[請益] 機器學習或資料科學家 領域差異

[smallv (小小勝利者)]

想請教版上大大

假設有了機器學習或者資料科學家工作經驗一段時間

未來想跳槽的話 領域不同會差很多嗎

像是...影像方面 語言方面 預測股票期貨方面 球賽勝率 機器人辯論方面 等等

各自的差異就蠻大的

那這樣跳槽會不會比較難  因為使用的演算法可能會有小差異?

還是其實還好? 尤其短時間內台灣這類人才還是短缺 不太需要擔心?



第二個問題 在台灣通常軟體公司的機器學習或資料科學家

待遇大概是哪個範圍 能有6萬到12萬嗎?


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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.168.160.250
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推 yamakazi: 要先念一個物理博士
→ f496328mm: domain knowledge
→ f496328mm: 使用的 model 差異也大  像影像就要會 opencv
→ f496328mm: 語言 NLP    股票 time series 等等
→ ccfux: 低階的職缺沒差 因為要用到的知識很淺 高階的也沒差 因為有
→ ccfux: 能力拿到高階職缺的人 就會有能力自學跳槽領域的知識並說服
→ ccfux: 人給他offer
→ ccfux: 如果是問pay 影像方面的職缺較多且平均薪水較高(不看極端值
→ ccfux: 金融分析師的話 沒有人脈好缺會比較難找
→ smallv: 可以好奇 目前台這類工程師待遇到哪裡嗎
※ 編輯: smallv (118.168.160.250), 06/24/2018 00:09:19
推 ice80712: 越吃domain的 待遇會越高吧 特別是硬體
推 lspci:  https://i.imgur.com/FkE7g1G.jpg
推 rupcj8: 最近樓上這圖很紅  但覺得蠻沒道理的XD  不過meme就這樣吧
→ lukelove: 那張圖不過是非本科的自__吧
→ Murasaki0110: 統計系做的喔 那源頭都放數學不是更好
推 popo14777: 請問這圖什麼意思