資料先可用
從 API、網頁、文件與既有系統擷取資料，清洗成可查詢、可追蹤、可重複使用的資料資產。
5-10 分鐘自我介紹 | 巨鷗科技 AI 應用研發工程師
江易倫 I-Lun Chiang
用 Python、資料管線與 AI workflow，把可重複的人工作業變成可維護、可驗證、可部署的應用系統。
Positioning
我做的是 AI 應用落地，不只是模型試用。
我的強項是把資料來源、資料庫、API、AI 工具與使用者流程接起來，讓 AI 進入日常作業。
AI 要可驗證
用知識庫、RAG、提示設計與測試資料建立回覆品質基準，降低只靠人工感覺評估的風險。
流程要可維護
用 Python、FastAPI、Docker、n8n 與資料庫串成服務，讓專員不用反覆手動查詢與整理。
Capability Map
從資料到 AI 應用，我負責把中間的工程補齊。
Data Ingestion
爬蟲、REST API、PDF / Web / CSV
Data Model
MySQL、PostgreSQL、SQLite、正規化與去重
AI Knowledge
RAG、NLP、提示設計、測試問題生成
Workflow
n8n、排程、通知、補漏與錯誤提醒
Internal Tools
FastAPI、Docker、查詢介面、xlsx 匯出
這張圖是我希望帶進 AI 應用研發職位的工作方式：先讓資料流穩定，再把 AI 包進能被使用、維護與檢查的系統。
Public Work 01
n8n-patent-scraper：專利資料自動化 ETL 工作流
從 TIPO GPSS API 取得專利資料，透過 n8n 編排流程，拆解巢狀 JSON 入 MySQL，並補齊申請人公司資訊。
Flow
TIPO GPSS API -> n8n -> MySQL -> company enrichment
Built
主排程、專利 ETL、申請人公司資料補全三段 workflow
AI Fit
讓非結構化/巢狀資料成為後續搜尋、分析與 AI 應用的資料基礎
Public Work 02
patent-applicant-radar：專利申請人商機分析工具
以專利申請人為中心，提供篩選、下鑽、競品分析與客戶聯絡資料匯出，把資料庫轉成可操作的業務工具。
Stack
FastAPI, MariaDB / MySQL, Docker, static frontend
Features
申請人篩選、專利明細、IPC/CPC overlap、xlsx 匯出
AI Fit
適合作為 AI assistant 或 RAG 查詢前的結構化資料服務層
Public Work 03
garmin-health：個人健康資料自動化推送
從 Garmin Connect 擷取每日資料，保留 raw JSON，寫入 SQLite，產生每日/每週摘要並推送到 Telegram。
Flow
Garmin Connect -> raw JSON -> SQLite -> summary -> Telegram
Reliability
Docker Compose 部署、排程補漏、避免重複推送、安全錯誤通知
AI Fit
展示資料擷取、規則摘要、通知介面與自動化部署的端到端能力
Experience Alignment
履歷經驗和公開作品指向同一件事：把流程系統化。
源昇整合方案智財 / 軟體工程師
內部服務重構、資料轉移、AI 輔助工具、n8n 自動化、查詢服務與爬蟲 API。
帝緯系統整合 / 資料分析師
生成式 AI 模型測試、知識庫問答整理、測試問題生成與回覆品質評估。
東方線上 / 研發工程師
資料工程、爬蟲、機器學習、內容標註、交易資料分析與資料流程自動化。
Why Me
我適合 AI 應用研發工程師，因為我能把 AI 接到真實流程。
懂資料來源
能處理 API、爬蟲、資料庫、文件資料與資料品質問題。
懂應用包裝
能用 FastAPI、Docker、n8n 與前端頁面把流程做成可使用工具。
懂 AI 落地
能把 RAG、提示設計、測試資料與自動化工作流放進企業場景。