Re: 本來學ML是該轉路還是繼續鑽研

[Neistpoint (Neistpoint)]

ML的各種職缺和工作內容有幾位大大回答得很詳細了

這邊針對就業市場的狀況跟大家分享近兩年的招募心得

首先我是做數位IC設計相關工作的, 對於新人沒要求即戰力

所以EE, CS 或其他相關背景的都會談

目前看起來EE非固態,類比,RF相關的科系,CS還有其他工程類包括環工,醫工,農機,造船等等

十位畢業生的研究題目大約會有7位以上跟ML直接或間接相關

雖然這個領域未來很看好, 但是真的沒那麼多職缺

所以要ML為業, 真的要問自己是不是真的喜歡, 下了多少功夫, 競爭有多強

如果看好, 盡量往技術含量高的地方擠, 想辦法撐下去


※ 引述《ckrmpuhv (阿瓜)》之銘言：
: 各位板上大大好
: 小弟是後段國立科大資管碩即將畢業
: 因為一些私人原因是不用當兵
: 所以論文完成後準備開始找工作
: 目前程度：
: 大學學過JAVA
: 網頁跟資料庫也只有課堂學習過沒實際做小專案
: 因為對Ml有興趣
: 在碩階段期間 都是自學ML相關
: 聽過李宏毅老師的課
: 實作過他課程的作業
: Keras的一些神經網路搭建也沒捨問題
: Kaggle只參加過一兩次 排名都很爛
: 大部分的實作和論文都是跟影像辨識相關
: 最近看板上大大各式各樣建議
: 非四大四中 也不是kaggle的佼佼者
: 數學方面 線代沒學 統計學大學學過但也不熟
: 看完覺得自己很爛出去可能沒人要？
: 目前都還在做ml各種模型實作
: 但看完板上很迷茫要往哪些方向學習怕找不到工作非常憂鬱
: 我不清楚該橫向發展拓別的領域
: 像是網頁、App 自己做一些小專案增加作品集
: 還是去補數學 更深入研究Ml
: 又或者先去刷Leetcode打底
: 還請各位大大指教 謝謝
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.43.68.57 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1615721187.A.E57.html
推 Morphee: ML產品目前到底有哪些台灣公司獲利的？ 耐能燒錢 ai asic
→ Morphee: 通通在燒錢 MTK 內部的ai 也只是 must have，獲利是5g
推 expiate: 我個人看法是MLE或是DE可能會有多點職缺，DS或是研究相
→ expiate: 關的我是看衰的。白話點就是多花點時間培養寫程式的能力
→ expiate: 吧
推 ko330: 現在唸CS的學生ML機乎是必修了...
推 imreader: ML 有穫利的就 Nvidia
推 CorkiN: 窩也想當designer QQ
推 AudiA4Avant: 機械電機碩論也一堆ＭＬ