William Hung — Senior Backend Engineer

創意團隊後端工程師，負責建構 AI 創意服務、影片生成管線、效能分析及廣告平台可靠性系統。

主要成就：

• 從零建構 AI 創意決策微服務（FastAPI，4,300 行程式碼，橫跨 3 個 Repo），整合 4 種 CV/ML 偵測器的內容感知裁切與填色引擎，在 140 張樣本基準測試中達成 100% 裁切內容安全率，零重要區域誤裁。
• 交付亞洲 3 個市場的動態影片廣告，每個專案皆在單一 Sprint 內完成。首波投放 CTR 從 0.2% 提升至 0.8%（4 倍）。後續多語系個人化影片管線預估可達 6 倍 CTR 提升。
• 將創意效能資料管線從排程批次架構遷移至事件驅動架構，觸發延遲從 47 分鐘降至 19 分鐘，資料新鮮度從數小時縮短至秒級。管線執行次數減少 40% 至 60%。
• 經過 3 輪強化，將截圖擷取通過率從 35% 提升至 100%。實作 OOM 背壓機制（19/19 擷取全失 → 0 損失），GraphQL 端點 p50 加速 3.95 倍，瀏覽器渲染 p50 加速 8 倍（48.4 秒 → 6.0 秒）。
• 主導創意素材管理平台從 PRD 線框圖到正式環境的完整交付，設計後端 API 層（46 個檔案、3 次 DB 遷移），使 4 位前端工程師能在 2 個 Sprint 內並行開發。
• 透過 VM 至 Kubernetes 遷移降低基礎設施成本 35% 及部署時間 16%。跨 4 個 Repo 與 3 個團隊完成 Kafka 明文至 SSL 遷移，趕在硬截止日前完成。透過 Go 1.20 升級至 1.25 修補 4 個 CVE。
• 建構團隊內部 AI 工具外掛市集，上線後即被團隊成員採用。透過自建 AI 迭代工作流程將 Story Points 翻倍（36 → 75）。舉辦 AI 驅動開發實踐知識分享會議。

開發企業級雲端資安產品（V1FS、V1CAM），管理跨 AWS、Azure、GCP 及阿里雲的多雲環境，專注於雲端資產安全及事件驅動的儲存桶防護策略。

主要成就：

• 使用OIDC和最小權限原則設計了強大的身份驗證系統，提高了客戶訪問管理的安全性。
• 通過實施無伺服器組合框架解決了AWS CloudFormation的限制，將部署時間減少66%，同時保持基礎設施穩定性。
• 開發了全面的文件安全解決方案，包括基於雲的V1FSS和V1FS SDK，為雲端和本地環境提供安全的文件掃描功能。
• 使用Go、Node.js和Python為AWS、Azure、GCP和阿里雲的多雲開發做出貢獻。
• 使用Jenkins、GitHub Actions、Docker、Kubernetes和Terraform實施現代DevOps實踐，實現快速功能部署。
• 獲得AWS解決方案架構師助理認證(SAA-C03)。

參考資料：

V1FS, V1CAM, OIDC, CloudFormation limit, Serverless Compose, V1FSS, V1FS SDK, SAA-C03

設計和開發專注於AWS和Azure平台的雲技術學習解決方案，具有互動式培訓環境和評估功能。

主要成就：

• 設計了雲原生學習平台，整合了思維導圖可視化和實踐實驗室，用於雲認證準備。
• 在公司的AI會議上進行了計算機視覺解決方案的技術演示以及演講。

參考資料：

伊雲谷網站、 會議網站連結

主要成就：

• 參與5G、6G研究和血壓天氣預測專利項目。

參考資料：

中央研究院網站、 高血壓預測專利

主要成就：

• 參與5G研究並在全國研發競賽中獲得第一名。

參考資料：

雲達科技網站、 全國研發競賽第一名報導