[請益] 社會新鮮人請求仙人指路

看板Soft_Job作者 (真空管)時間2年前 (2021/09/06 07:17), 2年前編輯推噓55(55推 0噓 72→)
留言127則, 39人參與, 2年前最新討論串1/1
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
09/06 07:48, 2年前 , 1F
可以投appier ai lab 之類的純軟公司，但就是要刷題
09/06 07:48, 1F
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
09/06 07:57, 2年前 , 2F
感覺c或c++強一點去做硬體不就很好找工作了
09/06 07:57, 2F
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
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09/06 07:59, 2年前 , 3F
跟我之前的一個學長一樣，他後來去了中國發展，給你參考…
09/06 07:59, 3F
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09/06 07:59, 2年前 , 4F
…
09/06 07:59, 4F
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09/06 08:01, 2年前 , 5F
我指本科碩士唸數學，博班去念資工這段。
09/06 08:01, 5F
推
09/06 08:03, 2年前 , 6F
講句老實的 如果最後找到的薪水低於120的話
09/06 08:03, 6F
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09/06 08:03, 2年前 , 7F
參考一下竹科的職缺吧
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09/06 08:04, 2年前 , 8F
今年M 給 PhD 是 200 起跳
09/06 08:04, 8F
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09/06 08:05, 2年前 , 9F
不用浪費112的學歷給台灣軟體公司糟蹋
09/06 08:05, 9F
推
09/06 08:07, 2年前 , 10F
直接出國吧..台灣養不起你…
09/06 08:07, 10F
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09/06 08:08, 2年前 , 11F
你當初怎麼沒直接申請美國PhD
09/06 08:08, 11F
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
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09/06 08:17, 2年前 , 12F
純數學士+碩士 112 CS PhD 值得 150+ 的薪水
09/06 08:17, 12F
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09/06 08:29, 2年前 , 13F
https://bit.ly/3kUItbX 搜尋機器學習
09/06 08:29, 13F
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09/06 08:29, 2年前 , 14F
A一下我的文章 裡面有人可以幫忙內推
09/06 08:29, 14F
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09/06 08:30, 2年前 , 15F
如果真的找不到可以站內我給你內推管道
09/06 08:30, 15F
感謝大大!Orz
推
09/06 08:37, 2年前 , 16F
mtk見
09/06 08:37, 16F
推
09/06 09:20, 2年前 , 17F
豬屎投一投 肯定有人要
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※ 編輯: vacuityhu (140.109.16.164 臺灣), 09/06/2021 09:35:54
推
09/06 09:37, 2年前 , 18F
博班至少可以去GG吧
09/06 09:37, 18F
推
09/06 09:41, 2年前 , 19F
很缺內推獎金.
09/06 09:41, 19F
推
09/06 09:44, 2年前 , 20F
感覺適合量化金融職缺 薪水比ic 高多 有興趣可以站內信
09/06 09:44, 20F
推
09/06 09:57, 2年前 , 21F
開始刷題投外商 投完換投國內龍頭
09/06 09:57, 21F
推
09/06 10:24, 2年前 , 22F
現在的年輕人 真的會被python 和深度學習害慘 硬體很簡單的
09/06 10:24, 22F
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09/06 10:24, 2年前 , 23F
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
09/06 10:24, 23F
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09/06 10:24, 2年前 , 24F
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
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09/06 10:25, 2年前 , 25F
iOS App的都不會 除非你不喜歡 不然你可以學學看
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09/06 10:28, 2年前 , 26F
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
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09/06 10:28, 2年前 , 27F
出你碩士的研究領域了 不要讓自己沒有競爭力
09/06 10:28, 27F
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@@
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09/06 10:30, 2年前 , 28F
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
09/06 10:30, 28F
推
09/06 10:31, 2年前 , 29F
推so大
09/06 10:31, 29F
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09/06 10:32, 2年前 , 30F
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
09/06 10:32, 30F
推
09/06 10:37, 2年前 , 31F
PhD很搶手的
09/06 10:37, 31F
※ 編輯: vacuityhu (140.109.16.164 臺灣), 09/06/2021 11:00:36
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09/06 11:29, 2年前 , 32F
嵌入式的東西你就找一塊硬體例如樹梅派開始試做啊
09/06 11:29, 32F
還有 60 則推文
還有 1 段內文
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09/07 01:04, 2年前 , 93F
域的經典模型之一就是U-net XD
09/07 01:04, 93F
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
09/07 01:06, 2年前 , 94F
112phd會有這種恐慌? 先投投看appier新加坡蝦皮華碩AIC
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09/07 01:06, 2年前 , 95F
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
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09/07 01:06, 2年前 , 96F
要想太多
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09/07 01:06, 2年前 , 97F
多丟幾次履歷多面試幾場你的背景算吃香啊
09/07 01:06, 97F
推
09/07 07:43, 2年前 , 98F
看你願不願意去中國或美國，應該很容易上BAT,FANG
09/07 07:43, 98F
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09/07 07:44, 2年前 , 99F
上面貼的陳敏宏我同學
09/07 07:44, 99F
推
09/07 08:20, 2年前 , 100F
其實MTK裡博士比例蠻高的，還很多主管是博畢
09/07 08:20, 100F
推
09/07 08:38, 2年前 , 101F
不過台大資工phd不知道可以投IC house?
09/07 08:38, 101F
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09/07 08:39, 2年前 , 102F
連台積電都在招資工phd了
09/07 08:39, 102F
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
09/07 09:09, 2年前 , 103F
我可以分享去年博班畢業找工作心路歷程,已站內信
09/07 09:09, 103F
推
09/07 09:53, 2年前 , 104F
樓上可以在內信嗎
09/07 09:53, 104F
推
09/07 11:02, 2年前 , 105F
可以沒問題
09/07 11:02, 105F
推
09/07 12:24, 2年前 , 106F
老實說要往上走, speaking and listening這問題早晚要
09/07 12:24, 106F
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09/07 12:25, 2年前 , 107F
面對的, 可能可以正面對決 強化這部分能力
09/07 12:25, 107F
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09/07 13:07, 2年前 , 108F
英文練好吧
09/07 13:07, 108F
目前在努力提升這個洞了QQ
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09/07 15:30, 2年前 , 109F
有數學當基礎很好了，最後補個DSA與一些資工領域的專業
09/07 15:30, 109F
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09/07 15:30, 2年前 , 110F
課程，刷幾道Medium到Hard的題就可以了，現在的現實是研
09/07 15:30, 110F
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09/07 15:31, 2年前 , 111F
究者的職位僧多粥少，反而代碼搬運工的機會比較多。
09/07 15:31, 111F
感謝建議~!
推
09/07 16:38, 2年前 , 112F
你知道他發的CVPR paper是Neural Architecture Search
09/07 16:38, 112F
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09/07 16:38, 2年前 , 113F
嗎XD 他算AI硬體…
09/07 16:38, 113F
推
09/07 16:39, 2年前 , 114F
有些人就是不想碰硬體 一直叫人投MTK
09/07 16:39, 114F
※ 編輯: vacuityhu (140.109.16.164 臺灣), 09/07/2021 17:41:44
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09/07 17:58, 2年前 , 115F
出國 或是找教職 不要去業界給人糟蹋
09/07 17:58, 115F
推
09/07 18:14, 2年前 , 116F
一點拙見，AI軟體算法已經到了瓶頸，現在要靠硬體加速和
09/07 18:14, 116F
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09/07 18:14, 2年前 , 117F
軟硬體整合方向做，光靠算法+CPU不夠快，現在業界找的so
09/07 18:14, 117F
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09/07 18:14, 2年前 , 118F
lution包含FPGA加速和GPU/APU整合
09/07 18:14, 118F
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09/07 18:38, 2年前 , 119F
09/07 18:38, 119F
推
09/07 19:54, 2年前 , 120F
NAS是偏硬體,不過原po也說不排斥硬體就是
09/07 19:54, 120F
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09/07 19:55, 2年前 , 121F
話說在台灣,薪水高+AI人才多+鼓勵發paper有哪些公司?
09/07 19:55, 121F
推
09/07 20:20, 2年前 , 122F
MTK 不過大部分做AI的進去都變embedded swe
09/07 20:20, 122F
推
09/07 21:04, 2年前 , 123F
QQ 但這好像在台灣無解 (?)
09/07 21:04, 123F
推
09/07 23:56, 2年前 , 124F
AI全球領先公司： NVIDIA
09/07 23:56, 124F
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09/07 23:56, 2年前 , 125F
軟硬體平台都有整合
09/07 23:56, 125F
推
09/08 00:29, 2年前 , 126F
我quit博前好像跟你做的很像XD
09/08 00:29, 126F
推
09/08 09:58, 2年前 , 127F
NVIDIA真的香！但在台灣的職位好像超硬QQ
09/08 09:58, 127F
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