借標題求開示
我預計下個學期EE PhD畢業, 主要研究是emerging NVM, 基於此搞一些ML的應用
目前找工作遇到最大的困難就是底層到上層都碰一點, 沒有完全專精的領域:
1. emerging NVM: 只有在做device modeling, 但大部分工作都需要會fab和testing
就算是外圍電路設計也要對AMS很熟
2. 偏軟的ML: 數學和算法要很精通, 目前我做的都是基本的NN或頂多CNN而已
焦點還是放在如何用emerging NVM去實現, 所以沒考慮什麼複雜的NN
因為這點之前某家小公司的ML engineer職位電面直接說不合適被打槍
3. 偏硬的ML: 有參與過小的NN ASIC的tapeout, 但這塊業界似乎都要會CompArch比較多
上次ARM的ML電面都在問CompArch, 因為沒準備滿多題不會就被刷掉了
Intel電面聊了一下也是看我沒做CompArch相關的研究就直接掰掰
儘管挫折滿大但目前想走的還是3>2>>>>1, 讀了PhD後覺得1真的沒什麼前途
我沒修過CompArch, 本來想說剩半年就把CompArch自學一下
畢竟以前學過parallel computing有點基礎, 然後順便刷點leetcode
但看到原原PO第一篇連本行做CompArch的前面找工作都不是很順利
我實在不知道這個準備方向到底是不是對的
畢竟就算電面過了, on-site深入問你的研究看你CompArch只有修課程度還是會被打槍?
感謝各位指點