簡單說一下我個人的觀點:
以皮卡大頭們的思維，其實很難會自發性的去聯想到產線的良率調整可以透過
這種巨量資料分析的工具來實行。
之前ASUS 時代有推過六個標準差，但後來皮卡內部基本上跑專案會遵循六個
標準差的單位比較少了。
個人猜測這機會也許是跟水果公司有關係，畢竟一個月上KK 級的出貨，產線是很難
容許 99% 這樣的良率 (對很多產品線而言，良率這樣已經是不可思議的滿意了)
但對於水果這種等級的出貨量，這樣的良率維修端會修到手軟。必然要透過一定的方式
來提升良率；而在提升良率前，必須先知道問題出在哪邊，透過big data
(其實我比較傾向還是用 data mining + data warehouse 這套說法) 來分析
簡單的講皮卡的這份工作，能見度一定可以在以代工為主品產能良率的皮卡有一席之地
。當然，也一定可以在未來代工為主的其他台廠 ODM 有一定的空間。
但你可能就要有定期去產線的生涯規劃了。
以上個人淺見；畢竟職涯規劃這是其實很個人，加油!
※ 引述《jjmachen (jjmachen)》之銘言：
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: 大家的感覺是Hadoop/Big Data在台灣用處不大
: 但我已經選擇了這條路,不太可能放棄這兩個Offer的機會
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: 希望各位前輩,不要讓這篇Offer請益文失去焦點
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: ※ 引述《jjmachen (jjmachen)》之銘言：
: : 作者: jjmachen (jjmachen) 看板: Soft_Job
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: : 時間: Sat May 31 12:35:55 2014
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: : 職務 製程技術分析/軟體開發 巨量資料架構
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: : 工時 都 差 不 多 約8:30至19:30~
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: : 出差 中國上海(3個月一次) 目前的專案不用出差
: : 兩個工作都很有興趣,
: : 和碩偏資料分析,可以學Data Mining跟Machine Learning在製程上的應用
: : 應該是為了改善代工Apple iPhone/iPad在製程產線上的良率
: : 台達電偏資料平台的建立,透過支援內部不同的專案 (社群網路/物聯網...等專案)
: : 可以學習整合各種不同NoSQL與Hadoop應用,與各種NoSQL資料的schema設計
: : 公司的內部部門很多,有專門的團隊處理資料分析,也能跟他們學習
: : 和碩缺點是端午的0.5確定是拿不到,若確定接受Offer,報到也是7~8月,
: : 中秋的0.5也只能看到職的比例分配
: : 雖然這兩間公司,爬文後大家好像都不推薦,
: : 趨勢科技/Vpon都發了感謝函給我,我也沒其他公司的Offer
: : 考量技術學習跟公司未來前景,
: : 因目前都是口頭Offer,在等我回覆確認,
: : 請教Big Data的同好與前輩的看法,也可站內信討論,謝謝各位
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