[請益] 社會新鮮人請求仙人指路
社會大學的學長姐們好@@
先附上自我介紹...
我是上學期(109)剛從公館資工phd畢業, 大學碩班都是數學
雖然求學過程都在用python跟matlab, 但coding能力個人覺得偏弱QQ
然後因為博論題目就是影像跟CNN相關的研究, 所以就想找這方面的工作
但因為疫情的關係, 拖到現在才來研究就職的事
因為唸書期間就在南港當助理了...所以現在就是繼續接著當博後
原本是想找AI工程師之類的職缺
但研究了半天發現事情並不如憨人我想的那麼單純QQ
我找了幾間大公司的職缺說明, 感覺好像都會去碰到一些硬體(?)
而且爬了一下版上的文章發現自己的實戰能力好像很貧乏...
所以想請學長姐們指點一下我現在該先補強甚麼方面比較好?
英文部分, reading是沒甚麼障礙, 但writing偏弱
coding方面, 沒刷過leetcode也沒打過kaggle...我覺得我好廢QQ
然後論文題目是試著用CNN去解影像處理中的inverse problem
例如compressive sensing, super resolution, inpainting等
可是因為這類問題用的CNN都比較冷門, 加上我們是自己設計新結構去解
所以當紅的yolo, U-net, ResNet都沒implement過QQ
然後AI相關的數學知識我就比較有自信
CNN, RNN, GAN的數學概念, 最佳化, 圖論, 線代, 機率之類的掌握度都還蠻高的
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可以投appier ai lab 之類的純軟公司，但就是要刷題
不好意思, 請問刷題是指leetcode跟kaggle嗎
[email protected]@ 其實appier也是我很想去的選擇之一 因為林守德老師也在那...
感覺c或c++強一點去做硬體不就很好找工作了
c++是也有碰過, 但比python跟matlab還弱 而且硬體方面的概念我根本是0 QQ
跟我之前的一個學長一樣，他後來去了中國發展，給你參考…
…
我指本科碩士唸數學，博班去念資工這段。
講句老實的 如果最後找到的薪水低於120的話
參考一下竹科的職缺吧
今年M 給 PhD 是 200 起跳
不用浪費112的學歷給台灣軟體公司糟蹋
直接出國吧..台灣養不起你…
你當初怎麼沒直接申請美國PhD
因為我的speaking跟listening實在不忍直視... 而且我筆試極爛~實在考不出去QQ
純數學士+碩士 112 CS PhD 值得 150+ 的薪水
https://bit.ly/3kUItbX 搜尋機器學習
A一下我的文章 裡面有人可以幫忙內推
如果真的找不到可以站內我給你內推管道
感謝大大!Orz
mtk見
豬屎投一投 肯定有人要
博班至少可以去GG吧
很缺內推獎金.
感覺適合量化金融職缺 薪水比ic 高多 有興趣可以站內信
開始刷題投外商 投完換投國內龍頭
現在的年輕人 真的會被python 和深度學習害慘 硬體很簡單的
不難 你可以去面面看 你不要排斥 之前我在做嵌入式系統 我
同事在面試人都會問有沒有碰過底層的東西 大部分會寫安卓和
iOS App的都不會 除非你不喜歡 不然你可以學學看
隨便一個上過資策會的或是自學的 深度學習模型套一套就能做
出你碩士的研究領域了 不要讓自己沒有競爭力
其實我不是排斥碰硬體 只是我真的對這方面0概念 所以我也不知道這樣0概念跑去面試會不會很失禮 如果企業能接受白紙一張從頭帶起的話 我個人是完全沒問題的@@
我現在是遇過嵌入式的單位會找深度學習的人 人臉辨識會用到
推so大
進去自然就會有人教你怎麼把這些AI弄進硬體裡 做實際應用
PhD很搶手的
嵌入式的東西你就找一塊硬體例如樹梅派開始試做啊
台大博班台GG閉著眼隨便投吧？？
台大PHD，很多門自動打開。不要妄自菲薄
AI總要實現到產品上才能賣吧 所以碰硬體是一定要的 如果
你只要發paper那去中研院
台大phd自信一點 有興趣就去面試 不用想那麼多
就算沒碰過，也要有自信短期內快速上手
你能把model生出來驗證可用性就好了 剩下別人會處理
認真回yolo不難，你這麼懂CNN的話，implement只是時間
問題，現在公司要的東西也不是implement，要的是開發
跟debug我也認為你去面看看MTK，別沒自信說學不起來，
數學這麼抽象都學過來了
這個版要變成發哥版了？
不一定只有M啊 MmRNPS 都是寫程式
給的薪水比其他幾間純軟有誠意多了-.-
都是打工仔 幹嘛領低薪幫老闆實現他的夢想 ..
#1XCmkgH3 詳細論述可以看這篇主文新得跟推文
附個短連結方便網頁板看 https://bit.ly/2WVXjqE
縮錯連結 這個才對: https://bit.ly/3zQ5PFR
公館資工PHD不要浪費學歷去豬屎屋擦屎
112 phd也太威...不用妄自菲薄+1
難不成要去台北給AI新創東挑西選最後給不到 150?
如果ML/DL真的很厲害，可以去M或外商的AI研發部門
搞AI本來就數學才是最重要的，尤其你還是PhD。implementati
on有人會幫你搞定的
我只遇到就Qualcomm/MTK在台灣都有AI研發相關部門
*我知道的
#1V-6FEsQ 還是要來自稱台灣亞洲最大純軟 也有AI?
這應該還算純軟仔口中有產值的公司吧(?
講個笑話 台大EE+ICS 純血 Galtech CS PhD
去 MTK 擦屎 還不小心擦出幾篇 CVPR
說台灣養不起的 帽子也扣太大
說給Python/ML/DL害慘的我也是笑笑
自己要挑充斥慣老闆的產業找工作怪誰
還是台北新創老闆給你美美辦公室免費咖啡零食吧台
你就相信你真的在自由高大上的環境工作XD
在那種環境待久人真的是會膨脹 以為自己在美國
人在台灣工作 信心自動跟矽谷對齊
我是覺得有些憤世嫉俗的推文DUCK不必 無助於討論
忠言逆耳啦 泡泡就是拿來戳爆的
如果我一席話可以戳醒幾個人想通改善生活
領到應有而且尊重專業的報酬 那我覺得是好事一件
duck不必+1 出發點可能是好意 但是一直酸只會有反效果
好了啦 MTK誰不知道 想投就會去投
投，新鮮人不一定要熟硬體
MTK大家知道 但即使在台灣軟體比M給得多也不是沒有 不
需要一直酸
講一些大家已知的東西在那忠言逆耳 隨便逛個科技版就知道
MmRNPS 我都推 這幾波下來陸續有不少人站內我問詳細
我覺得不需要把你們已知的東西當成大家已知的東西
@alihue 上次被噴在不舒服吼 笑死
如果大家都知道 會有人說去M是幫擦屎?
台大博士來這問...
一堆校友學長姊資源罩不完吧
嗯...說來話長... 結論來說就是我們lab可以問的業界學長姐幾乎沒有
我酸web的東西都有酸到點上 不是無的放矢
bill跟alihue真的很懂可以自己把我黑單掉
講的方式跟頻率我會調整個 還是感謝以上幾位給回饋
純好奇 做過super resolution 卻沒跑過U-net 我怎記得這領
域的經典模型之一就是U-net XD
因為SR我們算沾個醬油而已 主要還是針對在解inverse problem 然後用的模型是最近突然有點紅的unfolding method 所以U-net一直是停留在看過沒用過的階段
112phd會有這種恐慌? 先投投看appier新加坡蝦皮華碩AIC
S啊這些已知比較敢給的多聊聊吧沒有你想像的這麼艱困不
要想太多
多丟幾次履歷多面試幾場你的背景算吃香啊
看你願不願意去中國或美國，應該很容易上BAT,FANG
上面貼的陳敏宏我同學
其實MTK裡博士比例蠻高的，還很多主管是博畢
不過台大資工phd不知道可以投IC house?
連台積電都在招資工phd了
中國老實說有點排斥...XD 美國如果可以的話也是很想出去闖闖 其實一開始我就是在考慮IC house那幾間 但就是像我文章裡說的...光看職缺說明覺得好像都會碰硬體 而我硬體方面又0概念 所以才想上來爬爬文, 發文問看看我這樣是不是該先補強些甚麼
我可以分享去年博班畢業找工作心路歷程,已站內信
樓上可以在內信嗎
可以沒問題
老實說要往上走, speaking and listening這問題早晚要
面對的, 可能可以正面對決 強化這部分能力
英文練好吧
目前在努力提升這個洞了QQ
有數學當基礎很好了，最後補個DSA與一些資工領域的專業
課程，刷幾道Medium到Hard的題就可以了，現在的現實是研
究者的職位僧多粥少，反而代碼搬運工的機會比較多。
感謝建議~!
你知道他發的CVPR paper是Neural Architecture Search
嗎XD 他算AI硬體…
有些人就是不想碰硬體 一直叫人投MTK
出國 或是找教職 不要去業界給人糟蹋
一點拙見，AI軟體算法已經到了瓶頸，現在要靠硬體加速和
軟硬體整合方向做，光靠算法+CPU不夠快，現在業界找的so
lution包含FPGA加速和GPU/APU整合
NAS是偏硬體,不過原po也說不排斥硬體就是
話說在台灣,薪水高+AI人才多+鼓勵發paper有哪些公司?
MTK 不過大部分做AI的進去都變embedded swe
QQ 但這好像在台灣無解 (?)
AI全球領先公司： NVIDIA
軟硬體平台都有整合
我quit博前好像跟你做的很像XD
NVIDIA真的香！但在台灣的職位好像超硬QQ
yolo, U-net, ResNet這些你現在開始練幾天就好了
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Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師我來散佈一些正能量好了 小弟在FANG的英國的一個一直賠錢的AI子公司工作4+年了。 其實我覺得數學真的沒那麼重要，除非你是要做理論的。 又不是每個人都是Ian Goodfellow, Ashish Vaswani, 還是 David Silver. 就算是這些重要的工作，也不見得數學有很深吧？![Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師](https://assets-global.website-files.com/621d30e84caf0be3291dbf1c/623082907ce4897c3820b24c_DeepMind.jpg "Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師")
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[請益] 放棄影像處理會不會比較好各位前輩好 目前國立大學資工碩1 大學專題是影像處理 (C++刻Sobel、Gaussian Blur之類的在做一些後面的處理) Lab是做影像處理跟ML 大致上都是用Python在開發35
Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師嘛，看到這標題，身為本命愛蜜莉雅的肥宅工程師也來鼓勵(?)分享一下 本肥在112讀大學時修過CSIE田神的ML 猶記得當初只會寫C/C++的自己 在沒人提示的情況下，矇逼的手刻各種矩陣運算，一個作業寫了上千行code 在EE的繁重課業下忍痛停休![Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師](https://i.imgur.com/VBSwkjeb.jpg "Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師")
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[心得] 數學＆統計新鮮人面試分享版上很少看到數學、統計背景的心得文，因此決定把我的經驗分享給以後的學弟妹。準備 找工作時我在這個版上獲得許多資訊，這篇心得文也算是回饋給大家。 背景： 112數學學士、應數所統計組碩士，碩士論文有關統計的方法論，用到滿多迴歸分析和提 出新的模型選擇準則。沒認真學過程式，leetcode打開連class是什麼都不知道，沒一個32
[請益] 成為 AI 工程師的進修方向（代po）（本文作者無帳號，協助在科技和軟體兩板代po ^ ^～） 大家好， 小弟目前在台北某傳產擔任數據分析師，學歷是國立統計所，碩論是做 ML 演算法改良(沒投期刊，我覺得是垃圾)，碩班期間有自修 DL。 希望能用 DL 找工作，主力程式為 Python。 目前剛進去公司半年多，主要負責影像辨識的專案，內容是用 Yolo 進行 real time 的瑕疵檢測，專案目前也已經上線了，因此算是有一些實務經驗。20
[請益] 新鮮人領域討教(軟韌/影像/DL)最近開始找軟體工程師的工作， 但對於領域的部分非常猶豫，希望版上前輩們能給些提點m(_ _)m 無法決定領域真的蠻廢的，可以的話希望鞭小力一點QQ 本身是四大學碩，不過大學非電資（有修CS的課），碩班是CS， 研究領域算是影像處理+深度學習，21
[心得] 新鮮人軟軔面試心得畢業之後找工作的這段期間，受到科技板很多文章的幫助，所以我想說找到工作之後也來 科技板分享一下經驗，希望能幫助到求職的新鮮人。 背景： 小弟是四大機械學士，四大通訊碩士，研究領域主要是非deep的機器學習，只有在上課碰 到一些深度學習，也沒有很潮的CV或NLP專題經驗，更沒有實習經驗。大學成績系排5X%，14
[請益] 新鮮人領域討教(軟韌/影像/DL)同步PO在TECH_JOB版 最近開始找軟體工程師的工作， 但對於領域的部分非常猶豫，希望版上前輩們能給些提點m(_ _)m 無法決定領域真的蠻廢的，可以的話希望鞭小力一點QQ 本身是四大學碩，不過大學非電資（有修CS的課），碩班是CS，7
Re: [討論] 我就問，刷題強者的實務表現?不知道您是面試什麼產業、什麼規模的公司、什麼職位 我建議還是講的具體一點，大家比較有討論空間 : 我就不指名道姓了 : 大概是被刷題進去的人佔到主管位， 就我經驗大部分公司，你去面主管位置的職缺5
Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師其實看到這串討論文真的心有戚戚焉 目前AI工作2年多，是有一些心得... 其實AI方面的工作，更需要的是系統/資料收集相關的人員 例如 標註師、CUDA優化、嵌入式相關、伺服器相關等等... 這些都不需要數學多好，更要求的是程式/系統能力，需求量也更大