Allen Chen

Allen Chen
Data Engineer
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Allen Chen 拥有三年多在澳洲本地的数据工程行业经验,目前任职于金融科技公司 Iress,担任数据工程师一职,主要负责股票金融交易数据分析及机器学习平台的架构设计与数据管道的开发与优化。在此之前,Allen 曾在德勤咨询的 Data & AI 部门工作,为全球领先的金融、快速消费品、制造、医疗器械、建筑、采矿及能源行业的上市公司和政府部门客户提供专业的数据咨询服务,包括企业级云数据平台的设计与实施、人工智能及自动化解决方案、数据可视化以及机器学习的部署和应用。 Allen 精通使用 AWS、Databricks、dbt 和 Airflow 等数据工具,能够高效构建可扩展且健壮的数据管道和数据仓库。他持有多项权威认证,包括 AWS 认证解决方案架构师 (AWS Solution Architect)、AWS 数据工程师 (AWS Data Engineer) 和 Databricks 专业级数据工程师认证 (Data Engineer Professional)。

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自我介绍

关于Allen Chen

Allen Chen是一位经验丰富的云工程和数据科学工程师,拥有在多个行业中利用先进技术如Python、SQL、Java编程语言,以及GitHub、Terraform、dbt和Airflow等开源工具来构建现代数据平台的背景。Allen精通AWS、Azure等云服务,专业于数据工程、数据科学和云解决方案架构。

工作经历

  • Iress, Data Engineer,负责利用Docker、Apache Spark等技术开发数据平台,提高数据处理效率和安全性。

  • Deloitte, Data Engineer,参与了多个企业数据平台的现代化项目,专注于在云环境(AWS、Azure和Databricks)中构建ETL和ELT管道。

  • PwC, Trust & Risk Associate,作为风险与信任助理与客户合作,评估并优化他们的IT系统和数字资产的可靠性与精确度。

技术专长与擅长领域

云平台和架构

  • Amazon Web Services (AWS): Allen具有深厚的AWS应用知识,包括但不限于EC2, S3, Redshift, Glue, 和Lambda等服务,专于设计和部署云基础设施。
  • Azure: 熟练使用Azure进行云服务管理和配置,擅长使用Azure Data Factory等工具实现数据集成和自动化工作流。

数据工程与大数据技术

  • Databricks: 作为认证的Databricks数据工程师,Allen在使用Databricks平台进行大数据处理和机器学习模型部署方面具有专业能力。
  • Apache Spark: 在Apache Spark环境中,Allen拥有构建高效数据处理和分析管道的实践经验。

数据库管理与操作

  • SQL: Allen在使用SQL进行高级数据操作、性能优化和复杂查询构建方面具有丰富经验。
  • Data Warehousing: 熟悉数据仓库的建设和管理,能够有效地进行数据建模和维度设计。

编程与自动化

  • Python: 在数据科学和自动化脚本开发方面,Allen使用Python进行数据清洗、处理、分析和可视化。
  • Terraform & GitHub Actions: Allen利用Terraform实现基础设施即代码(IaC),并通过GitHub Actions实施持续集成与持续部署(CI/CD)。

机器学习与数据分析

  • Machine Learning: 利用Python和Spark等工具和库实现机器学习算法,处理复杂的数据分析任务。
  • Data Analytics: Allen具有利用AWS和Azure平台进行数据分析和生成洞察力的能力,帮助企业优化决策过程。

教育背景

  • University of Melbourne,硕士学位,机电一体化、机器人学及自动化工程

  • Nanjing Tech University,学士学位,机械工程

证书

  • AWS Certified: Data Engineer – Associate

  • AWS Certified Machine Learning – Specialty

  • HashiCorp Certified: Terraform Associate

  • dbt Developer

  • Databricks Certified Data Engineer Professional

  • AWS Certified Solutions Architect – Associate

项目经验

  1. Inaturalist 2019 Competition
    2019年2月至5月
    在Kaggle上参与的人工智能图像分类竞赛中,Allen负责处理数百万图像数据,应用Numpy和Pandas模块进行数据处理。他开发了基于卷积神经网络(CNN)的分类架构,使用Inception V3和Inception ResNet2预训练模型,并通过应用深度学习理论如不同的正则化方法优化模型,最终实现了74.6%的验证准确率。

  2. Build the Classical Industrial Robot
    2018年1月至5月
    在墨尔本大学的关联项目中,Allen设计并构建了一个具有五个自由度的经典工业机器人,该机器人能够按照预设轨迹移动和搬运物体。他负责模拟机器人结构并通过3D打印和激光切割进行制造。此外,他还设计了机器人末端执行器的轨迹,并实现了可靠的PID和LQR控制器,以在微控制器上实现位置和速度控制。

  3. ICRA AI Challenge Competition
    2017年12月至2018年5月
    在IEEE国际机器人与自动化会议上举办的国际机器人对抗赛中,Allen负责设计、建模、编译和维护机器人平台。他进行了正向和反向运动学分析以设计机器人轨迹,并设计了级联PID控制器进行位置、速度和电流控制。

公司经历

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