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作者 discipile 在 PTT [ Soft_Job ] 看板的留言(推文), 共237則
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28F推: 外商分紅考績最好不到一個月的也是有的,呵呵05/06 22:04
29F→: 年薪不破百的外商也是有的,雖然大家都說這叫假外商,05/06 22:04
30F→: 但誰分的出來呢05/06 22:04
3F推: 一個懂前端的後端是有價值的,老闆建議開多少就開滿或04/15 06:05
4F→: 者更高04/15 06:05
5F→: 不然將來離開這間公司,同級薪水就跳,老闆會哭死。至04/15 06:05
6F→: 少跳槽是因為薪水成長一定幅度04/15 06:05
22F推: 有時間的話,我常常重寫我之間的架構,每次改寫都有新08/21 21:39
23F→: 的優化08/21 21:39
8F→: 如果光是會用OpenCV,就可以做好AOI設備也是一種很厲08/11 07:25
9F→: 害的技術呢08/11 07:25
10F→: 做得好的話,前面幾家跟業界另外幾家知名的都不用賣了08/11 10:28
11F→: ,而且如果都靠這些library,跟競爭對手也不會有差異08/11 10:28
12F→: 了08/11 10:28
55F→: 不看好這麼多資料科學家工作的可能性05/15 00:36
56F→: 我熟悉的幾間公司開的資料科學家或工程師缺實際上都是05/15 00:38
57F→: 資料工程師而已05/15 00:38
4F推: 有簽保密的就不可以,沒有的就可以講05/13 05:25
18F推: AI有兩條路data scientist(科學家)和data engineer(工03/22 09:10
19F→: 程師),前面不好懂,數學我覺得蠻難的QQ曾經唸的有點痛03/22 09:10
20F→: 苦;後面就現在的工具會用就好,套模型、調參數03/22 09:10
21F→: 林軒田、李宏毅、孫民網路上的影片先看看看不看得懂,03/22 09:10
22F→: 再來是走這條路,不管前者後者都要有不停學習的心理準03/22 09:10
23F→: 備03/22 09:10
70F→: 工程師的話,就直接試試看抓資料做辨識,反正都是現成03/22 23:06
71F→: 模型套套03/22 23:06
72F→: tune參數很枯燥很乏味不說,趨勢是AI下去自己tune參數03/22 23:10
73F→: 套模型(人去看還要慢慢分析,直接一次全部參數全部模03/22 23:10
74F→: 型都跑過,,留下可能性較高的結果),這也意味著data03/22 23:10
75F→: engineer有機會在這套流程越來越自動化下,生存空間大03/22 23:10
76F→: 幅限縮03/22 23:10
77F→: 這個領域有熱情不夠,要有天份,要肯努力,不是因為難03/22 23:11
78F→: ,只是因為這是一個很競爭且很有機會的領域(不一定適03/22 23:11
79F→: 合每個人,即使有興趣,也不代表做得好,而且壓力大)03/22 23:11
80F→: 工作的話,至少今年看起來不少,將來很難說就是03/22 23:16
81F推: 我看同事很多時間花在整合不同檔案類型的資料跟data c03/22 23:27
82F→: leansing,做完之後,老闆只有一句話怎麼還是人工再用03/22 23:27
83F→: ,呵呵03/22 23:27
101F推: 留美,AI回台灣變數太大,走物理又發展受限03/22 23:02
102F→: 要結婚的話,再回來吧!才男女朋友而已03/22 23:03
66F推: 我有過手機/平板直接接轉接頭到投影機,放投影片02/10 17:34
67F→: 不過我面到我心中排名比較高的那幾間公司,反而沒機會02/10 17:34
68F→: 展示,要我「說」出程式的流程跟特點02/10 17:34
23F推: 笑了XDDD01/05 21:15