[請益] AI資料科學家未來發展請益

[louis0988 (Louis)]

各位版上前輩們好，小弟新竹宅宅大學管院碩畢，修課、比賽、實習及論文以資料科學領
域為主。但非AI領域專精，下方敘述若有錯誤還請版上前輩指正。

以近幾個月小弟面試AI相關職缺，及同LAB同學面試下來的結果發現此類職缺大致可分成
兩類:

(1)須對各類模型了解透徹，並有能力自己設計或是修改演算法，提高實用性。

(2)純粹引用套件，對演算法過程不用了解透徹，甚至只要知道參數意思，然後驗證調参
，調完看結果選比較準的方法。

以小弟本身及同lab條件差不多的同學面試下來的結果，明顯第一類工作都資格不足，而
第二類的工作則是都有拿到offer。

比較兩類工作，第一類通常是在科技廠，薪資較第二類高，工作內容有明確的專案目標，
目前看來應該未來發展性較好。

第二類工作雖聽起來難度不高，但不乏是大公司開出的職缺(銀行、電商等等)，月薪約45
-50K，工作內容大部分在滿足公司內部或銷售的臨時分析需求。

因小弟認為目前能力不足以勝任第一類工作，若想從事AI相關工作，會先以第二類的工作
為主，另外再繼續進修。

本偏主要想問的問題是，第二類的工作內容不外乎整理資料、引用套件、調參然後應用，
小弟認為被取代性非常高，因難度實在不高。

小弟修過許多系所開設的AI相關課程，除資工、統計的部分課程會深入講演算法，其餘科
系的課程大部分對於模型細節不會講太深入，且蠻常聽到老師說[只要會用就好]。上學期
有類企管的系所都有開設AI課程，不過小弟沒去修。

小弟認為任何人多修這類課程就能勝任第二類工作，但最後變成"只會用"，對於模型過程
不求甚解。擔憂這類型工作未來發展性，及高取代性。

想看看版上各位前輩或相關領域的高手怎麼想，若內文有誤還請見諒。




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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1563173479.A.5EF.html
推 p122607: 自己自修加強
推 abc0922001: 目前都還在實驗導入階段，所以想快點看到成果
→ abc0922001: 等技術成熟才會要求第一類吧
推 yudofu: 本來就是會用的比會寫的人數多且門檻低，但是光用得好或很
→ yudofu: 很會用也不是容易的事，重點是你在金字塔裡的相對位置，不
→ yudofu: 要陷入技術高==未來好的陷阱，那個是有能力的人在想的，如
→ yudofu: 果你覺得無法勝任第一類的工作，把第二類做好能把那些做不
推 miname: 當你發現現有網路不符合需求，你最終還是要走到自己開發的
→ miname: 路上，即便只是挑網路調參數在挑網路的過程當中你看多了就
→ miname: 會有想法知道怎麼改，如果完全沒有想法就代表你不適合設計
→ miname: 網路
→ yudofu: 好的踩下去就夠了，現在的AI還沒普遍、現在的很會用可能還
→ yudofu: 不到那個爆發點、所以感覺不出來只是會用能幹嘛，以後光是
→ yudofu: 會用就搶得要死了。
了解，謝謝前輩，我會再考慮看看
噓 ruthertw:                                     說個笑話,鬼島有:
推 j0958322080: 先會摳再會改
→ xsoho: 發展性？你又不是在募資的，甘你屁事
→ xsoho: 你開車需要懂引擎怎麼設計嗎？你設計引擎需要懂車子顏色那
→ xsoho: 種比較好賣嗎？各有專攻啊
推 exeex: 你沒有domain know how 但有能力有只能往1走
→ exeex: 往2走可以不用那麼紮實的理論訓練
→ exeex: 但必須強化domain know how才有競爭力
推 exeex: 產業用的AI有80%在處理資料 懂AI不懂資料的人去做
→ exeex: 不如懂資料但會套模型的人
→ exeex: 只有剩下那20%的人 要去搞模型
→ exeex: 比如你要把AI模型塞到手機 聯發科就專搞這個
→ exeex: 管院就別想走1了吧 1的工作 面試根本不可能輪到管院
噓 ruthertw:        樓上~我知道有某政大文組土管生,騙到AI開發工作~
→ wrt: 如果是兩年前，稍微懂點皮毛就可以拿到ai缺
→ wrt: 但現在有點飽和了，沒四電三成學歷其實不好拿到
噓 acen2019: 石田三成
→ heyhair87: 要搞AI先念個phd吧 不然都是抄paper改一改或買third-pa
→ heyhair87: rty算法在train而已QQ
噓 as30385438: phd是給有心走學術研究的人念，AI不一定要走學術
→ as30385438: 從paper到能賣的產品有更多比model更重要的東西
→ as30385438: 這些需要的是工程師，跟phd出來的scientist是兩碼子事
推 dev0929: 先任職..有 project 才有機會練出成果..
噓 www17010: 石田三成真D煩
推 a3294814: ml dl 统計 直接就變ai了 哇
推 f422661: 四電三成又是啥？
→ kevin15156: 走AI不一定要讀PhD，但調調參數是大部分人做的事情，
→ kevin15156: 要展現value還是建議走研究路線
→ kevin15156: 代表夠獨特，也有能力設計更robust的model
推 yudofu: 四店應該是四個硬要貼前三的學店仔發明的吧，呵呵
推 alksjdf: 請問樓主的職缺都是在哪看的 職位是標data scientist嗎
→ alksjdf: 我爬過網路和一些網友分享 實際做ML工程師幾乎都在做資料
→ alksjdf: 處理 剩下一點時間來選模型和調參  畢竟特徵工程可以很大
→ alksjdf: 影響最終結果 而且實際應用比較少要你重新開發新模型吧
→ alksjdf: 現在很多工具都可以直接幫你選模型甚至參數了 如AutoML
了解，我類似職缺都在104找關鍵字"大數據分析師"、"資料科學家"等等
※ 編輯: louis0988 (180.204.225.71 臺灣), 07/16/2019 16:25:51
推 doasgloria: 哪裡需要這麼多ML DL工程師 早就飽和了
推 breezy1812: 如果要升級自己 可以再往數據收集探勘之類的技能去點