推 ghmsxtwo: 我猜會被噓所以先幫補! 12/22 00:57
推 diabloevagto: 為什麼噓? 12/22 01:16
推 lwlt1995: 是 Python 不是 pyton 12/22 01:41
噓 ken9527k: ML scientist only 50k??? 12/22 01:52
→ shiauji: 這至少75k吧.... 12/22 06:33
推 Eos: 五萬 科科 12/22 07:14
推 ptta: 不錯阿,可以當新訓中心 12/22 07:14
噓 Huffman: 狗狗肉 12/22 08:39
→ pelicanper: 做功德 12/22 08:49
噓 duser: 以本版鄉民實力 最少年薪三百萬 12/22 09:01
推 Hordor: 殊不知做ML的人早就找不太到工作了 比碼農還難找 12/22 09:06
推 final01: 我也覺得為啥噓??噓的人很厲害 ??也沒看過他們分享阿XD 12/22 09:21
推 Sidney0503: 14*50K其實可以 因為ML沒有念到博士都是廢物 12/22 09:26
→ Sidney0503: 碩士的ML都只是調調參數 12/22 09:30
→ Sidney0503: 唯一的例外大概只有台大 12/22 09:31
推 ghmsxtwo: 你看吧被噓惹,我再補! 12/22 09:34
推 robler: 這家的薪水普遍來說真的不好 又偏遠 超難找人 12/22 09:35
→ robler: 之前聽說部份軟體團隊明年要搬來台北 但是薪水還是沒變 12/22 09:35
噓 alan3100: 以這需求就明顯找新鮮人但又不敢講明 有啥好不能噓 12/22 09:36
推 veryGY: 年薪沒200萬美金 來po文 就是討噓 12/22 09:37
→ yolasiku: 台大:我也是調調parameter 12/22 10:12
→ MasterChang: 北京做ML的薪水稅後至少2.5W以上,這裡是找騙子吧? 12/22 10:19
※ 編輯: laux (113.196.131.34), 12/22/2017 10:34:32
推 senjor: 應該是會用迴圈自動跑N-Fold CV找參數就夠了 12/22 10:39
推 ghmsxtwo: 找騙子?Machine Lying ? 12/22 10:55
→ Murasaki0110: 每個都調參 model會天上掉下來給你調嗎 12/22 11:55
→ Ommm5566: model多的是 open source滿街跑 12/22 12:07
推 senjor: 哪個夯就用哪個,講個TensorFlow感覺就很潮 12/22 12:09
推 Morphee: 台灣行情碩士級約7萬到10萬以上 12/22 12:34
推 Morphee: 太低就是給人練功的 12/22 12:36
推 Hordor: 樓上的行情僅限於四大 12/22 12:38
推 Morphee: 台灣公司動作慢。今年才剛開始組team 12/22 12:38
→ Morphee: 不一定要四大,但要有實戰經驗 12/22 12:39
→ Sidney0503: 樓上的行情是看完林軒田李弘毅又真的"實作"過的 12/22 12:39
→ Sidney0503: 90%清交成ML碩士都只會調參數 不會實作 12/22 12:40
→ Sidney0503: 碩士真的懂得開碩士7萬到10萬合理 12/22 12:41
推 senjor: 要從感知器開始從頭寫個MODEL嗎? 12/22 12:48
推 Ommm5566: learning是從input data開始算的 感知器完全沒關係=.= 12/22 12:50
推 senjor: 一個ML各種解讀,很多人覺得會自己從頭BUILD MODEL才算會 12/22 12:58
→ senjor: 不過其實我覺得ML本身領域也不小,只用ML涵蓋也怪怪的 12/22 12:59
→ senjor: MODEL DESIGN是ML,DATA ENGNEERING也是ML,流程設計也是 12/22 13:00
→ senjor: 以後搞不好ML的缺也會開始把這些都交代清楚了 12/22 13:00
推 Morphee: 不用看那麼多東西 重點是實作要快 實作也絕非MNIST玩玩 12/22 13:05
→ Morphee: 我是覺得調參沒這麼容易 也需要人力 12/22 13:06
→ Morphee: 現在也很少人從頭開始建模型搭架構 重點是要快速訓練出來 12/22 13:07
→ Morphee: 給你兩周 git clone一下 訓練一個不錯的人臉辨識model 12/22 13:07
→ Morphee: 基本上看弄得怎樣就知道了 不用懂SVM推導也可以 12/22 13:08
推 senjor: M大說的感覺就好像碩班在做二級結構預測的工作,重點是挖 12/22 13:11
→ senjor: 參數做參數,然後用不同MODEL去驗證這個參數是否有意義 12/22 13:11
→ senjor: 反而主要是在驗證參數跟架構的價值,MODEL是驗證工具。 12/22 13:12
→ senjor: 所以其實業界比較需要的反而是這樣的能力嗎? 12/22 13:13
推 Morphee: 一般應用就是看訓練出來的model辨識率跟速度如何 12/22 13:14
推 Morphee: 不過職缺很多種阿 有的起薪隨便都七萬起阿 12/22 13:18
推 Morphee: 不過也是要看薪資結構啦 但是年薪攤月薪 沒七萬別去 12/22 13:22
推 goodga: 我以為都10萬以上起跳在找人 12/22 13:46
推 Eric0605: 這就找新人啊 這薪水也找不到四大的吧 12/22 14:04
→ Eric0605: 四大做ml的都在豬屎屋了吧 12/22 14:05
推 coronach: 是50K以上又不是以下 ok的啦... 12/22 14:20
推 hipitcher: 請問版上各位前輩 現在ml除了調參數與設計模型外 還有 12/22 15:02
→ hipitcher: 那些是在校學生可學習的? 12/22 15:02
推 senjor: 我覺得價值最高的是Domain Know how,因為這樣你才不是調 12/22 15:03
→ senjor: 參數,而是主動去設計跟製造有意義的參數,但是還沒進去 12/22 15:03
→ senjor: 領域,大概也是只有類似的操作經驗可以沿用吧。 12/22 15:04
推 menshuei: 有五萬以上,沒有預算上限阿。 12/22 15:27
推 frouscy: 說實在雖然都是ML, 做CV做NLP做推薦都很不一樣 12/22 15:29
→ frouscy: 只有調參數也太小看ML的專業了... 12/22 15:29
推 ZhuBeiCity: 不加班還不錯 感覺越賣越好 12/22 16:12
→ brianhsu: 認真講,現在不加班,後端,做沒用到什麼高深數學模型 12/22 16:36
→ brianhsu: 和演算法的後端,薪水比這個高不少…… 12/22 16:37
推 sp063439: 前同事面試過,很呵呵 12/22 18:38
→ paint: 面試呵呵+1 12/22 20:34
→ femlro: 呵呵 上市會變成股王嗎 12/23 00:05
噓 Sixigma: 只會調 hyper-parameter 也要能夠調到練的出來 12/23 02:32
噓 Ommm5566: 誰跟你一個ML各自解讀 不懂就去google 虧你還在軟體版 12/23 10:39
→ Ommm5566: 連build這種字眼都可以冒出來 12/23 10:39
推 famas2200: 車體零件貴到靠北,我寧願騎油車 12/23 13:41
推 senjor: 可以請問一下build的問題在哪?要怎麼表達比較好嗎? 12/23 14:20
→ Kazimir: 其實從頭的定義有點模糊.. 從numpy開始嗎? 12/23 17:35
→ Kazimir: 還是從想結構和loss function開始.. 12/23 17:37
推 SansWord: 是徵engineer還是scientist?看徵才內容混在一起了。 12/24 07:00
噓 Richlifeily: 非常不推薦這家公司,面談當天被主管無預告放鴿子, 12/24 11:04
→ Richlifeily: 事後聯絡hr也無任何音訊與說明,非常不專業,應徵者 12/24 11:04
→ Richlifeily: 要放亮眼睛,多加打聽。人怕入錯行 12/24 11:05