我是 Sharinna,一位擁有「心理魂」的 AI 技術工程師

心理魂AI工程師-Sharinna






大家好,我是 心岑Sharinna。
在成為一名 AI 工程師之前,我是心理系背景也曾在教育領域耕耘了 6 年。這張圖,是我自己從「心理人」跨越到「技術人」的旅程,濃縮成的一張總覽。
很多人好奇,為什麼會從探討人性的心理學,轉向講求邏輯的程式碼?對我來說,這不是「歸零」,而是一場深刻的「整合」。
今天想透過這張圖,與大家分享我如何成為一位「心理魂 AI 技術工程師」。
🧠 內在驅動:心理學背景,是我最獨特的底層代碼
在履歷圖的右側,你可以看到我的特質核心。
過去的心理學訓練與教育現場經驗,教會了我如何拆解人類的情緒與行為。這份「洞察用戶需求」的能力,成為我現在開發產品時最強大的護城河。
我發現,技術不應該只是冷冰冰的指令,更應該要有回應人心的溫度。因此,我給自己的定位是「最懂人心的 AI 產品工程師」。
此外,這段經歷也磨練出我「情緒成熟且持續精進」的特質。在面對程式開發的 Bug 與新技術的未知時,我習慣優先思考解決方案而非宣洩情緒,這種高度內在驅動的特質,讓我在高壓專案中始終能穩定輸出。
⚙️ 硬核技術:不只懂人,更懂如何用技術解決問題
轉職不代表只能談軟實力,在履歷圖左側的「專業能力」,是我過去三個月密集打磨出的硬核技術實力:
- AI 後端開發與 Python 核心: 我獨立開發了 《心伴 Mind Companion》,這不僅是一個 Line Bot,更是一個結合 STT/TTS(語音轉文字/文字轉語音) 與 情緒追蹤 的心理陪伴系統。我運用 Python 將心理諮商的同理心邏輯,轉化為 AI 的對話策略。
- RAG 架構深鑽與優化: 在企業級應用上,我不滿足於基本的檢索。我在團體專案中主導了 RAG(檢索增強生成) 的開發,利用 混合式框架LangGraph X LlamaIndex 框架與 Re-rank(重排序) 技術,成功解決了傳統檢索在精確數值與錯字上的盲點。
- 前沿技術實戰力: 我不畏懼新技術。我成功導入了 Google 2025年底最新的 ADK (Agent Development Kit) 框架,並解決了跨雲整合(Azure OpenAI)的難題,打造出能「動態路由」、自己決定搜尋策略的 AI Agent。
🚀 從零到一的淬鍊:系統化的自學路徑
這張圖的下方,記錄了我這段轉職心路歷程的軌跡。
從 0 開始,我經歷了 3 個月的高強度 Python 自學。在自學這期間,我留下了 52 頁的 Python 手寫筆記,也在網路上完成了超過 466 個程式練習題。這些數字背後,是我對技術的敬畏與執著。
在正式投入轉職訓練前,我於 7 至 9 月進行一段密集且高度自律的自主學習。即使在 7、8 月仍維持全職工作,我仍固定利用下班後與零碎時間自學 Python,為後續受訓建立穩固的程式基礎。這段歷程也證明,在沒有外在督促的情況下,我已具備高度自學能力與良好的程式邏輯基礎。
學習初期,我以系統化課程建立完整觀念架構。首先修習 TibaMe 線上課程「Python 輕鬆上手」,並整理出 52 頁手寫筆記,內容涵蓋資料型態、迴圈、函式等核心邏輯,作為自己反覆內化與複習的基礎。接著透過 程式柴(Code Shiba)的 Python 初學者課程(2023 版,6 小時),加深對語法與實際應用情境的理解。最後完成 彭彭老師共 44 堂、約 19 小時的 Python 入門教學,進一步鞏固基礎語法觀念與程式思維。
在建立基礎後,我將重心轉向大量實作與解題訓練。於 Brilliant平台完成「Programming with Python」課程,累積 40 個學習單元與 466 題程式練習,持續訓練邏輯拆解與問題解決能力;並於 2025/09/10CodeSignal「Introduction to Programming with Python」完課,作為基礎能力的客觀驗證。
此外,我也蒐集 兩份 Python 考古題,逐題自行查找詳解進行解析,並額外搜尋補充資料,確保不僅能完成題目,更能理解每一題背後的解題邏輯與思考路徑。
透過這段自主奠基期的累積,我在正式受訓前即已建立穩定的學習節奏、扎實的 Python 基礎,以及面對新技術時能主動拆解、驗證與深化理解的能力。這也成為我後續轉職學習的重要根基。
用技術的邏輯,溫柔地承接需求
我是一位工程師,但我依然擁有心理學家的靈魂。
我寫程式碼,不只是為了讓機器運轉,更是為了讓技術能真正服務於人、解決人的痛點。無論是開發有溫度的陪伴 AI,還是建構精準的企業級檢索系統,「把事情做到位」始終是我對自己的承諾。
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