Re: 本來學ML是該轉路還是繼續鑽研
ML的各種職缺和工作內容有幾位大大回答得很詳細了
這邊針對就業市場的狀況跟大家分享近兩年的招募心得
首先我是做數位IC設計相關工作的, 對於新人沒要求即戰力
所以EE, CS 或其他相關背景的都會談
目前看起來EE非固態,類比,RF相關的科系,CS還有其他工程類包括環工,醫工,農機,造船等等
十位畢業生的研究題目大約會有7位以上跟ML直接或間接相關
雖然這個領域未來很看好, 但是真的沒那麼多職缺
所以要ML為業, 真的要問自己是不是真的喜歡, 下了多少功夫, 競爭有多強
如果看好, 盡量往技術含量高的地方擠, 想辦法撐下去
※ 引述《ckrmpuhv (阿瓜)》之銘言:
: 各位板上大大好
: 小弟是後段國立科大資管碩即將畢業
: 因為一些私人原因是不用當兵
: 所以論文完成後準備開始找工作
: 目前程度:
: 大學學過JAVA
: 網頁跟資料庫也只有課堂學習過沒實際做小專案
: 因為對Ml有興趣
: 在碩階段期間 都是自學ML相關
: 聽過李宏毅老師的課
: 實作過他課程的作業
: Keras的一些神經網路搭建也沒捨問題
: Kaggle只參加過一兩次 排名都很爛
: 大部分的實作和論文都是跟影像辨識相關
: 最近看板上大大各式各樣建議
: 非四大四中 也不是kaggle的佼佼者
: 數學方面 線代沒學 統計學大學學過但也不熟
: 看完覺得自己很爛出去可能沒人要?
: 目前都還在做ml各種模型實作
: 但看完板上很迷茫要往哪些方向學習怕找不到工作非常憂鬱
: 我不清楚該橫向發展拓別的領域
: 像是網頁、App 自己做一些小專案增加作品集
: 還是去補數學 更深入研究Ml
: 又或者先去刷Leetcode打底
: 還請各位大大指教 謝謝
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: Sent from JPTT on my iPhone
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ML產品目前到底有哪些台灣公司獲利的? 耐能燒錢 ai asic
通通在燒錢 MTK 內部的ai 也只是 must have,獲利是5g
我個人看法是MLE或是DE可能會有多點職缺,DS或是研究相
關的我是看衰的。白話點就是多花點時間培養寫程式的能力
吧
現在唸CS的學生ML機乎是必修了...
ML 有穫利的就 Nvidia
窩也想當designer QQ
機械電機碩論也一堆ML
15
等 : : 十位畢業生的研究題目大約會有7位以上跟ML直接或間接相關 : : 雖然這個領域未來很看好, 但是真的沒那麼多職缺20
大家去google一下最近AIDS論文中的作者 那些作者中研究生的linkedin跑去哪裡不就知道了 我的觀察啦 除非進那種大所的少數人 (Google, FAIR, Nvidia, MS research) 很多博士AIDS領域的還不是去小公司當data scientist23
Quotes:“Strength is something you love doing and are good at.” 看了板上許多討論ML vs. DS和大公司 vs. Startups的文章 (這兩個面向是高度相關的) 很多都是很好的分享,例如 上一篇前同事frouscy的精闢灼見 ()和33
一個ML應用要落地產生商業價值 在data scientist把model訓練出來之後 還有很長一段路才能真正進到生產環境 ML系統的複雜度其實非常高 從資料收集,特徵處理, 模型訓練, 模型測試, 一直到後面的模型部署,模型監測22
^^^^^^^^^^^^^^^^^ 恩..."後段國立科大資管",好一點的公司可能連HR那關都過不了 : 因為一些私人原因是不用當兵 : 所以論文完成後準備開始找工作 : 目前程度:15
首Po各位板上大大好 小弟是後段國立科大資管碩即將畢業 因為一些私人原因是不用當兵 所以論文完成後準備開始找工作 目前程度:
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[問題] 出國升學與工作問題(預計是美歐)各位海外版的前輩大家好!希望能在這裡得到各位前輩的指點! 目前在考慮留學與找工作之問題,希望各位前輩可以提供一些看法! 背景:國立大學工科所畢業 研究領域:材料與電化學 ---------------------4
[請益] Offer請益代po 各位前輩好 小弟目前預計今年碩士畢業 目前有兩個offer在選擇 想請各位前輩給點建議3
[選校] UT Austin MSIS / PRATT IXD(代po) 板上的各位大大好! 最近申請美國碩士2023秋季班結果幾乎都出來了 爬了很多文 在兩間學校之間苦惱了很多 所以希望上來獲得更多建議2
[請益] offer 請益代朋友PO文,再拜託各位前輩給予建議,謝謝 手機排版請見諒 各位百萬年薪大大們好 Background:為混血四大EE(新鮮人),碩班做的題目屬於跨領域(同時有部分類比IC、製程等) 熟悉Hspice、Laker 、Cadence設計工具