Yu-Jun Wen
Founding Engineer @ Zhanwei AI
統計出身，做過工廠 Edge AI、大規模威脅資料探勘、LLM Agent，現在在 Zhanwei AI 從零打造 B2B Agent 產品。習慣從數據、系統和使用者三個角度看同一個問題。
● career journey · 2020 — now
2020 — 2022
AI Engineer
WNC · Factory Edge AI (0→1)
2022 — 2025
Backend Engineer
Trend Micro · Big Threat Data Mining
2025 — 2026
Sr. Backend + LLM
Trend Micro · Agent Security Solution (0→1)
2026.06 — NOW
Founding Engineer (Sr. AI Engineer)
Zhanwei AI · B2B Agent Product (0→1)
技能樹
- 2026 Zhanwei AI
- 2025 Trend Micro
- Agent 威脅解決方案 Agent-based Threat Solution
- LLM 整合開發 LangChain / LangGraph
- LLM 評估 LangFuse / DeepEval
- 跨服務整合平台 0→1
- 雲原生微服務部署 AWS EKS / Helm / Terraform
- 2022 Trend Micro
- 大規模資料探勘 PySpark / Athena / S3
- 威脅研究與解決方案
- CI/CD GitHub Actions
- 2020 WNC
- 非監督式異常偵測 AutoEncoder
- Edge AI 部署 Jetson / K3s
- 從需求規劃、模型訓練到上線 0→1
- ROOTS 統計 × 服務科學
- 統計推論
- 序列模型 RNN / LSTM
- 電腦視覺 CNN / YOLO / OCR
- UX Design
Projects
Closed-Loop Automated Analysis Platform
自動化資安分析閉環平台 — 把 1,000 件/天的人工調查縮減到只需 1–2 人處理
- 獨立設計並交付 4 個微服務：Root-Cause Analyzer（Go/Athena）、LLM Report Generator（Python/FastAPI/Azure OpenAI）、Async Remediation Pipeline（SQS/S3）、Case Management（Go/PostgreSQL）
- OpenAPI-first 開發流程，自動產生 server interface 與跨服務 client
- Helm library chart + Helmfile 部署 3 環境 × 4 AWS regions，Terraform 管理雲端資源
- 從偵測到修復全流程自動化，處理人力從 5–7 人縮減到 1 人
Go Python FastAPI Azure OpenAI AWS PostgreSQL Kubernetes Helm Terraform
LLM Evaluation Framework
LLM 輸出品質的持續監控與回歸測試框架
- 整合 LangFuse + DeepEval，建立 config-driven 多維度評估（正確性、完整性、格式）
- 無需改 code 即可調整評估維度，支援自動化回歸測試
Python LangFuse DeepEval Azure OpenAI
Factory AI — Audio Anomaly Detection
工廠設備音訊異常偵測系統，從 0 到 production
- 設計 4-service 微服務架構（Record → DataPreprocess → DataControl → Predict），以無監督 AutoEncoder 解決生產環境缺乏故障樣本的問題
- 實作 3-mode 自適應 pipeline（Warm-up → Training → Detection），無需人工介入自動重新訓練
- 從硬體採購、K3s cluster 建置到 Jetson Nano edge 裝置部署，全程獨立執行
Python TensorFlow K3s Docker MQTT Grafana InfluxDB