Re: [請益] 金融it請益

[O187 (187cm)]

借這篇來請教各位
在下金融業月薪8~9萬，年薪17個月左右。
在金融業累積有十年，非管理職
寫程式功力和外面行業比可能不算什麼，在金融業算前段班吧，寫得也比廠商好。
大家都說科技業好，我也想去
但我不是理科背景，也沒有IT相關學歷
又在金融業待這麼久若去科技業人家會要我嗎？
薪水也能1.5倍起跳嗎？ 我可開多少錢去應徵呢？

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※ 編輯: O187 (1.200.20.51 臺灣), 06/21/2022 13:20:22
推 water7278: 出去面一輪，就知道能談到多少了
推 chses910372: 你這資歷履歷投出來大家搶著要好嗎
推 longlyeagle: 履歷寫好 會面試 懂的行銷自己才有人要
推 CRPKT: 科技業不是本科出身的也很多
推 hegemon: 丟丟看就知道了呀...
推 moszap: 說真的，金融業待10年，技術心態都很難再有衝勁，可能也
→ moszap: 很難再出去了，薪水150-160外面也難給到
→ DrTech: 直接說公司與職缺，科技業那麼大，誰知道你要找哪類工作。
→ DrTech: 非針對原文，一堆人說工作十年，結果整天CRUD呼叫API這類
→ DrTech: 人絕對談不到高薪啦。
推 ttss4092: 應該是想找錢多事少全遠端的工作吧
推 hegemon: GGIT大缺人，去試試看吧
→ hegemon: 需要內推可以站內我
→ DrTech: 看年資根本看不出怎麼談薪水。
推 u56041109: 感覺有實力又想認真一點的話真的可以去gg it看看
→ lazarus1121: 金融的廠商要看哪種吧，如果是跟駐點的比那很難說
→ DrTech: GG it也分很多種，不要講的好像GG就多好。
推 j9d9: 是不是升管理職 然後退休 就好了？
→ DrTech: 而且工廠做IT又是另一個屎坑，有實力怎麼優先選工廠IT
→ DrTech: 所以我才說，科技業那麼大，每個人想到的差很多
推 lovdkkkk: 為毛人人推 GG IT XDD
→ devilkool: 可能因為GGIT只要有國立碩士學歷再多刷題就有機會？
推 hegemon: GGIT分一堆單位，一般的人資財會產品管理資料分析都有，
→ hegemon: 不是只有工廠跟製造
→ hegemon: 另外如果要走資料，但是又沒辦法出國的話，台灣能夠搞到
→ hegemon: 最大資料量的只有GGIT了
→ kirin021: 因為GG就是無腦錢多不是嗎？公司現在賺錢啊
推 popcool: 外面150-160的缺很多吧，尤其後端上看200的也不少，多找H
→ popcool: H聊聊吧
→ DrTech: 沒見識真可怕，真的要搞Big data 建議可以去電信業，或電
→ DrTech: 商。還GG 全台灣資料量最大？ 沒證據唬爛
→ DrTech: GG是ok啦，但吹牛吹成台灣第一，不管是薪水，工作內容，用
→ DrTech: 戶數量，資料量… 都沒那麼神山啦。
→ DrTech: 而且GG都是只能看到自己業務的資料，資料量是能多大？有百
→ DrTech: T嗎？ 沒有別說GG資料量最大。
→ DrTech: 薪資GG就輸正常軟體外商啊，資料量，GG應該也輸電信與電商
→ DrTech: ，工作內容GG就只能做很狹隘的小部門工作，少量用戶。GG真
→ DrTech: 沒那麼神，到台灣第一選擇
→ DrTech: 看原文野心那麼大，薪水要先x1.5，GG根本不是優先選擇.
推 alihue: 台灣廣告業收使用者瀏覽紀錄 log 就幾萬 QPS 惹
推 hegemon: 慘，沒見識的人真多，你不知道一台機台一天就生多少資料
→ hegemon: 出來嗎？光一家豬屎屋一個月就幾十T的資料在生了，台積的
→ hegemon: 量更大
推 TAKADO: 原po 都在金融卡位卡那麼久了，不考慮轉管理職往上爬嗎？
→ TAKADO: 。
管人好麻煩呀~我不想管人, 是想走教人的路線...
推 alihue: 我說的廣告收 log 一天就幾 T 了
→ tofuflower: 薪水先不說，一個月幾十 T 這趨勢應該有吧？
推 bill1992: GG IT 有這麼好進去？   不是改面試制度了
推 pttano: 這薪水跟系統廠差不多，別跳了
→ alan5: 百T笑死 不懂可以問
推 NewLifePage: 可以先刷leetcode看看手感如何
推 qurs: 我覺得推GGIT是有道理的 做的事情一樣廢 薪水1.5倍一定有
推 Apache: 打架打架
→ qurs: 要刷題考白版考os/ds/演算法的建議你都直接跳過
噓 final01: 等等你羅輯是不是怪怪的？？你沒科技業經驗要1.5倍薪水？
→ final01: ？
推 ben1597: 原po就是來嗆你各位金融薪水夠好了還要跳去哪才有1.5倍
→ kirin021: 以IT來說，原文還算沒經驗嗎？哪裡邏輯怪
→ loadingN: 你去面面看不就知道了
推 a159753: 結果完全沒人回薪水開怎麼開XD
→ tofuflower: 我都直接說自己期望薪資耶。不行就感謝函啊
→ keyboard56: 只是看到有人說1.5倍 才想去應徵的吧！你工作10年沒
→ keyboard56: 有判斷力？1.5也要看他舉得例子是base多少的1.5
推 Apache: GGIT 10年年資去年領300沒問題吧 以後就不知道
推 EPGo: 也許你應該列出技能及專案成就大家比較好給意見
推 holebro: 每次有gg it文都是看hegemon跟drtech在吵架
→ keyboard56: 自己說比廠商強，在同業前段班判斷的標準是啥？量化一
→ keyboard56: 下數據吧～
就廠商寫了半年寫不好的程式, 我大概一周幫廠商寫新的出來讓user驗收成功
一般程式同事要寫一個月,我大概都不到一周寫出來,同事寫不出來的,通常是找我寫出來
我寫不出來的,通常同事也寫不出來
推 bill1992: 沒辦法 GG 樹大招風  蠻好奇裡面 it 會低RD 一等嗎
推 asleisureto: 面試就知道了，別說1.5倍，兩倍都有可能
推 Milk0210: 我自己經驗接觸到的廠商普遍程度都偏爛…
→ Hsins: 欸，老實說電商資料還真的沒有機台資料量大...
→ Hsins: 喔，當然你可以算上使用者在頁面上的那些行為還有訪問路徑
→ Hsins: 要做的話機台也可以加 sensor 呀…
→ devilkool: 我第一份工作就是接金融業案子的乙方，我的code真的爛
推 LoveMoon: 老哥你讓我有信心了  謝啦
→ adsl12367: 一線不知道 二三線肯定能
→ adsl12367: 二三線也是缺人缺的亂七八糟
※ 編輯: O187 (1.162.49.200 臺灣), 06/21/2022 22:58:54
推 althon: 這一篇有呼應到金融業非主管職的中位數年薪!
推 dnzteeqrq: 可以大概描述一下什麼功能嗎 ?
推 opencat: 8.5*17*1.5=216萬  大概只有一線豬屎屋可以滿足
推 opencat: 純軟的話  微軟,google,amazon也可以試試看
推 tony316: 面試就知道了 外面看實力 面試測驗過得了就有格
推 ILYY: 科技業 電商 外商的IT
→ tofuflower: 216 這兩年在台灣擴大徵才的新加波商有機會談到，不過
→ tofuflower: 都全英文面試
→ peter98: 你的唯一選擇是外商  台商薪水能給比你高的不會收你
→ peter98: 比你低的你不用跳  龜金融業就好
→ peter98: 我是說台商非管理職(因為你不想幹)
推 jej: 聽起來廠商PM油條阿 管理PM確實累 一張嘴油膩膩
→ jej: 你可以在想仔細一點啊 為什麼廠商PM油條導致程式慢又爛
→ jej: 在你的權限範圍能做些甚麼嗎
→ jej: 而且你的作法PM會感謝你他又如質如期的完成專案了
→ jej: 這才是你想離開的原因吧？
推 ricestand: 試試水溫阿
→ DrTech: 某些人拿出證據來把，沒看過有工廠的機台的垃圾資料是會留
→ DrTech: 存的。當大家沒工作過喔.某人真的程度太差。
→ DrTech: 工廠IT在台灣，本來就是次級的工作。還把GG IT捧那麼高，
→ DrTech: 真沒見識。
→ DrTech: 台灣資料量最大是GG？ 嘴砲真強啊，你怎麼統計出來的？證
→ DrTech: 據在哪？ 說話科學點，是身為工程師最基本的吧。
推 bill1992: 有待過GG IT 的可以說明一下是否在公司內會低人一等嗎
→ bill1992:  畢竟對公司來說IT 不比RD
→ bill1992: 跟設備比又如何呢
→ lazarus1121: 應該說機台log怎樣才算有用的資料吧
→ lazarus1121: 就算不是GG，一般一批生產下來也會記幾萬個點位data
→ lazarus1121: 但這個在製程管制上也只能算一筆資料
→ lazarus1121: 能上的了檯面的也只有那一筆
→ lazarus1121: 其他log就看公司有沒有閒錢找人玩他
→ lazarus1121: 不過我之前是沒看過有分析出什麼結論
→ lazarus1121: 不知道GG是否跟別人不一樣
→ O187: 想順便問一下台達電如何
→ O187: 之前參加過他們活動出去玩，他們還蠻肯花錢的
→ Hsins: 工廠機台的垃圾資料？先不說台積啦，電腦零組件的機台資料
→ Hsins: 過站都有留存了…另外即使電商，再怎樣也要先定義什麼叫垃
→ Hsins: 圾資料吧？也不是不留啊，會在 Data Pipeline 的不同階段
→ Hsins: 篩掉，要判斷的反而是留存的生命周期長短
→ Hsins: 這個 hegemon 待過 GGIT 應該更有話語權
推 hegemon: 現在GGIT還在擴編，公司也公開說這幾年良率拉升快速跟IT
→ hegemon: 與資料分析團隊有很大的關係，話語權會低嗎？
→ hegemon: 豬屎屋每一顆IC從封測或是晶圓廠的每一段製程資料都會保
→ hegemon: 留，因為一旦出RMA的case，這些資料都會拉回來分析做case
→ hegemon:  study. 當然不一定會繼續留存在DB，但是一定會讓人找得
→ hegemon: 到.
→ hegemon: 每一次重新測試的資料也都要保留，不是只留最後一次測試
→ hegemon: 的結果，有些時候會來來回回重新測試很多次
→ hegemon: 台達就不要想太多，去當公務員吧
→ hegemon: 某樓不是號稱什麼CTO，見識就只有這點嗎？
→ hegemon: 一批貨在一個製程站點會產生少則數億筆，多則數十億筆資
→ hegemon: 料
→ Abbee: 是指台達流程太多，還是太閒呀
推 hegemon: 台達就穩，然後價錢普普
→ hegemon: 很多晶圓廠的資料是每週幾PB在生的，比豬屎屋要多太多了.
→ hegemon: ...
→ hegemon: 這種資料量不知道有沒有滿足某Dr的要求？
→ Hsins: PB 是什麼？有百 T 嗎？
推 hegemon: 樓上我看不懂你是不是在反串了
→ lazarus1121: 好奇想問一下，一般工廠生產前預估良率會以首件為主
→ lazarus1121: GG在大量的數據分析下，有改變一般生產的流程嗎
→ lazarus1121: 會這麼問是因為機台資料都是結果，但工廠希望是預防
→ lazarus1121: 想了解GG是如何用分析結果來達到預防異常發生
推 hegemon: 製程不是只有一個站點，主要是來預測下個站點的狀況，或
→ hegemon: 是能不能在不影響良率跟品質的情況下縮減步驟
→ lazarus1121: 瞭解了  感謝~
推 Apache: 但資料也不是越多越好 要多的話全部用字串存無壓縮也很大
→ Apache: service分析的資料比較多是預埋的counter或reporter
→ Apache: 如果這樣去跟機台log比較可能不是一個log level的對象
→ Apache: 但我不反對GG資料點多這個陳述啦
噓 hegemon: 某Dr怎麼不見了？一週幾PB的資料有滿足你百T的要求嗎？
→ hegemon: 還是數字小於100你覺得太弱了？
→ j1988922: 蠻有自信，幣圈吹一下你的金融常識，嘴一下架構，200-2
→ j1988922: 50有機會，前提是你的能力如你所認知，上面講幾T都別管
推 hegemon: 幣圈現在狀況很不穩..大部分都在裁員跟人事凍結
→ jej: 弱弱的說 資料再多沒配套
→ jej: 沒分析 也不過是大型垃圾
→ jej: 有什麼好自豪的
→ jej: 就算分析了 你有對市場預測嗎？有對錯誤經濟行為修正嗎？
→ jej: 都沒有也是分析出一堆垃圾啊
→ jej: 我有八百PB的垃圾 有很屌嗎？
推 hegemon: 樓上你這樣真的弱弱的，沒效的話他們會繼續擴大資料跟IT
→ hegemon: team的規模嗎？台積高層公開說過這幾年良率的拉升資料分
→ hegemon: 析功不可沒，為酸而假裝弱弱的說duck不必
→ hegemon: 而且了，他們收的都是製程相關的資料分析結果當然是用在
→ hegemon: 良率跟製程改善上，你要他預測經濟？一個蘋果的數據庫要
→ hegemon: 求拿來預測鳳梨？
→ alan5: 垃圾資料就不用處理嗎 笑死 阿請問誰處理？
→ alan5: 早就說了不懂可以問 呵
→ Hsins: 有點概念的都知道相較過往來說，儲存空間越來越便宜，對資
→ Hsins: 料工程和資料科學重視的企業，不會停留在以往只有 Database
→ Hsins:  的狀況，而是做 Data Warehouse 和 Data Lake，在最上游蒐
→ Hsins: 集越多資料越好，然後根據部門再從中撈取、探勘、過濾，最
→ Hsins: 後才是建模跟分析…
→ Hsins: 因為根本不知道你現在說的「垃圾資料」會不會實際上是「有
→ Hsins: 用的資料」
→ Hsins: 不用到台積電，一些電子零件的製程資料和測試資料，可能很
→ Hsins: 多留存的資料對你來說都是「垃圾資料」，但是不是垃圾，也
→ Hsins: 要分別拉控制圖（Control Chart）去看才知道。這個在品管跟
→ Hsins: 工業工程還有可靠度分析來說都很重要好嗎…
→ Hsins: 上述這些概念十幾年前就有了，開口閉口就垃圾資料的，先去
→ Hsins: 學一下資料探勘好嗎？
推 lovdkkkk: 還真的是 20 年前就有，我大學修資料探勘有上到 XDD
推 hegemon: 就如同Hsins所說的，你資料是不是垃圾要怎麼定義？可能今
→ hegemon: 天生產的貨，幾年後才賣掉然後出RMA case，這種資料你要
→ hegemon: 不要留？客戶跟供應商還是會來追你要資料呀
噓 jej: 說的好像清大交大的那些教授建立的模式是你做的 替那些教授噓
→ jej: 你
→ jej: 標題是金融 內文是GG的生產管理
→ jej: 我可以看成 財會外貿 和生管品管兩大陣營的IT比較
→ jej: 這兩方面的知識都是二戰期間才興盛起來的
→ jej: 更甚者到近代出現的資安方面供應鏈攻擊 台GG出席制定供應鏈資
→ jej: 料規範 這些才有意義啊
→ jej: 你的資料多大 沒有對應的理論可以去看勘 都是垃圾
→ Hsins: 很明顯你根本是為了酸而酸，探勘這件事就是要有資料，拜託
→ Hsins: 不懂真的可以問。
推 hegemon: 我只能說真的垃圾不會公司一直砸錢下去，你當那些高階真
→ hegemon: 的都傻了嗎？
→ hegemon: 清交那些教授有多少沒出過象牙塔的你自己很清楚吧？學術
→ hegemon: 界模式如果真的這麼好套到業界怎麼沒見幾個教授創業成功
→ hegemon: 的？
→ Hsins: 原文的 Mining 是挖礦、採掘，要從土裡找出有價值的東西，
→ Hsins: 而不是直接拿礦欸。
→ Hsins: 建立模型也要先有資料啦，然後你說資料很多是垃圾？是不會
→ Hsins: 用這些資料產生有用的模型的人是垃圾？還是這些資料是垃圾
→ Hsins: ？
噓 jej: 很囂張啊
→ jej: 有本事把台積的機密說出來啊
→ jej: 懂皮毛就叫別人去學
→ jej: 你可以更大聲一點
→ jej: 讓清交的那些教授象牙塔啊
→ Hsins: 不是啊，你連皮毛都不懂就在酸那是垃圾資料，到底誰的問題
→ Hsins: 比較大啊？
→ Hsins: 我建議你寄信給每個研究領域有 Data Mining 的教授，問問看
→ Hsins: 他們認不認同你對於垃圾資料的說法
噓 jej: 你是容不下垃圾兩個字
→ jej: 為反對而反對
→ jej: 我說沒有理論可以看勘的資料都叫做垃圾
→ jej: 不敢洩漏台積機密了吼
→ jej: 再囂張啊
→ Hsins: 你要不要回去看一下你說什麼啊？台積徵人就是要從這些龐大
→ Hsins: 資料裡面找出價值啊
→ Hsins: 不是會噓然後自己崩潰就有道理就贏欸，套句 DrTech 說的，
→ Hsins: 工程師拿科學說話好嗎？
噓 jej: 拿出科學 你知道你說的東西垮了幾個領域
→ jej: 用的東西用了哪些地方
→ jej: 最簡單一句 我要看到你洩漏台積機密才算科學
→ jej: 自己說了多少領域 多少專業
→ jej: 用了多少理論 用了多少知識
→ jej: 叫別人去學你只知道的資料看勘
→ jej: 不噓你 對不起自己啊
推 Hsins: 我覺得呢，你可以直接致電台積電，直接跟他們管理階層反應
→ Hsins: 說那些垃圾資料沒用，都不要再留存了，也不用找人來處理這
→ Hsins: 些垃圾資料了:)
噓 jej: 今天是你在叫囂
→ jej: 叫我致電？套句你上面說的
→ jej: 科學在哪裡？
→ Hsins: 我就算不懂量子力學，也不會說量子力學是垃圾呀。再說你哪
→ Hsins: 位？
→ Hsins: 喔喔，原來請人先有些概念再來誇大其詞就是叫囂了？
噓 jej: 台積電的機密 謝謝 敲碗
→ jej: 中文都看不懂
→ jej: 別人對垃圾的敘述是什麼
→ Hsins: 我想中文不好的應該是您 :)
噓 jej: 至少你也需要對幫忙台積的教授們道歉
→ Hsins: 你想一下 166 樓說的啦！你說沒配套就是垃圾，所以要找人處
→ Hsins: 理嘛，然後找人處理，你又說這些東西就是垃圾？
→ Hsins: 我要道歉什麼？？？？？？
→ Hsins: 我可沒說資料是垃圾呢。
推 jej: 靠北 搞錯人 sorry
→ Hsins: 好了啦，大家都看出來你惱羞成怒了。
推 tinyi0420: 我只看過金融IT 轉乙方，你現在的薪水有一部分是金融kn
→ tinyi0420: ow how,不全是技術
噓 hegemon: 為酸而酸真的大可不必，最後只會一直叫人把秘密說出來，
→ hegemon: 你是什麼東西？除了美國政府誰有那個權力要求人公佈機密
→ hegemon: 資料？
→ hegemon: 這邊講的都是在收製造相關的資料，你說怎麼不用來預測經
→ hegemon: 濟修正政策，到底是誰在亂呀？
→ alan5: 有個小小事倒是可以說 pb這個量詞對台積應該是快不夠用了
→ alan5:  嘻嘻
推 hegemon: 某樓對台積這麼有想法我可以找人內推呀，我前老闆最近還
→ hegemon: 在跟我要履歷
→ MonyemLi: 資料分析看甚麼領域，部分領域應用很吸睛，但成效遠不
→ MonyemLi: 及燒的錢
推 snac: 10年工作經驗怎麼可能200外商找不到，講只有豬屎屋的亂講