吳哲丞 Reeve Wu

以 DevDays Asia 2025 活動中的微軟學生專家身分，負責工作坊籌備與「Next Big AI 學子區」攤位內容設計，向學生展示微軟提供的最新技術資源與支援。

• 籌備 DevDays Asia 2025 工作坊，協助 30+ 位開發者使用 Azure OpenAI 與 Cognitive Services 建立端到端 AI 原型。
• 設計「Next Big AI 學子區」攤位展示內容，整理並呈現微軟面向學生的技術資源、學習路徑與支援方案。

在 Azure 與 Power Platform 上交付生成式 AI 解決方案，將新興 AI 能力轉化為可用於企業場景的 PoC 與實務系統。

• 完成 40+ 個生成式 AI 專案，加速企業導入 AI workflow，並用 PoC 驗證新功能可能性。
• 設計並實作 RAG 與 agentic framework，支援領域型自動化並整合為可擴展的實務方案。
• 設計自動化影片分段流程，突破系統限制並提升長影音逐字稿流程的穩定性。
• 開發可自主呼叫 OpenAPI 的多代理系統，降低人工整合成本。

建置企業 Text-to-SQL 評估工具與工廠資料分析流程，支援真實製造場景下的品質監控需求。

• 設計可跨多種資料庫 schema 的 Text-to-SQL benchmarking 流程，提升評估一致性與擴展性。
• 開發工廠資料庫評估流程，支援即時品質監控與營運分析。
• 以 Agile Scrum 與 Test-Driven Development 方式進行迭代開發與可靠性提升。

投入檢索增強生成與排序系統研究，聚焦混合檢索流程、評估方法與系統可靠性分析。

• 設計結合 BM25、dense retrieval、ColBERT reranking 與 RRF fusion 的混合檢索流程。
• 相較於基線 BM25，達成 +35% Recall@1000 與 +31% nDCG@10。
• 研究如何利用 LLM 內部訊號的不確定性作為檢索依據，提升 RAG 系統的證據召回與回答品質。

建置結合多代理推理、地理空間分析與模擬流程的全端 LLM 系統，用於城市資料分析與決策支援。

• 在 Azure 上部署全端 LLM 多代理系統，可自主擷取、視覺化與分析地理空間資料。
• 分析並視覺化超過 30K 筆市民熱線資料，透過語意分群辨識其時空分佈、趨勢與異常模式。
• 開發整合開放移動資料與都市資料的 agent-based simulation 平台。

專注於研究無人機在室內環境中使用大型語言模型進行導航與避障的技術，結合感測器資料與語言理解能力，提升無人機在複雜環境中的自主性。

• 設計並實作結合 LLM 與感測器資料的無人機導航系統，實現在室內環境中的自主導航與避障。

策劃並帶領雲端與 AI 技術學習活動，協助學生與開發者進入生成式 AI 與雲端應用領域。

• 設計並講授兩場 AWS Bedrock 與 OpenSearch 技術工作坊，累積 100+ 參與者。
• 工作坊滿意度分別達 4.4 與 4.8。
• 擔任 AWS AI Practitioner 課程講師，累積 2,700+ YouTube 觀看次數。

【2025 AWS Educate Taiwan 雲端校園大使證照陪跑計畫 - AIF 重點整理衝刺班 】

youtube.com

策劃並執行宣傳活動，協助學生與求職者了解 LinkedIn 的職涯資源與機會。

參與學生主導的資訊年會議程規劃與活動協作。

負責校園選務與選舉行政協調，支援學生自治運作。

• 任職期間統籌與協助籌辦超過 20 場校內活動。