自動化 · 驗證 · FAE · Camera-AI · ATE

以嚴謹的自動化方法,打造 可靠且可驗證的系統。

聚焦自動化、驗證、客戶工程支援、Camera-AI 系統與 ATE 產測五項核心能力。

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可重現可追溯可維護

01 / 關於我

以系統思維實踐品質工程。

本作品集以可靠驗證為核心:明確定義測試目的、建立可診斷的自動化流程,並以可追溯證據支援工程決策。

技術範圍涵蓋軟體、韌體、裝置、儀器、網路、Camera 系統、產測與客戶問題結案,並將各項工作串接為完整工程流程。

01

證據優先

讓測試結果可追溯、可重現,並便於技術審查。

02

為失敗而設計

預先納入診斷邊界、復原機制與不確定性處理。

03

形成閉環

串接問題重現、根因分析、回歸測試與交付流程。

02 / 跨產品工程方法

核心工程能力

橫跨自動化、驗證、除錯、系統整合、客戶技術支援與測試架構的核心工程能力。

03 / 經歷

經歷領域

經歷涵蓋產測自動化、裝置驗證、客戶工程支援與系統整合。

04 / 履歷

履歷 / 職涯作品集

以適合公開網站的方式呈現履歷:首頁精簡、細節可點開查看。

鄒志清專業形象照

01 / 職涯摘要

鄒志清

資深測試自動化 / 系統驗證 / ATE / Technical FAE

21–22 年工作經驗國立成功大學 · 電機工程學系

21+ 年跨越軟體自動化、系統驗證、FAE、Camera / AI 與 ATE 的工程經驗。

目標職務

資深測試自動化工程師

系統驗證工程師

ATE 自動化工程師

Technical FAE

工作經驗

21–22 年

學歷

國立成功大學

電機工程學系

所在地

台灣

核心領域

Automation · System Validation · FAE · Camera / AI · ATE

主要技術

Python / C# · HW/SW Integration · Test Automation · Debug / RCA · CI/CD

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下載履歷

產品技術版圖

產品與技術領域

橫跨驗證、自動化、客戶技術支援、影像、連線與工業系統的工程經驗與技術領域。

AI / NPU

透過 Python 建立測試 Pattern、執行 FPGA / NPU 驗證、Golden Output 比對、Mismatch 分析與 Regression,自動化產生可追蹤的 PASS / FAIL 證據。

PythonPattern GenerationFPGA / NPUGolden ComparisonBit-accurateRegression

Wi-Fi / 連線驗證

Wi-Fi FPGA / Chip 驗證、MAC 層軟體測試、Connectivity Regression 與認證前測相關驗證經驗。

Wi-FiFPGA ValidationMAC ValidationConnectivityRegressionCertification Pre-testAutomation

Android TV / FAE 客戶技術支援

面向客戶的技術支援,涵蓋問題重現、Log / Evidence 蒐集、問題隔離、修正驗證、Regression、認證支援與技術結案。

Customer SupportAndroid / LinuxADBUIAutomator / AppiumRCACTS / GTVSJira / Jenkins

ATE / Robot / ESD 系統整合

以 ATE 端自動化進行設備整合,涵蓋 State Machine、Robot Handshake、ESD 流程、量測驗證與可追蹤 PASS / FAIL 證據。

C#PythonATERobotESDState MachineTraceability

工業視覺 / AOI

工程實作 / 技術領域

工業視覺工程實作,涵蓋 ROI、Threshold、Morphology、Blob / Shape Analysis、尺寸量測,以及 False NG / False OK 除錯。

OpenCVROI / ThresholdBlob / MorphologyShape / MeasurementFalse NG / False OKVision Debug

Camera / 影像驗證

Camera SoC / SDK 驗證,使用 Python 自動化控制 ISP / Codec、Snapshot / Video Capture、影像與影音規格判定、FPS / Bitrate 檢查與 Regression Debug。

Camera SoCPython AutomationISP / CodecRAW / YUVFPS / BitrateSSIMRegression

02 / 學歷

國立成功大學

電機工程學系

大學畢業1996/09 – 2000/06

03 / 工作經歷

工作經歷

點選職涯卡片查看職責、技術範圍與工程流程。

核心能力

自動化架構、驗證規劃、Debug / RCA、跨部門協調、追溯性與產線安全判定設計。

經歷總覽

FIH 工程經歷、聯詠驗證工作、冠捷 FAE 支援,以及早期系統驗證管理經驗已整理於互動時間軸。

04 / 技術技能

技術技能

程式語言

PythonCC++C#Shell / Batch

自動化

pytestSeleniumPlaywrightRobot FrameworkAppiumUIAutomatorPostman

DevOps

JenkinsGitLab CIGitHubDocker

測試 / 驗證

ATECameraAI/NPUAudio AIWi-Fi5GCANGNSSAndroid / LinuxHardware/software integration

工具 / 介面

SCPIDMMPower SupplyVeriWaveWiresharkiPerfCANoe / CAPLJiraConfluence

精選專案

Robot + ESD 自動化、Wi-Fi / FPGA 驗證、Camera / IPCam 驗證、AI/NPU 驗證、Audio AI 驗證、Android TV FAE 自動化、REST/WebUI/API 自動化與 CI/CD 自動化。

領導 / 專案管理

測試規劃、資源協調、SOP、Field trial、供應商協調、客戶溝通與跨部門問題追蹤。

05 / 工程案例

代表性工程案例

三個精簡工程摘要;點選後查看技術架構、驗證、RCA、工程輸出與責任邊界。

工程除錯方法論

我重視可重現的問題、可量測的判定條件,以及可追蹤的工程證據,而不是只靠反覆嘗試進行 Debug。

需求問題重現證據蒐集問題隔離根因分析修正驗證回歸測試結案

需求

釐清預期行為、驗收條件與失敗定義。

問題重現

建立可重複觸發問題的條件與步驟。

證據蒐集

收集 Log、量測值、Trace、畫面、輸出結果與環境資訊。

問題隔離

區分 HW / FW / Driver / SDK / Application / Automation 各層。

根因分析

找出最能由工程證據支持的失敗機制。

修正驗證

使用原本的失敗情境驗證修正是否有效。

回歸測試

確認相關功能與原本正常案例沒有被修正影響。

結案

記錄證據、驗證結果、剩餘風險與最終處理狀態。

06 / 技術圖解作品

技術圖解作品

使用 5 張提供的技術圖解素材,整理為可點擊的作品說明與責任邊界。

07 / 專案

精選專案領域

可展開的技術摘要,後續可加入已驗證案例、產出物與成果。

08 / 聯絡方式

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