Agenda
10:00
- 10:30
Track
1
TSMC Digital
Acceleration Blueprint in the AI Era
林宏達 Chris Lin
副總經理暨資訊長｜企業資訊技術
10:35
- 10:55
Track
1
How IT
Empowers TSMC’s Global Manufacturing
陳儒寬 Ju-Kau Chen
處長｜技術系統整合處
11:00
- 11:20
Track
1
AI Unleash
Your Innovation ── From Semiconductor Data to AI Applications
謝慧杰 Jack Hsieh
處長｜智慧應用整合處
11:25
- 11:45
Track
1
Enabling
TSMC’s Digital Future with Platform Engineering
葉毅 Jack Yeh
處長｜平台工程處
11:45
- 13:00
Track
1
Break Time
13:00
- 13:50
Track
1
自助式大數據平臺：
平台工程的策略與價值
Track
2
AI 服務開發全解析：
從技術藍圖到落地實踐
在台積，
IT 需要面對管理數百個應用團隊及其多樣化數據和分析需求的挑戰，傳統的數據工程團隊通常需要建立 ETL 管道
(pipelines)，將數據從應用數據庫轉移到大數據平台進行後續分析。鑒於台積電的量體 - 數百個應用服務及數千個數據集 (tables)
- 如何管理和維護如此龐大規模的數據量及 ETL 管道就成為數據平台工程團隊的挑戰與機會。
我們將深入解析企業 AI 開發從技術概念到實踐落地的完整過程。內容涵蓋如何在企業內部高效推動 AI
產品的開發，包括需求訪談、設計與規劃，以及團隊角色的分工與溝通協調。探討如何在企業環境中引入不同的 AI 技術，及透過平台開發擴展 AI
應用影響力的方法。這將強調技術實施與跨部門協作的重要性，助力企業內部的 AI 創新項目邁向成功。
周威廷 Richard Chou
副理｜平台工程處
大數據平台研發主管，擁有 13 年相關技術經驗，曾服務於 Appier、IBM
及新創公司，帶領過多個產品開發團隊，目前專注於大數據平台的設計與技術創新。熱衷於探索大數據技術前沿，致力於打造高效、穩定且可擴展的數據處理系統，並推動企業數據價值的極大化。秉持對大數據技術的極高熱忱，持續帶領團隊提升技術能力，推動更優化的開發與協作環境。
游友誠 Yu-Cheng Yu
資深工程師｜智慧應用整合處
AI 資深工程師，擁有七年經驗，專注開發企業知識管理系統 AI
助手。專業涵蓋自然語言處理（NLP）和人工智慧技術，擅長語言模型和深度神經網絡，設計高效 MLOps 管道及 AI
解決方案，提升企業效率。也具備光學文字識別、時間序列預測和生成式 AI
等技術經驗，展現卓越創新能力，致力推動技術創新和實用解決方案，提升企業價值。
Track
1
自助式大數據平臺：
平台工程的策略與價值
在台積， IT 需要面對管理數百個應用團隊及其多樣化數據和分析需求的挑戰，傳統的數據工程團隊通常需要建立 ETL 管道
(pipelines)，將數據從應用數據庫轉移到大數據平台進行後續分析。鑒於台積電的量體 - 數百個應用服務及數千個數據集 (tables)
- 如何管理和維護如此龐大規模的數據量及 ETL 管道就成為數據平台工程團隊的挑戰與機會。
周威廷 Richard Chou
副理｜平台工程處
大數據平台研發主管，擁有 13 年相關技術經驗，曾服務於 Appier、IBM
及新創公司，帶領過多個產品開發團隊，目前專注於大數據平台的設計與技術創新。熱衷於探索大數據技術前沿，致力於打造高效、穩定且可擴展的數據處理系統，並推動企業數據價值的極大化。秉持對大數據技術的極高熱忱，持續帶領團隊提升技術能力，推動更優化的開發與協作環境。
Track
2
AI 服務開發全解析：
從技術藍圖到落地實踐
我們將深入解析企業 AI 開發從技術概念到實踐落地的完整過程。內容涵蓋如何在企業內部高效推動 AI
產品的開發，包括需求訪談、設計與規劃，以及團隊角色的分工與溝通協調。探討如何在企業環境中引入不同的 AI 技術，及透過平台開發擴展 AI
應用影響力的方法。這將強調技術實施與跨部門協作的重要性，助力企業內部的 AI 創新項目邁向成功。
游友誠 Yu-Cheng Yu
資深工程師｜智慧應用整合處
AI 資深工程師，擁有七年經驗，專注開發企業知識管理系統 AI
助手。專業涵蓋自然語言處理（NLP）和人工智慧技術，擅長語言模型和深度神經網絡，設計高效 MLOps 管道及 AI
解決方案，提升企業效率。也具備光學文字識別、時間序列預測和生成式 AI
等技術經驗，展現卓越創新能力，致力推動技術創新和實用解決方案，提升企業價值。
13:55
- 14:45
Track
1
從 Monitoring 到
Observability：快速發現與解決問題的進化之路
Track
2
Generative AI
在全球化擴廠中扮演的角色
在台積電，24x7 的服務穩定性背後需要 IT
系統的強大支撐。然而，任何再好的系統都會出現問題。當系統出現問題時，我們如何能更快地定位問題，甚至在問題發生前就先行應對？本次分享將包含：(1) 探討從
Monitoring 到 Observability 的技術轉變，以及二者的主要區別 (2) 探討台積如何整合，構建一個全面的觀測平台。(3)
真實案例分享：透過 Observability 技術，如何快速定位問題、以及如何提前預防風險。
在全球化擴展和員工需求激增的背景下，生成式人工智慧 (Generative AI)
正在成為關鍵角色。我們將深入探討如何利用生成式人工智慧的技術，促進跨國溝通、優化知識管理、輔助新人訓練、提高整體員工的工作效率，進一步推動企業的數位轉型。這些措施將幫助企業更高效地擴展和運作，迎接挑戰並實現持續增長。
蔡孟玹 Alan Tsai
主任工程師｜技術系統整合處
熱愛學習、分享與教學，專精於 .NET (Core)、ASP.NET
Core、Azure、架構設計、Container、DevOps、Bot Framework (chatbot)、GitHub
Copilot 等領域。堅信教學是最佳的學習方式，喜歡將新知轉化為文章、影片、課程與演講，並在「Alan Tsai
的學習筆記」部落格分享。同時，也熱衷於翻譯軟體/文章，目前已翻譯了兩本書。榮幸擔任微軟最有價值專家 (MVP) - Azure
和微軟認證講師 (MCT)，並擁有數十張與 Azure 相關的證照。除了工作之外，也喜歡參與和協助社群活動，是 Study4.TW
的成員之一。閒暇時，我喜歡閱讀小說和打打手遊。
莊育珊 Nicole Chuang
副理｜智慧應用整合處
擁有 15 年的業界經驗，現任 AI 開發團隊主管。早期深耕資料分析、機器學習及自然語言處理領域，致力於將最新 AI/ML
技術融入企業運作。近期專注於 Generative AI 的研究與應用，引進多模態 AI
技術，能理解文字、圖像、影音和音頻等，並帶領跨組織團隊打造全員工有感的生產力工具。
Track
1
從
Monitoring 到 Observability：快速發現與解決問題的進化之路
在台積電，24x7 的服務穩定性背後需要 IT
系統的強大支撐。然而，任何再好的系統都會出現問題。當系統出現問題時，我們如何能更快地定位問題，甚至在問題發生前就先行應對？本次分享將包含：(1) 探討從
Monitoring 到 Observability 的技術轉變，以及二者的主要區別 (2) 探討台積如何整合，構建一個全面的觀測平台。(3)
真實案例分享：透過 Observability 技術，如何快速定位問題、以及如何提前預防風險。
蔡孟玹 Alan Tsai
主任工程師｜技術系統整合處
熱愛學習、分享與教學，專精於 .NET (Core)、ASP.NET
Core、Azure、架構設計、Container、DevOps、Bot Framework (chatbot)、GitHub
Copilot 等領域。堅信教學是最佳的學習方式，喜歡將新知轉化為文章、影片、課程與演講，並在「Alan Tsai
的學習筆記」部落格分享。同時，也熱衷於翻譯軟體/文章，目前已翻譯了兩本書。榮幸擔任微軟最有價值專家 (MVP) - Azure
和微軟認證講師 (MCT)，並擁有數十張與 Azure 相關的證照。除了工作之外，也喜歡參與和協助社群活動，是 Study4.TW
的成員之一。閒暇時，我喜歡閱讀小說和打打手遊。
Track
2
Generative
AI 在全球化擴廠中扮演的角色
在全球化擴展和員工需求激增的背景下，生成式人工智慧 (Generative AI)
正在成為關鍵角色。我們將深入探討如何利用生成式人工智慧的技術，促進跨國溝通、優化知識管理、輔助新人訓練、提高整體員工的工作效率，進一步推動企業的數位轉型。這些措施將幫助企業更高效地擴展和運作，迎接挑戰並實現持續增長。
莊育珊 Nicole Chuang
副理｜智慧應用整合處
擁有 15 年的業界經驗，現任 AI 開發團隊主管。早期深耕資料分析、機器學習及自然語言處理領域，致力於將最新 AI/ML
技術融入企業運作。近期專注於 Generative AI 的研究與應用，引進多模態 AI
技術，能理解文字、圖像、影音和音頻等，並帶領跨組織團隊打造全員工有感的生產力工具。
14:50
- 15:40
Track
1
面對大規模
Kubernetes 叢集：挑戰與機遇並存 (上)
Track
2
融合視覺 AI
與智慧製造，提升操作效率的創新策略
Kubernetes 作為現今最知名且廣泛應用的容器協同平台，其本質特性與 Linux 相似：平台的真正價值在於其上運行的應用程式。此外，Kubernetes
的資源共享特性，使得平台在維運與管理上面臨更多挑戰，必須在平台穩定性與使用者便利性之間取得平衡。
隨著台積
IT 開發者人數增加，以及相關環境建置需求的成長，如何有效建置與管理日益增加的 Kubernetes
叢集，並維持一致的維運水準，成為相關團隊必須面對的重要課題。
現有的傳統 AI 技術，如影像分類、迴歸和聚類，已在各類型影像應用領域中展現卓越成果。而新興技術的崛起正進一步改變格局，例如基礎預訓練模型
(Foundation or Pretrained Model) 及生成式
AI，不僅強化了現有的影像應用，也創了新的商業價值。這些技術不僅可應用於真實影像照片，還能利用真實世界資料模擬物理實驗，從而建立數位孿生，以強化實際測量結果。這些
AI 進展在影像和實驗分析上具有相當發展潛力，為技術的創新和應用開辟了廣闊的未來。
邱宏瑋 Hung-Wei Chiu
副理｜平台工程處
現任 Kubernetes 研發團隊主管，擁有多年 Linux、網路及 Container 領域的豐富經驗。目前專注於
Kubernetes 平台開發，並積極參與本地技術社群，常於各大研討會分享 Linux、Kubernetes
等實務應用與底層原理。著有一本 Kubernetes
相關書籍，並經營個人技術部落格，累積發表數百篇技術文章，致力於推廣及分享雲端原生技術。
李昭德 Stanley Lee
副理｜智慧應用整合處
具有物理 / 光電博士背景，擁有台積電及外商半導體業超過十年的資歷，並累積超過六年 AI 應用上線經驗。善於結合 Agentic
Framework 進行研發流程整合，並將影像分析與物理洞察相融合，致力於用尖端技術推動半導體與 AI。
范哲誠 Zhe-Cheng Fan
副理｜智慧應用整合處
擁有資訊工程博士學位及十年以上 AI 開發經驗，現任 AI
研發團隊主管，深耕於人工智慧技術領域。專精於電腦視覺及聲音訊號處理，致力於推動主流 AI
技術在半導體製造領域的應用與突破，創造高效解決方案與前沿技術發展。
Track
1
面對大規模
Kubernetes 叢集：挑戰與機遇並存 (上)
Kubernetes 作為現今最知名且廣泛應用的容器協同平台，其本質特性與 Linux
相似：平台的真正價值在於其上運行的應用程式。此外，Kubernetes
的資源共享特性，使得平台在維運與管理上面臨更多挑戰，必須在平台穩定性與使用者便利性之間取得平衡。
隨著台積 IT
開發者人數增加，以及相關環境建置需求的成長，如何有效建置與管理日益增加的 Kubernetes
叢集，並維持一致的維運水準，成為相關團隊必須面對的重要課題。
邱宏瑋 Hung-Wei Chiu
副理｜平台工程處
現任 Kubernetes 研發團隊主管，擁有多年 Linux、網路及 Container 領域的豐富經驗。目前專注於
Kubernetes 平台開發，並積極參與本地技術社群，常於各大研討會分享 Linux、Kubernetes
等實務應用與底層原理。著有一本 Kubernetes
相關書籍，並經營個人技術部落格，累積發表數百篇技術文章，致力於推廣及分享雲端原生技術。
Track
2
融合視覺 AI
與智慧製造，提升操作效率的創新策略
現有的傳統 AI 技術，如影像分類、迴歸和聚類，已在各類型影像應用領域中展現卓越成果。而新興技術的崛起正進一步改變格局，例如基礎預訓練模型
(Foundation or Pretrained Model) 及生成式
AI，不僅強化了現有的影像應用，也創了新的商業價值。這些技術不僅可應用於真實影像照片，還能利用真實世界資料模擬物理實驗，從而建立數位孿生，以強化實際測量結果。這些
AI 進展在影像和實驗分析上具有相當發展潛力，為技術的創新和應用開辟了廣闊的未來。
李昭德 Stanley Lee
副理｜智慧應用整合處
具有物理 / 光電博士背景，擁有台積電及外商半導體業超過十年的資歷，並累積超過六年 AI 應用上線經驗。善於結合 Agentic
Framework 進行研發流程整合，並將影像分析與物理洞察相融合，致力於用尖端技術推動半導體與 AI。
范哲誠 Zhe-Cheng Fan
副理｜智慧應用整合處
擁有資訊工程博士學位及十年以上 AI 開發經驗，現任 AI
研發團隊主管，深耕於人工智慧技術領域。專精於電腦視覺及聲音訊號處理，致力於推動主流 AI
技術在半導體製造領域的應用與突破，創造高效解決方案與前沿技術發展。
15:45
- 16:35
Track
1
面對大規模
Kubernetes 叢集：挑戰與機遇並存 (下)
Track
2
大型語言模型在軟體工程中的應用：多代理系統的創新與挑戰
Kubernetes 及其相關周邊功能，構築於 Cloud Native
架構之上，形成了一個多元的開源生態系。從容器運算、網路、儲存到資訊安全等各個領域，都有相當數量的開源專案可供選擇。然而，基本功能能夠順利運作，與能否支撐台積龐大體系所需的高度穩定性，兩者有著極大差異。許多開源專案在文件或社群討論中，往往未涵蓋到我們實際面臨的問題或瓶頸，這些挑戰對於台積的
Kubernetes 平台團隊而言幾乎已是日常。如何有效閱讀原始碼、深入理解並找到合適的解決方案，正是我們團隊每天的重要任務。
將大型語言模型 (LLMs) 整合到多代理系統 (Multi-Agent Systems, MAS) 中，以應對軟體工程中的複雜挑戰。研究強調 AI
在程式碼自動化、智慧測試框架、AI 驅動的除錯以及持續整合與部署 (CI/CD)
管道中的應用，提升了開發效率與準確性，這些系統能夠自主解決問題、提高穩健性，並為管理現實世界軟體專案的複雜性提供可擴展的解決方案。
邱宏瑋 Hung-Wei Chiu
副理｜平台工程處
現任 Kubernetes 研發團隊主管，擁有多年 Linux、網路及 Container 領域的豐富經驗。目前專注於
Kubernetes 平台開發，並積極參與本地技術社群，常於各大研討會分享 Linux、Kubernetes
等實務應用與底層原理。著有一本 Kubernetes
相關書籍，並經營個人技術部落格，累積發表數百篇技術文章，致力於推廣及分享雲端原生技術。
趙秉祥 Bing Siang Chao
副理｜智慧應用整合處
擁有十年 AI 方案開發經驗，現任開發團隊主管。擁有半導體與 AI
技術背景，專精於半導體製程整合、光學、電腦視覺、強化學習及多代理系統。
Track
1
面對大規模
Kubernetes 叢集：挑戰與機遇並存 (下)
Kubernetes 及其相關周邊功能，構築於 Cloud Native
架構之上，形成了一個多元的開源生態系。從容器運算、網路、儲存到資訊安全等各個領域，都有相當數量的開源專案可供選擇。然而，基本功能能夠順利運作，與能否支撐台積龐大體系所需的高度穩定性，兩者有著極大差異。許多開源專案在文件或社群討論中，往往未涵蓋到我們實際面臨的問題或瓶頸，這些挑戰對於台積的
Kubernetes 平台團隊而言幾乎已是日常。如何有效閱讀原始碼、深入理解並找到合適的解決方案，正是我們團隊每天的重要任務。
邱宏瑋 Hung-Wei Chiu
副理｜平台工程處
現任 Kubernetes 研發團隊主管，擁有多年 Linux、網路及 Container 領域的豐富經驗。目前專注於
Kubernetes 平台開發，並積極參與本地技術社群，常於各大研討會分享 Linux、Kubernetes
等實務應用與底層原理。著有一本 Kubernetes
相關書籍，並經營個人技術部落格，累積發表數百篇技術文章，致力於推廣及分享雲端原生技術。
Track
2
大型語言模型在軟體工程中的應用：多代理系統的創新與挑戰
將大型語言模型 (LLMs) 整合到多代理系統 (Multi-Agent Systems, MAS) 中，以應對軟體工程中的複雜挑戰。研究強調 AI
在程式碼自動化、智慧測試框架、AI 驅動的除錯以及持續整合與部署 (CI/CD)
管道中的應用，提升了開發效率與準確性，這些系統能夠自主解決問題、提高穩健性，並為管理現實世界軟體專案的複雜性提供可擴展的解決方案。
趙秉祥 Bing Siang Chao
副理｜智慧應用整合處
擁有十年 AI 方案開發經驗，現任開發團隊主管。擁有半導體與 AI
技術背景，專精於半導體製程整合、光學、電腦視覺、強化學習及多代理系統。
16:40
- 17:00
Track
1
HR Info
Session
我們將介紹 IT 組織的招募流程、薪資與福利制度、工作文化與氛圍，以及職涯發展機會。透過此環節你可以更完整了解 IT 工作，並探索未來成為其中一員的可能性與價值。
郭均誠 Owen Kuo
BP｜人力資源
江欣諭 Daisy Jiang
副理｜人力資源
17:00
- 17:30
Track
1
Q&A