代PO
各位版上大大好，朋友目前有兩間offer在考慮
想詢問版上各位的建議，謝謝
目前考慮的offer 如下： (N為GG新N)
公司：GG
薪資 : (N+7)*14+分紅
工時 : 9:00-19:00
職缺：IT Data Engineer
工作性質：偏向Infra
工作內容：
1. 與product team協作建置Data Platform
2. data pipeline架構設計
3. DataOps HA on K8S
公司：醋店
薪資：N*14-16 (平均)
工時：9:00-18:00
職缺：Software Engineer
工作性質：偏向開發
工作內容：
1. AI與Big Data應用系統功能與DevOps流程開發
2. 巨量資料處理與分析運算
3. AI自動建模平台計畫
朋友希望能精進資料工程的技術能力，以下是朋友對兩間公司簡單地分析:
(朋友之前在同單位實習，對該單位較了解)
醋店:
1. 有機會接觸不同類型巨量資料處理(電信及交通資料)
2. (人和)在裡面遇到志同道合的同事及有熱忱的老闆 (例如: 會私揪一起研究技術或開
源專案的source code等等；老闆也很願意一起討論系統架構)
3. 工作自由度較高(可自由發揮度高)
4. 內部人力有缺口，工作內容包山包海，包括開發、維運、測試、帶人等等
5. 有些專案規模較小 (小科專，技術深度較淺)
GG:
1. 產線機台巨量資料處理
2. 專案規模較大，硬體資源多，有機會碰到不同的infra solutions
3. 工作分工較細，專職的情況下有時候比較難碰到負責部分以外的系統
由於朋友周遭有這方面經驗的人不多，
想聽聽版上大大們的建議以及對於資料工程的看法分享
請各位不吝賜教，謝謝

醋店是誰

工研院

回B1 醋店 => 工研院感謝B2 解答兩位大大有什麼看法嗎～

醋店看組 有些組不錯

祖

不推itri

醋店可以進去一年看看不建議這麼年輕就進去蹲

兩個都很糟 硬要選我選GG

個人建議先去台積 不習慣再去醋店最近新聞報醋店一堆人離職不是沒原因的

就算你不適應GG 我想也還是回得去工研院同樣缺如果你想去的話啦

樓上正確

GG

GG跟工研院的錢差兩倍以上台積電要有心理準備都是on-premise的解法現在很多都是雲端了，可能未來也很難出來有時間的話 再找過比較好

原文搞錯了吧。工研院根本不可能拿到任何公司或政府的Bigdata。之前我還在資通所時，幾千萬的資料，就叫做超大的Big data。還沒什麼人會處理，跟業界比，真是笑死人。工研院資通所做軟體都是外行人在做，一堆軟體開發還是外包給其他廠商做的。因為沒人會做。連工研院資通，之前出來的揪科，一開始也是靠外包做出來的，然後說自己研發。號稱CMMI L3結果沒什麼人懂UML，SA/SD，文件亂寫亂畫一通也可通過每年稽核。就是這樣的環境。工研院沒那麼神奇，資通所各組，就是把它當作技術能力很差，自負盈虧的"小公司"，這樣的心態進去才不會有落差。

原PO你可能要想一下工研院工作內容包山包海以及可自由發揮度高，隱含的意義是什麼。以及工研院做的是一大堆垃圾POC，還是實際的產品？

我就是嫌棄工研院，沒資料，沒場域，沒軟體工程能力，裡面同事都在養老，薪資又低，才離職的。工研院不是所有的單位都差，但是資通所，是最差的。資通沒有明確獲利業務，導致大家要花大量經歷做業務推廣。然後做的事情，尤其是軟體類AI類，都落後業界。真的是很差的環境。

這兩個選 寧願選GG

內行人出來講了

剛從醋店到GG，兩邊部門剛好工作本質上很多相近（ML, AI)，主要看喜歡的團隊氣氛跟職涯薪資規劃

gg你把做醋的想的太美好醋店只有待遇和外面落差小的才有競爭力像機械和綠能

醋店是廢人在去的 你是廢人嗎? 去GG至少還有機會跟強者學學得好 還有機會在跳更好的

Gg 做infra 的部門離產線遠，應該更爽？*相對產線it 更爽？

gg

這是有幾年工作經驗啊？

On-premise沒有比較不好，人家有錢機器開幾台有幾台，對沒雲端經驗的同仁也可以減少學習成本

當你需要管理每一台機器的系統、硬體的時候 就會覺得on-premise很麻煩 我之前在台積電管快70台伺服器用了ansible 還是覺得管理很麻煩 用了Azure/AWS之後根本不用煩惱每一台機器 只要開起來 服務就能跑了更不用說那些log蒐集 跟安裝服務了而且機器是不是能要幾台就開幾台也要看部門預算…

GG強者 比起itri那到是

兩間都待過，新人推去GG 學習公司制度文化，看看世界第一的公司是什麼情況