推 yamakazi: 公司訊息也太少，大家要怎麼給建議？03/07 14:35
→ fig498: Y大好，公司是博弈產業（日X軟體），怕講出來模糊焦點所03/07 14:48
→ fig498: 以沒提抱歉，有透過管道了解到公司整體狀況不錯，但僅此 03/07 14:48
→ fig498: 而已，還需要什麼資訊再麻煩告訴我，我盡量提供 03/07 14:48
推 aidansky0989: 有數據才能滿足你說的1～3，可以考慮對岸03/07 14:51
→ fig498: a大好，數據除了錢（底薪破百）以外還需要其他的嗎，感謝03/07 15:12
→ fig498: ！ 03/07 15:12
推 rereterry: 原po，前面那位先生說的，應該是指公司所能收集的巨量 03/07 16:23
→ rereterry: 數據03/07 16:23
→ rereterry: 另外台灣目前相對重視的部分大概是聚焦在ai導入晶片的03/07 16:29
→ rereterry: 部分，如果你想去更被重視的單位，可能得考慮瑞昱等會03/07 16:29
→ rereterry: 跟監視器晶片相關的企業找找，技能上大概要c++,python,03/07 16:29
→ rereterry: 底層技巧熟練，改模型大概不太會佔最重要的部分，要深03/07 16:29
→ rereterry: 入研究模型的，確實只能往騰訊Amazon google等公司走03/07 16:29
→ fig498: 感謝提醒，資料量不是問題（影片會不斷錄製），但也沒有03/07 16:32
→ fig498: 一個具體的數字能提供...03/07 16:32
※ 編輯: fig498 (39.9.160.77 臺灣), 03/07/2021 16:43:44
→ fig498: 感謝R大建議，如果還是以模型為主會有其他建議嗎，感謝！ 03/07 16:46
推 jyuny1: 你該考慮的是這些數據怎麼來、怎麼用、會在那裡變現。大 03/07 16:55
→ jyuny1: 數據中量級大只是基本，如何透過技術變現才是重點。你文 03/07 16:55
→ jyuny1: 章中沒有顯示你有考量這些 03/07 16:55
→ jyuny1: 去 tesla 或 waymo 試試自動駕駛吧。也會用到影像識別 03/07 16:56
→ fig498: 感謝J大，商業價值的確很重要，前陣子有試試咕狗但明顯還 03/07 20:03
→ fig498: 太淺，所以想說現階段是否應該以先提升實力為目標，我會 03/07 20:03
→ fig498: 多去搜尋現階段能去有商業價值的公司，聽起來是否國內不 03/07 20:03
→ fig498: 太有機會？感謝！ 03/07 20:03
推 drajan: 軟體要獲得世界級的經驗你身價會更水漲船高 在台灣有點難 03/07 20:24
推 rereterry: 只有模型的大概有點難，你可以看看義隆電子，他們有跟y 03/07 22:44
→ rereterry: olov4其中兩位台灣的作者合作，開發nvidia專門的gpu機 03/07 22:44
→ rereterry: 器，台灣有前景的暫時來說似乎不太有純模型開發的，另 03/07 22:44
→ rereterry: 外台灣比較熱絡的還有開發訓練環境平台或相關加速框架 03/07 22:44
→ rereterry: 軟體的公司 03/07 22:44
推 qq9966pp: 同樣有此疑問 如果是以估狗為目標該怎麼提升實力呢? 03/08 09:09
→ qq9966pp: 想走AI這塊的新鮮人該怎麼找入門的工作 03/08 09:10
推 LordCHTsai: 目標Google的話要最快請直接出國再念一個碩士或博士 03/08 09:44
推 rereterry: 如果還在學或是對國外環境不排斥，真的會建議直接去國 03/08 10:14
→ rereterry: 外讀博，因為FB，Google的data scientist 職缺能直接ne 03/08 10:14
→ rereterry: w grad申請的條件就是博士畢業 03/08 10:14
→ rereterry: 碩士畢業要馬五年以上的經驗，要馬只能走data engineer 03/08 10:16
→ rereterry: 的路線，話說今年台灣DE的需求遠高於DS或AI類的職缺 03/08 10:16
推 mmonkeyboyy: 真的想做模型等研究 你最少要 phd 03/08 11:49
→ mmonkeyboyy: 應用的話沒有資料就是死路一條@_@~ 03/08 11:49
→ mmonkeyboyy: 留在台灣的話優勢就是跟硬體合作edge專用加速器 03/08 11:50
→ mmonkeyboyy: 從這個出發的話 什麼bnn等都可能可以做 03/08 11:50
→ mmonkeyboyy: 現在ai公司在賺錢的 除了幾大 都是在"賣公司"賺錢 03/08 11:52
→ mmonkeyboyy: 只想商業的話 真的如上面說的可以做DE 這跟AI其實 03/08 11:52
→ mmonkeyboyy: 很有關係的 03/08 11:53
推 skizard: 真的 做模型研究至少要PHD 認識的人開公司 都只找博士 03/08 12:35
→ mmonkeyboyy: 現在都不只是博士了 沒一年出一篇大會議就先放一邊 03/08 12:37
→ mmonkeyboyy: 好幾個大單位都利用covid組織改造(解編)AI team了 03/08 12:38
推 exthrash: FB的DS不是做modeling的，不需要PhD畢業 03/08 12:39
推 mmonkeyboyy: 對哦 不是做 modeling一般MS就還可以 @_@~ 03/08 12:42
→ mmonkeyboyy: 如果還有特點就更好了XD 03/08 12:42
→ fig498: 感謝上面各位大大推文給予建議，小弟是想走應用面（也沒 03/08 12:45
→ fig498: 能力走研究），打算先在台灣把英文拉起來，這樣的話比起A 03/08 12:45
→ fig498: I應用還是比較推薦走DE嗎，非常感謝！！ 03/08 12:45
推 mmonkeyboyy: 就看你想在那裡工作 還有工作內容是什麼 03/08 12:58
推 tintinmonkey: FB的DS = google 的product analyst 不需要phd, 你 03/08 13:06
→ tintinmonkey: 指的應該是FB research scientist 03/08 13:07
推 rereterry: 走AI應用的話有兩種走法，一個就前面提到的c++底層相關 03/08 13:09
→ rereterry: 把ai功能寫入晶片，或是加速器框架，另一個可能就是doc 03/08 13:09
→ rereterry: ker, flask, Kafka, 跟各家雲端部署等等多方面技能累積 03/08 13:09
→ rereterry: ，DE的模型其實更多是在琢磨純資料，較少會有影像的部 03/08 13:09
→ rereterry: 分，另外有些DE需要的技能會是data flow相關的，ffmpg, 03/08 13:09
→ rereterry: Hadoop ,spark ,mango ,更甚者k8s之類的可能都會期待 03/08 13:09
→ rereterry: 你懂，順便吐槽下，台灣公司對Jr常常要求到我前面提到 03/08 13:09
→ rereterry: 的那些都要，XD，台灣人人都是神人就是了 03/08 13:09
→ bowin: G DS/Quantitative Analyst = FB DS,但前者更偏好PhD 03/09 03:29
→ bowin: 後者其實很高比例為PhD; 兩者都偏data analysis 03/09 03:30
→ bowin: 跟原po說的engineers屬性不同。建議想清楚你喜歡那個方向 03/09 03:31
→ fig498: 感謝各位大大建議，只是小弟還接觸太少，現階段比較難清 03/09 13:05
→ fig498: 楚自己應該轉往那個方向，但目前還是滿喜歡做分析，下一 03/09 13:05
→ fig498: 份靠現在的連結去找個可以摸到DE的職缺是否比較適合，非 03/09 13:05
→ fig498: 常感謝！ 03/09 13:05
→ bowin: 你喜歡做分析就往data analysis/modeling深入研究， 03/09 21:08
→ bowin: 這是你的strength,強化它，而不是跟風都往某一特定領域走 03/09 21:09
推 Trinomial: 什麼職缺掛上data就是屌 03/09 21:15
→ bowin: Strength is something you love doing and are good at 03/09 21:22
→ fig498: 感謝B大鼓勵，也再次感謝各位願意給予建議的大大！ 03/10 18:22
推 bcadda: 能出國真的不要考慮其他..想做真AI就去歐美 03/16 19:10