統一。
    - 跨資料整合（merge）：合併所有防災資源點位與座標。
    - 主題資料生成：依分析目標產出專用統計表。
- 專案成果與應用價值
  - 建立防災資源公平性與可近性的量化分析基礎。
  - 支援政策制定者進行資源配置優化與防災演練規劃。
  - 提升民眾對居住地與旅遊地防災能力的理解與風險意識。
Data Master 雲端數據分析平台

網頁開發
前往專案:
本專案為一套 No-Code 數據分析與機器學習平台，透過直覺化操作取代繁瑣程式撰寫，快速完成數據探索、視覺化、模型訓練與預測。系統支援多種圖表與 AI 分析能力，並提供自動化機器學習訓練、分析與預測，涵蓋分類、回歸、聚類等多種任務，協助使用者高效做出精準決策。
- 前端使用 Vue.js 建立 RWD 操作介面 (目前支持桌面版本)。:
  - 防範 XSS 攻擊，包含登入憑證使用 Cookie 避免被竊取、使用者輸入欄位消毒檢查等。
  - 支援 i18n 多國語系，網頁可以進行中英文切換。
  - 設計可以模組化使用的 Vue 以及 JS 元件。
  - 使用 Axios 管理 API 配置。
  - 使用 Plotly 進行資料視覺化。
  - 使用 Vitest 撰寫測試。
  - 串接 Payuni 金流。
- 後端使用 Flask 以及 FastAPI 提供 API，包含機器學習、 LLM 圖表分析、RAG 聊天機器人等服務，負責部分程式碼撰寫以及除錯的工作。
- 應用 Docker 於程式開發以及部署。
- 服務部署於 AWS EC2。
Acer Sense Ring 智慧戒指雲端服務

網頁開發

本專案無法提供網址。

Acer FreeSense Ring 智慧戒指的雲端資料同步服務，用於上傳與查詢用戶的健康資料紀錄，並提供管理者後台監看資料上傳狀況。

前端使用 Vue.js 建立後台介面。

設計對使用者友善的操作介面。

防範 XSS 攻擊，包含登入憑證使用 Cookie 儲存避免被竊取。

使用 Gmail SMTP 實作忘記密碼的寄信服務。

後端使用 FastAPI、SQLModel、PostgresSQL 等工具建立穩定的 API 服務:

串接 Acer 的 Single Sign-On 註冊服務，並透過 Redis 管理登入 Session。

基於 Pydantic 進行型別驗證、自動產生 Swagger API 文件。

使用 Gunicorn 設定合理的 Uvicorn worker 提高 API 吞吐量、提高服務穩定性(根據 CPU Core 與資料庫連線池)。

透過 Python 的平行任務模組處理 CPU 瓶頸，並善用快取與非同步的機制處理 I/O 瓶頸、避免服務阻塞。

使用 Locust 在開發機進行 API 壓測，在只有 4 vCPUs 的情況下可以達到 226.91 RPS 與不到 0.0008% 的失敗率，且服務全程可用 (模擬最高同時 2000 人持續使用服務 10 分鐘)。

使用 FastAPI Typer 建立用於專案的 CLI 工具。

使用 Pytest 測試後端 API。

配置 Nginx 處理靜態資源、SSL 加解密、服務轉發、流量限制等。

服務部署於 AWS EC2。
OTA 更新派送平台

網頁開發
本專案無法提供網址，此為示意圖。
- 建立韌體 OTA 更新平台，透過 NFS 檔案伺服器派送更新檔案。
- 前端用 Vue.js 建立使用者介面，功能包含派送檔案的上傳與資料檢查、歷史紀錄查詢、派送設定等，並透過 Socket.IO 即時監控檔案上傳進度。
- 後端使用 Flask、PostgresSQL 等工具建立 API 服務，並搭配 JWT 實作登入驗證。
- 設定 SSL 憑證並撰寫腳本自動更新平台以及部署，服務佈署於公司內部的 VMware Workstation。
- 配置 Logrotate 定期紀錄日誌。
HiCPEP (碩士畢業論文)

資料科學

 下載原文:
碩論摘要:

在 Hi-C 皮爾森相關矩陣中識別 A 和 B 染色體區室的標準作法是基於主成份分析,然而其運作原理卻鮮少被討論。對於 Hi-C 皮爾森相關矩陣,我們提出其第一主成份的變異解釋率通常很高,並且該解釋率反應了 PC1 與皮爾森相關矩陣上之區室的匹配程度。此外,我們提出了一種啟發式算法, 透過 Hi-C 皮爾森相關矩陣的共變異矩陣估計出第一主成份的型態,而不需要直接進行主成份分析。我們的啟發式算法可以使用隨機抽樣有效的實現以加快計算速度,為了解決高解析度下的記憶體瓶頸,我們使用一種最近發表的區室識別工具 POSSUMM 改進了算法,它接受稀疏的 Hi-C O/E 矩陣作為輸入。在我們的實驗中,我們的算法在時間或是記憶體使用上,其基準測試的表現優於使用 Scikit-learn 和 POSSUMM 等軟體工具的幂迭代法 (Power iteration),同時與作為基準答案的第一主成份有高相似度。程式碼公開於下列網址 https://github.com/ZhiRongDev/HiCPEP。