Stone Chen

About

從廣告系走到醫療 AI。

我在政大讀廣告，雙主修日文。大二的程式設計課以第一名修畢，第一次體會到用程式解決問題的成就感，從此走上工程這條路。廣告系留給我的是從使用者、而不是從系統出發的習慣。

第一份工程師工作在國泰世華，做 CUBE 網路銀行。在高度法規與品質要求的環境裡，我從需求的實作者，成長為能以前端專業和 PM 討論可行性、推進專案落地的工程師，也開始把 AI 放進團隊的工作流程。

2026 年到台中，加入中山醫學大學附設醫院 AI 中心（任職於醫院注資的新創賦拓智能股份有限公司），以技術負責人兼 TPM 的身分帶領前端團隊，為臨床端打造 AI 產品。

陳絲彤

Experience

從前端工程師，到帶團隊的技術負責人。

  1. 台中

    前端技術負責人 / TPM

    中山醫學大學附設醫院 AI 中心

    任職於賦拓智能股份有限公司（醫院注資新創）

    • 台大醫院北護分院腸胃鏡 AI 語音病歷系統 TPM：與臨床端、資料分析師及工程團隊將醫療需求轉為規格與任務，需求接收後一個月內上線；報告產出時間縮短 60%，醫師每日省下近 20% 工時。
    • 梳理近 5 個前端專案並規劃技術收斂；建置 Web Components 共用元件庫，透過 CDN 跨專案共用。
    • 主導國科會金獎平台「醫點家」前端現代化，規劃 Django 平台逐步前後端分離，首階段負責 AI 解析結果的檔案總管。
    • 導入敏捷：重新拆解延宕功能與排定優先級，兩週內完成兩項重大功能驗收。
    • 建立團隊開發流程：規格與 demo 先對齊、DB schema 與 API spec 先行、Mock Server、Storybook、每日站會與新人手冊。
    • Vue 3
    • Nuxt
    • TypeScript
    • Web Components
    • Storybook
    • 醫療 AI
  2. 台北

    前端工程師

    國泰世華商業銀行

    • CUBE 網路銀行：在 400 多項功能、每月 340 萬次以上訪問的平台上開發與優化功能，主導基金與外幣模組（流量前 10，營收佔 93%）。
    • 值班維運：以 Grafana 監控分析並處理線上問題。
    • 導入 AI 輔助 code review（審查時間降低約 90%）、Figma to Code，以及回歸測試、部署與程式碼樣板的自動化，開發效率提升 50%。
    • 以 n8n 建立內部知識庫，讓 40 多位跨部門成員自行解決前端問題，每月省下約 2 人天。
    • ROBO：重建具動畫效果的官網並優化 SEO 與 Core Web Vitals；CrUX 顯示 LCP −35%、FCP −40%、TTFB −55%。
    • React
    • TypeScript
    • 金融科技
    • 效能優化
    • AI 輔助開發
    • Azure DevOps

Skills

我用什麼把事情做出來。

框架與語言

  • React 19
  • Vue 3
  • Nuxt
  • Web Components
  • TypeScript
  • Effect.ts
  • Jotai
  • React Hook Form

品質與效能

  • Vitest
  • Storybook
  • Lighthouse
  • Web Vitals
  • Code Splitting
  • SSG
  • Orval (OpenAPI)

交付與團隊

  • Azure DevOps
  • CI/CD
  • GitHub Actions
  • Mock Server
  • Plop
  • Scrum
  • Figma

AI 工具

  • AI code review
  • Figma to Code
  • n8n
  • Ollama
  • Claude Design System
  • LLM context 文件

Education & languages

三種語言工作。

  • 國立政治大學廣告學系，雙主修日本語文學系 · 2017–2023
  • 中文母語
  • 英文TOEIC 935 · 可工作溝通
  • 日文JLPT N1 · 商務程度

Links

找得到我的地方。

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