[請益] AI工程師職涯請益

作者: fig498 (一起前進!)   2021-03-07 13:53:13
各位前輩好,小弟112非電資理工碩畢在某系統廠做了快2年的AI影像辨識,
這兩年來做了一些很有趣的題目,但也感覺到上面不太支持這塊也漸漸消磨熱情,
所以開始找工作之旅。
先說大方向:未來不會想當一名純技術工程師,下一份不排斥出國一兩年試試看,
也認為工作應該跟興趣、錢、生活取得一個平衡,目前找工作的期望排序是:
1.能力提升幅度>2.工作有興趣程度=3.錢>4.工作氣氛。
年前有拿到幾個offer但因為綜合下來覺得可以再看看所以還在找(很想去的沒上QQ),
年後面了一間外商公司,獵頭告知下周會拿到Offer,他們的錢跟工作氣氛都很好,
但只會有我和另一位負責AI影像辨識這塊(前面負責的一位前輩要離開),
主管很想把這塊搞起來,但老闆這邊可能還不是很支持。
因為猶豫期很短,昨天煩惱一整天了,很希望能聽聽大家的建議:
1.入職,下班多參加線下社群提升自己
2.再找找有較資深AI工程師、團隊更積極的地方磨練
哪個比較好,或是有任何職涯上的建議也很希望前輩能提供給我
希望能給我這迷惘的菜鳥一些指引,萬分感謝!!
作者: yamakazi (大安吳彥祖)   2021-03-07 14:35:00
公司訊息也太少,大家要怎麼給建議?
作者: fig498 (一起前進!)   2021-03-07 14:48:00
Y大好,公司是博弈產業(日X軟體),怕講出來模糊焦點所以沒提抱歉,有透過管道了解到公司整體狀況不錯,但僅此而已,還需要什麼資訊再麻煩告訴我,我盡量提供
作者: aidansky0989 (alta)   2021-03-07 14:51:00
有數據才能滿足你說的1~3,可以考慮對岸
作者: fig498 (一起前進!)   2021-03-07 15:12:00
a大好,數據除了錢(底薪破百)以外還需要其他的嗎,感謝!
作者: rereterry (rereterry)   2021-03-07 16:23:00
原po,前面那位先生說的,應該是指公司所能收集的巨量數據另外台灣目前相對重視的部分大概是聚焦在ai導入晶片的部分,如果你想去更被重視的單位,可能得考慮瑞昱等會跟監視器晶片相關的企業找找,技能上大概要c++,python,底層技巧熟練,改模型大概不太會佔最重要的部分,要深入研究模型的,確實只能往騰訊Amazon google等公司走
作者: fig498 (一起前進!)   2021-03-07 16:32:00
感謝提醒,資料量不是問題(影片會不斷錄製),但也沒有一個具體的數字能提供...感謝R大建議,如果還是以模型為主會有其他建議嗎,感謝!
作者: jyuny1 (凱文藍)   2021-03-07 16:55:00
你該考慮的是這些數據怎麼來、怎麼用、會在那裡變現。大數據中量級大只是基本,如何透過技術變現才是重點。你文章中沒有顯示你有考量這些去 tesla 或 waymo 試試自動駕駛吧。也會用到影像識別
作者: fig498 (一起前進!)   2021-03-07 20:03:00
感謝J大,商業價值的確很重要,前陣子有試試咕狗但明顯還太淺,所以想說現階段是否應該以先提升實力為目標,我會多去搜尋現階段能去有商業價值的公司,聽起來是否國內不太有機會?感謝!
作者: drajan (EasoN)   2021-03-07 20:24:00
軟體要獲得世界級的經驗你身價會更水漲船高 在台灣有點難
作者: rereterry (rereterry)   2021-03-07 22:44:00
只有模型的大概有點難,你可以看看義隆電子,他們有跟yolov4其中兩位台灣的作者合作,開發nvidia專門的gpu機器,台灣有前景的暫時來說似乎不太有純模型開發的,另外台灣比較熱絡的還有開發訓練環境平台或相關加速框架軟體的公司
作者: qq9966pp (神雞大人)   2021-03-08 09:09:00
同樣有此疑問 如果是以估狗為目標該怎麼提升實力呢?想走AI這塊的新鮮人該怎麼找入門的工作
作者: LordCHTsai (我餓了)   2021-03-08 09:44:00
目標Google的話要最快請直接出國再念一個碩士或博士
作者: rereterry (rereterry)   2021-03-08 10:14:00
如果還在學或是對國外環境不排斥,真的會建議直接去國外讀博,因為FB,Google的data scientist 職缺能直接new grad申請的條件就是博士畢業碩士畢業要馬五年以上的經驗,要馬只能走data engineer的路線,話說今年台灣DE的需求遠高於DS或AI類的職缺
作者: mmonkeyboyy (great)   2021-03-08 11:49:00
真的想做模型等研究 你最少要 phd應用的話沒有資料就是死路一條@[email protected]~留在台灣的話優勢就是跟硬體合作edge專用加速器從這個出發的話 什麼bnn等都可能可以做現在ai公司在賺錢的 除了幾大 都是在"賣公司"賺錢只想商業的話 真的如上面說的可以做DE 這跟AI其實很有關係的
作者: skizard ( )   2021-03-08 12:35:00
真的 做模型研究至少要PHD 認識的人開公司 都只找博士
作者: mmonkeyboyy (great)   2021-03-08 12:37:00
現在都不只是博士了 沒一年出一篇大會議就先放一邊好幾個大單位都利用covid組織改造(解編)AI team了
作者: exthrash (Wherever I may roam)   2021-03-08 12:39:00
FB的DS不是做modeling的,不需要PhD畢業
作者: mmonkeyboyy (great)   2021-03-08 12:42:00
對哦 不是做 modeling一般MS就還可以 @[email protected]~如果還有特點就更好了XD
作者: fig498 (一起前進!)   2021-03-08 12:45:00
感謝上面各位大大推文給予建議,小弟是想走應用面(也沒能力走研究),打算先在台灣把英文拉起來,這樣的話比起AI應用還是比較推薦走DE嗎,非常感謝!!
作者: mmonkeyboyy (great)   2021-03-08 12:58:00
就看你想在那裡工作 還有工作內容是什麼
作者: tintinmonkey (arctic monkeys)   2021-03-08 13:06:00
FB的DS = google 的product analyst 不需要phd, 你指的應該是FB research scientist
作者: rereterry (rereterry)   2021-03-08 13:09:00
走AI應用的話有兩種走法,一個就前面提到的c++底層相關把ai功能寫入晶片,或是加速器框架,另一個可能就是docker, flask, Kafka, 跟各家雲端部署等等多方面技能累積,DE的模型其實更多是在琢磨純資料,較少會有影像的部分,另外有些DE需要的技能會是data flow相關的,ffmpg,Hadoop ,spark ,mango ,更甚者k8s之類的可能都會期待你懂,順便吐槽下,台灣公司對Jr常常要求到我前面提到的那些都要,XD,台灣人人都是神人就是了
作者: bowin (盡其在我)   2021-03-09 03:29:00
G DS/Quantitative Analyst = FB DS,但前者更偏好PhD後者其實很高比例為PhD; 兩者都偏data analysis跟原po說的engineers屬性不同。建議想清楚你喜歡那個方向
作者: fig498 (一起前進!)   2021-03-09 13:05:00
感謝各位大大建議,只是小弟還接觸太少,現階段比較難清楚自己應該轉往那個方向,但目前還是滿喜歡做分析,下一份靠現在的連結去找個可以摸到DE的職缺是否比較適合,非常感謝!
作者: bowin (盡其在我)   2021-03-09 21:08:00
你喜歡做分析就往data analysis/modeling深入研究,這是你的strength,強化它,而不是跟風都往某一特定領域走
作者: Trinomial (三項分配)   2021-03-09 21:15:00
什麼職缺掛上data就是屌
作者: bowin (盡其在我)   2021-03-09 21:22:00
Strength is something you love doing and are good at
作者: fig498 (一起前進!)   2021-03-10 18:22:00
感謝B大鼓勵,也再次感謝各位願意給予建議的大大!
作者: bcadda (jokerlan)   2021-03-16 19:10:00
能出國真的不要考慮其他..想做真AI就去歐美

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