[請益] 社會新鮮人請求仙人指路

[vacuityhu (真空管)]

社會大學的學長姐們好@@

先附上自我介紹...

我是上學期(109)剛從公館資工phd畢業, 大學碩班都是數學

雖然求學過程都在用python跟matlab, 但coding能力個人覺得偏弱QQ

然後因為博論題目就是影像跟CNN相關的研究, 所以就想找這方面的工作

但因為疫情的關係, 拖到現在才來研究就職的事

因為唸書期間就在南港當助理了...所以現在就是繼續接著當博後

原本是想找AI工程師之類的職缺

但研究了半天發現事情並不如憨人我想的那麼單純QQ

我找了幾間大公司的職缺說明, 感覺好像都會去碰到一些硬體(?)

而且爬了一下版上的文章發現自己的實戰能力好像很貧乏...

所以想請學長姐們指點一下我現在該先補強甚麼方面比較好?

英文部分, reading是沒甚麼障礙, 但writing偏弱

coding方面, 沒刷過leetcode也沒打過kaggle...我覺得我好廢QQ

然後論文題目是試著用CNN去解影像處理中的inverse problem

例如compressive sensing, super resolution, inpainting等

可是因為這類問題用的CNN都比較冷門, 加上我們是自己設計新結構去解

所以當紅的yolo, U-net, ResNet都沒implement過QQ

然後AI相關的數學知識我就比較有自信

CNN, RNN, GAN的數學概念, 最佳化, 圖論, 線代, 機率之類的掌握度都還蠻高的

--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.109.16.164 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1630883850.A.039.html
推 omega0210: 可以投appier ai lab 之類的純軟公司，但就是要刷題
不好意思, 請問刷題是指leetcode跟kaggle嗎?@@
其實appier也是我很想去的選擇之一
因為林守德老師也在那...
推 ntpuisbest: 感覺c或c++強一點去做硬體不就很好找工作了
c++是也有碰過, 但比python跟matlab還弱
而且硬體方面的概念我根本是0 QQ
→ Hsins: 跟我之前的一個學長一樣，他後來去了中國發展，給你參考…
→ Hsins: …
→ Hsins: 我指本科碩士唸數學，博班去念資工這段。
推 jason2641668: 講句老實的 如果最後找到的薪水低於120的話
→ jason2641668: 參考一下竹科的職缺吧
→ jason2641668: 今年M 給 PhD 是 200 起跳
→ jason2641668: 不用浪費112的學歷給台灣軟體公司糟蹋
推 arhtur945: 直接出國吧..台灣養不起你…
→ arhtur945: 你當初怎麼沒直接申請美國PhD
因為我的speaking跟listening實在不忍直視...
而且我筆試極爛~實在考不出去QQ
→ jason2641668: 純數學士+碩士 112 CS PhD 值得 150+ 的薪水
→ jason2641668: https://bit.ly/3kUItbX 搜尋機器學習
→ jason2641668: A一下我的文章 裡面有人可以幫忙內推
→ jason2641668: 如果真的找不到可以站內我給你內推管道
感謝大大!Orz
推 holebro: mtk見
推 LucasGiolito: 豬屎投一投 肯定有人要
※ 編輯: vacuityhu (140.109.16.164 臺灣), 09/06/2021 09:35:54
推 whitecut: 博班至少可以去GG吧
推 bill1992: 很缺內推獎金.
推 bill1992: 感覺適合量化金融職缺 薪水比ic 高多 有興趣可以站內信
推 hduek153: 開始刷題投外商 投完換投國內龍頭
推 sooge: 現在的年輕人 真的會被python 和深度學習害慘 硬體很簡單的
→ sooge: 不難 你可以去面面看 你不要排斥 之前我在做嵌入式系統 我
→ sooge: 同事在面試人都會問有沒有碰過底層的東西 大部分會寫安卓和
→ sooge: iOS App的都不會 除非你不喜歡 不然你可以學學看
→ sooge: 隨便一個上過資策會的或是自學的 深度學習模型套一套就能做
→ sooge: 出你碩士的研究領域了 不要讓自己沒有競爭力
其實我不是排斥碰硬體
只是我真的對這方面0概念
所以我也不知道這樣0概念跑去面試會不會很失禮
如果企業能接受白紙一張從頭帶起的話
我個人是完全沒問題的@@
→ sooge: 我現在是遇過嵌入式的單位會找深度學習的人 人臉辨識會用到
推 ghmsxtwo: 推so大
→ sooge: 進去自然就會有人教你怎麼把這些AI弄進硬體裡 做實際應用
推 k798976869: PhD很搶手的
※ 編輯: vacuityhu (140.109.16.164 臺灣), 09/06/2021 11:00:36
→ odahawk: 嵌入式的東西你就找一塊硬體例如樹梅派開始試做啊
推 jknm0510a: 台大博班台GG閉著眼隨便投吧？？
推 oopFoo: 台大PHD，很多門自動打開。不要妄自菲薄
推 Jackasdf: AI總要實現到產品上才能賣吧 所以碰硬體是一定要的 如果
→ Jackasdf: 你只要發paper那去中研院
推 chrischen: 台大phd自信一點 有興趣就去面試 不用想那麼多
推 chrischen: 就算沒碰過，也要有自信短期內快速上手
推 testPtt: 你能把model生出來驗證可用性就好了 剩下別人會處理
推 b10007034: 認真回yolo不難，你這麼懂CNN的話，implement只是時間
→ b10007034: 問題，現在公司要的東西也不是implement，要的是開發
→ b10007034: 跟debug我也認為你去面看看MTK，別沒自信說學不起來，
→ b10007034: 數學這麼抽象都學過來了
推 bill1992: 這個版要變成發哥版了？
→ jason2641668: 不一定只有M啊 MmRNPS 都是寫程式
→ jason2641668: 給的薪水比其他幾間純軟有誠意多了-.-
→ jason2641668: 都是打工仔 幹嘛領低薪幫老闆實現他的夢想 ..
→ jason2641668: #1XCmkgH3   詳細論述可以看這篇主文新得跟推文
推 jason2641668: 附個短連結方便網頁板看 https://bit.ly/2WVXjqE
推 jason2641668: 縮錯連結 這個才對: https://bit.ly/3zQ5PFR
推 caeserhaha: 公館資工PHD不要浪費學歷去豬屎屋擦屎
推 viper9709: 112 phd也太威...不用妄自菲薄+1
推 jason2641668: 擦屎? https://bit.ly/38J7Ibx
→ jason2641668: 難不成要去台北給AI新創東挑西選最後給不到 150?
推 ejnfu: 如果ML/DL真的很厲害，可以去M或外商的AI研發部門
→ ejnfu: 搞AI本來就數學才是最重要的，尤其你還是PhD。implementati
→ ejnfu: on有人會幫你搞定的
→ ejnfu: 我只遇到就Qualcomm/MTK在台灣都有AI研發相關部門
→ ejnfu: *我知道的
推 jason2641668: #1V-6FEsQ 還是要來自稱台灣亞洲最大純軟 也有AI?
→ jason2641668: https://i.imgur.com/aQjcKPA.png
→ jason2641668: 這應該還算純軟仔口中有產值的公司吧(?
推 jason2641668: https://minhungchen.netlify.app/
→ jason2641668: 講個笑話 台大EE+ICS 純血 Galtech CS PhD
→ jason2641668: 去 MTK 擦屎 還不小心擦出幾篇 CVPR
推 jason2641668: 說台灣養不起的 帽子也扣太大
→ jason2641668: 說給Python/ML/DL害慘的我也是笑笑
→ jason2641668: 自己要挑充斥慣老闆的產業找工作怪誰
→ jason2641668: 還是台北新創老闆給你美美辦公室免費咖啡零食吧台
→ jason2641668: 你就相信你真的在自由高大上的環境工作XD
→ jason2641668: 在那種環境待久人真的是會膨脹 以為自己在美國
→ jason2641668: 人在台灣工作 信心自動跟矽谷對齊
→ Obama19: 我是覺得有些憤世嫉俗的推文DUCK不必 無助於討論
推 jason2641668: 忠言逆耳啦   泡泡就是拿來戳爆的
→ jason2641668: 如果我一席話可以戳醒幾個人想通改善生活
→ jason2641668: 領到應有而且尊重專業的報酬 那我覺得是好事一件
推 chrischen: duck不必+1 出發點可能是好意 但是一直酸只會有反效果
→ x000032001: 好了啦 MTK誰不知道 想投就會去投
推 wulouise: 投，新鮮人不一定要熟硬體
推 bill1992: MTK大家知道 但即使在台灣軟體比M給得多也不是沒有  不
→ bill1992: 需要一直酸
→ alihue: 講一些大家已知的東西在那忠言逆耳 隨便逛個科技版就知道
推 jason2641668: MmRNPS 我都推 這幾波下來陸續有不少人站內我問詳細
→ jason2641668: 我覺得不需要把你們已知的東西當成大家已知的東西
→ jason2641668: @alihue 上次被噴在不舒服吼 笑死
→ jason2641668: 如果大家都知道 會有人說去M是幫擦屎?
推 a8989332: 台大博士來這問...
→ a8989332: 一堆校友學長姊資源罩不完吧
嗯...說來話長...
結論來說就是我們lab可以問的業界學長姐幾乎沒有
推 jason2641668: 我酸web的東西都有酸到點上   不是無的放矢
→ jason2641668: bill跟alihue真的很懂可以自己把我黑單掉
→ jason2641668: 講的方式跟頻率我會調整個 還是感謝以上幾位給回饋
推 leoone: 純好奇 做過super resolution 卻沒跑過U-net 我怎記得這領
→ leoone: 域的經典模型之一就是U-net XD
因為SR我們算沾個醬油而已
主要還是針對在解inverse problem
然後用的模型是最近突然有點紅的unfolding method
所以U-net一直是停留在看過沒用過的階段
推 sumsum: 112phd會有這種恐慌? 先投投看appier新加坡蝦皮華碩AIC
→ sumsum: S啊這些已知比較敢給的多聊聊吧沒有你想像的這麼艱困不
→ sumsum: 要想太多
→ sumsum: 多丟幾次履歷多面試幾場你的背景算吃香啊
推 yamakazi: 看你願不願意去中國或美國，應該很容易上BAT,FANG
→ yamakazi: 上面貼的陳敏宏我同學
推 yamakazi: 其實MTK裡博士比例蠻高的，還很多主管是博畢
推 yamakazi: 不過台大資工phd不知道可以投IC house?
→ yamakazi: 連台積電都在招資工phd了
中國老實說有點排斥...XD
美國如果可以的話也是很想出去闖闖
其實一開始我就是在考慮IC house那幾間
但就是像我文章裡說的...光看職缺說明覺得好像都會碰硬體
而我硬體方面又0概念
所以才想上來爬爬文, 發文問看看我這樣是不是該先補強些甚麼
推 KingSteven: 我可以分享去年博班畢業找工作心路歷程,已站內信
推 cuttlefish16: 樓上可以在內信嗎
推 KingSteven: 可以沒問題
推 twinkle38: 老實說要往上走, speaking and listening這問題早晚要
→ twinkle38: 面對的, 可能可以正面對決 強化這部分能力
→ wave1et: 英文練好吧
目前在努力提升這個洞了QQ
→ jobintan: 有數學當基礎很好了，最後補個DSA與一些資工領域的專業
→ jobintan: 課程，刷幾道Medium到Hard的題就可以了，現在的現實是研
→ jobintan: 究者的職位僧多粥少，反而代碼搬運工的機會比較多。
感謝建議~!
推 Jackasdf: 你知道他發的CVPR paper是Neural Architecture Search
→ Jackasdf: 嗎XD 他算AI硬體…
推 Jackasdf: 有些人就是不想碰硬體 一直叫人投MTK
※ 編輯: vacuityhu (140.109.16.164 臺灣), 09/07/2021 17:41:44
→ lturtsamuel: 出國 或是找教職 不要去業界給人糟蹋
推 yamakazi: 一點拙見，AI軟體算法已經到了瓶頸，現在要靠硬體加速和
→ yamakazi: 軟硬體整合方向做，光靠算法+CPU不夠快，現在業界找的so
→ yamakazi: lution包含FPGA加速和GPU/APU整合
→ Apache: https://bit.ly/3h4G1P9
推 KingSteven: NAS是偏硬體,不過原po也說不排斥硬體就是
→ KingSteven: 話說在台灣,薪水高+AI人才多+鼓勵發paper有哪些公司?
推 Apache: MTK 不過大部分做AI的進去都變embedded swe
推 KingSteven: QQ 但這好像在台灣無解 (?)
推 ejnfu: AI全球領先公司： NVIDIA
→ ejnfu: 軟硬體平台都有整合
推 sysgood: 我quit博前好像跟你做的很像XD
推 KingSteven: NVIDIA真的香！但在台灣的職位好像超硬QQ
推 ILYY: yolo, U-net, ResNet這些你現在開始練幾天就好了