→ gentleman45: 台灣的cost down公司玩得起這些東西嗎 09/24 23:14
推 exthrash: 都出國了 09/24 23:39
推 f496328mm: 你是想問 Spark big data engineer 的人 09/24 23:40
→ f496328mm: 還是 data scientist 09/24 23:40
推 Gaogaigar: 這學術不會碰，有資格玩的公司培訓出來的不會捨得放 09/25 00:16
推 drajan: 你去參加下禮拜的data con 就會看到超多的大數據工程師了 09/25 00:34
推 chrome: 推樓上 09/25 01:27
→ ericrobin: 學生想練這些也不容易 你出低薪培訓data scientist或資 09/25 07:23
→ ericrobin: 工系學生人家大概還會很感謝你 09/25 07:23
→ testPtt: 要先問請人的錢那裡去了 09/25 08:18
→ mago: 我説的是data engineer. 其實要公司培訓不難,但大概最多一年 09/25 08:20
→ mago: 多就被挖走,市場不透明,用的是漫天高價,可是對工程師的成長 09/25 08:20
→ mago: 真的好嗎,data scientisr還好是因為有足夠的學生進入市場,也 09/25 08:20
→ mago: 稍緩這種情況 09/25 08:20
→ mago: 我去data con舉牌子嗎 XDDD 09/25 08:21
→ rabido: 遇到更好的公司就跳槽，對工程師有什麼不好嗎？ 還是說其 09/25 08:52
→ rabido: 實是對公司不好呢？ 09/25 08:52
→ ericrobin: 如果你們有本事製作公開教學 讓engineer跟scientist一 09/25 08:52
→ ericrobin: 樣容易進入 自然就不會有你說的問題啊XDD 09/25 08:53
→ ericrobin: 不然要留人就還是讓自身環境更好吧 09/25 08:53
→ mago: 應該說什麼叫好,眼前的高價就是好嗎,很多玩data的公司不見 09/25 08:57
→ mago: 的不少,當然工程師就再跳,只是這對雙方都是cost,經驗無法累 09/25 08:57
→ mago: 積,技術無法提昇 09/25 08:57
→ mago: 大公司是有制度的不可能跟新創跟著喊價 09/25 09:00
推 ckp4131025: 如果怎麼都搶不贏新創就是跟公司上頭反應阿 09/25 09:17
推 ckp4131025: 而且薪資卡住的話，找有經驗的應該也很難找吧？ 09/25 09:19
→ robber1234: 把人才前面的英文改成任何字都適用 09/25 09:45
推 jj0321: 之前小弟就是在做hadoop/spark data engineer, 只是換了 09/25 10:00
→ jj0321: 環境就沒做了. 09/25 10:00
推 expiate: 不知道你所謂在做是指什麼？使用的話應該不少 09/25 12:16
→ elements: 如果別人用高薪挖你家工程師而你出不起夠好的條件留人 09/25 12:33
→ elements: ，那你只好吞下去，市場就是這樣。你說的那些成長的事 09/25 12:33
→ elements: 情只是氣話而已。 09/25 12:33
推 ggggggh: 去 前程無憂網站看一下 就知道人跑哪去了 2.5W RMB 09/25 12:55
推 maxqq: ===你知道在哪嗎？在老闆的人才薪資表中=== 09/25 12:56
→ maxqq: 多數老闆的公司規劃薪資中，根本沒有這項人才的預算 09/25 12:57
→ maxqq: 所以怎麼可能找得到 09/25 12:57
→ maxqq: 你蓋房子，好歹也要知道水泥工價格、材料費多少 09/25 12:58
→ maxqq: 台灣老闆 ... 沒有這種規劃的腦袋，他們只有需求表 09/25 12:58
→ f496328mm: 你不能反過來指責 工程師為什麼只看眼前高價 09/25 12:58
→ f496328mm: 這就像是你開一家店 然後批評顧客很笨 不上門消費 09/25 12:58
→ f496328mm: 每個人要的不同 你如果需要對方 就要找到他的需求 09/25 12:59
→ f496328mm: 你都大公司了 新創根本小蝦米 搶不贏是誰的問題 09/25 13:01
→ f496328mm: data engineer 也不是漫天高價 國外出更高.... 09/25 13:03
推 maxqq: 看看 HTC，慢慢想吧，永遠在腦袋中劃一個夢想 09/25 13:04
→ maxqq: 運氣好，你就有機會賣給 google 了 09/25 13:04
→ maxqq: 你找不到人才，可以慢慢地喊，然後擘劃一個夢想 09/25 13:06
推 del680202: 日本data engineer可以衝到年薪1000萬羊 台灣...應該 09/25 13:15
→ del680202: 有個百萬吧 09/25 13:15
推 WiseLin1125: 看你推文這樣的思維，似乎可以知道為什麼人才會走 09/25 13:27
推 exthrash: 薪水給得好 誰挖得走你員工 根本自己的問題 09/25 13:40
→ testPtt: 其實學校很少教 所以會的新人很少 教授也不太懂 09/25 13:48
推 asleisureto: 台積電怎麼就不會像你這樣抱怨工程師都跑掉 09/25 14:17
→ yangyr: "大公司有制度不能跟新創喊價",那找不到人也是剛好而已 09/25 14:22
→ kenshin528: 會Spark的工程師都來參加比賽了 09/25 14:55
→ chenxiaowoo: ...參加人數...49人 09/25 16:13
推 sun84041: 老實講神手都出國,或在國內外商了,薪水不高根本搶不到 09/25 18:13
→ sun84041: 補一下不止國內外商,台商也多.總之薪水高才搶得到 09/25 18:15
→ mago: 其實這篇沒有要開戰的意思，我相信我們的offer可以到台GG 09/25 19:09
→ mago: 如果大家覺得是因為公司的問題，我也不好多發文了 09/25 19:11
→ mago: 只是想正向討論，是不是還有其他值得努力的方向 09/25 19:12
→ mago: 有需求，有人才，只是在想到底如何讓這件事更順利 09/25 19:13
→ gentleman45: 樓下，台雞雞的offer跟這間公司的offer一樣，你選誰 09/25 19:13
→ mago: 不過我比較好奇大家對於工作經驗都是幾個月幾個月好像不驚訝 09/25 19:20
→ mago: 可能我自己老派了一些XDDD 09/25 19:20
推 Eric0605: 我選gg,.小公司要比大公司出更多，不然人家為何冒險來 09/25 19:22
推 chen1025: 小弟就是Hadoop 09/25 19:39
→ chen1025: 領域的 09/25 19:39
推 ckp4131025: offer可以到GG是月薪還是年薪，差很多欸，我不相信GG 09/25 19:48
→ ckp4131025: 的年薪會找不到人 09/25 19:48
推 drajan: 酒香也怕巷子深 去data conf打打廣告 人才就來了 09/25 19:52
→ drajan: 去國內外各大big data conf講幾個session 武力展示一下 包 09/25 19:53
→ drajan: 你履歷拿到手軟 09/25 19:54
→ f496328mm: 你可以找剛畢業的培訓啊 簽約簽長一點 09/25 19:56
→ f496328mm: 之後也可以調薪 09/25 19:57
推 asleisureto: 有GG年薪的話馬上在這邊徵才呀，人才自然就來了 09/25 19:59
→ ccfux: 許多人才不會把履歷放104 如果年薪有台G水準(150以上) 09/25 20:24
→ ccfux: 建議用人脈找或者自己去各大conference撈 09/25 20:25
→ ccfux: 這種東西學校不太用 只有大公司有環境培養得出這樣的人才 09/25 20:28
推 drajan: 去linkedin挖一挖就一堆了 09/25 20:44
→ bowin: 這種人才應該不太會想開104，請去LinkedIn上找 09/25 20:46
→ bowin: 不過要討論請精確一些，貴公司是可以給TSMC年薪還是月薪？ 09/25 20:48
推 Clalin: 原po這間絕對不是小公司XD 而且身邊至少有三個是GG跳過去 09/25 21:50
→ Clalin: 的XD 09/25 21:50
推 cominlin: 大公司搶輸新創然後跑來這裡抱怨工程師只看薪水 XD 09/25 22:47
→ cominlin: 有意思 09/25 22:47
→ mago: 是我錯了，不應該到104搜才，各位大大說的是~不過大大們也會 09/25 23:35
→ mago: 希望有個地方可以表示一下自己的意圖吧,感覺是另一個商機 09/25 23:37
→ mago: Linkedin有哦，但不確定性高，目前的確是推薦的值最佳! 09/25 23:39
→ mago: 不過搶輸新創的確是有點汗顏，沒有要怪工程師的意思，其實 09/25 23:43
→ mago: 我想怪的是新創公司，如果是國外大公司，我會很祝福工程師的 09/25 23:44
推 minikai: 誰說spark不能做機器學習的，只是那些人終於發現他們的da 09/26 00:57
→ minikai: ta量少到可以不用分散式去做。 09/26 00:57
推 maxqq: mago 先問幾個問題，學習一門語言，到專業要花多久時間 09/26 09:10
→ maxqq: 學了之後，要做些什麼，你覺得他才算經驗老道? 09/26 09:11
→ maxqq: 我遇過一個天才，不到一個月，學一個語言，完成政府專案 09/26 09:12
→ maxqq: 獨自一個人，你覺得公司會給多少？ 09/26 09:12
→ maxqq: 你用很老派的想法在看現在的天才的話，你光看履歷 09/26 09:13
→ maxqq: 會覺得他們是廢才 09/26 09:13
→ maxqq: 再請教一個問題，你對農夫說，我會 hadoop，你覺得農夫會？ 09/26 09:14
→ maxqq: 你覺得農夫這個角色，在台灣軟體社會上，是哪種角色? 09/26 09:15
→ mago: 一個天才或許可以一個人作一個政府專案,但您覺得光有一個天 09/26 09:33
→ mago: 才可以成就aws, google類似這様的架構嗎,我個人很欣賞英雄, 09/26 09:33
→ mago: 但不一定要英雄主義,團隊的焠煉匯集成大架構大系統,了解需求 09/26 09:33
→ mago: ,再深化,這都需要時間的累積,不好意思,我談的是如何做好一 09/26 09:34
→ mago: 個product 09/26 09:34
→ mago: 我個人是比較不相信幾個月到一家公司做好一個專案或product 09/26 09:38
→ mago: 的價值,那也表示那樣的product沒有演化進步的可能性 09/26 09:38
推 maxqq: 我要表達的方向似乎有點錯誤就是了，還是祝福你找到人才 09/26 09:42
→ mago: 謝謝各位大大賜教,台灣還是有願意做好data的公司,我個人也 09/26 09:53
→ mago: 很認同台gg,我們也會努力 :) 09/26 09:53