月薪300萬的大家好
目前上了四中其中兩間LAB
一間北部的是VLSI CAD以及TEST的LAB（2年半）
一間中部的是ML(主要做機器人控制2年）
如果想要在台灣工作，勢必去半導體產業鏈最好
（第二間吸引人的點是GG設備跟製程有收該LAB的學生）
不過目標還是如果能進豬屎是最好的
不知道該怎麼選擇
作者:
m4vu0 (m4vu0)
2020-07-04 20:28:00你都說你想進豬屎 那你還上來問第二間
作者:
djexe78 (特務J泰瑞)
2020-07-04 20:37:00一樓有夠派欸
作者:
antis (I miss you)
2020-07-04 21:15:00豬屎屋強烈建議重考四大
作者: vivid23 (vivid23) 2020-07-04 21:37:00
現在 design house 人不好找，四中也可以進 mtk 了，或是在其他二三線過個水，mtk也會收
作者: ma430201 (semi_6666) 2020-07-04 22:19:00
我會選1
作者:
mathlover (mathlover)
2020-07-04 22:23:001 ！結 案 ！
作者:
vediogames (play vedio games)
2020-07-04 22:42:00design house 有斷層的現象這三年來畢業生學ML的居多，IC反而少IC人才養成大多需要時間去經歷tapeout 和IC sample back 的測試和量產，養成時間長
作者:
ILYY (毅力)
2020-07-04 22:54:00想比較穩定賺錢的話1 台灣賺錢的還是硬體
晶片規模小的IC design house 才有機會一票玩到底
作者:
ILYY (毅力)
2020-07-04 22:55:00還有ML太多人擠了
一些外商的工程師也摸不到測試和量產學生都想做 ML 啊，但現實的是，台灣沒那麼多ML需求
作者:
furnaceh (furnaceh)
2020-07-04 23:09:00中部，直接打槍，能進豬屎屋，不要太小間都屌打GG
作者:
invidia (莎莉竟然會飛)
2020-07-04 23:36:00第二間吸引人的點？？ 學ML去設備製程？
作者:
saladim (殺拉頂)
2020-07-04 23:40:00兩個乾脆結合 ㄏㄏ 更潮
作者:
pipi1983 (放手  N)
2020-07-04 23:57:00高中板有CS魔人，想當然力推Machine learning ，說美國根本沒人想做夕陽產業IC，結果這裡有豬屎屋魔人，笑CS的Machine learning 是去輪班的，蠻想這兩類魔人怎麼戰
作者: woulin (woulin) 2020-07-04 23:57:00
學ML門檻低 IC design門檻較高 想也知道哪種容易被取代
作者:
saladim (殺拉頂)
2020-07-04 23:58:00台灣能完美結合阿 輪班tune ML參數 潮!
作者: woulin (woulin) 2020-07-05 00:00:00
如果以後想去中國或美國工作 就選ml
作者:
nikolas (你花多少時間?)
2020-07-05 00:02:00查一下 公司業績
作者:
exeex (執行檔EX)
2020-07-05 00:02:00如果你對ML沒想法 還是選IC Design吧..ML是有多少資料有多少職缺 除非你自認能做的比別人好
作者: woulin (woulin) 2020-07-05 00:12:00
用104查職缺, ML有4000多 IC design 8000多
不過目標還是如果能進豬屎是最好的什麼選擇？ 不是繼續找工作？
作者:
expiate (夜露死苦)
2020-07-05 04:30:00ml門檻低？那是只調參數吧！現實問題哪有可能只調參數解決的
作者:
Merkle (你在想奇怪的東西齁)
2020-07-05 08:31:00ML的問題不是調參數 data preprocess才是重點
作者:
cucugo (cucugo)
2020-07-05 09:18:00ML品質是不是出來差異很大啊？
對啊 因為去github抓模型調參連猴子都會做 品質差異當然大 我聽過有公司pm都去學深度學習的
作者:
zhi5566 (協志 5566 最棒)
2020-07-05 10:20:00ML就以前通訊組啊 反正最後也是被洗去做軟韌
作者:
aowen (...)
2020-07-05 10:26:00ML就跟生科一樣 唸了保證後悔啦
作者: abc0963 (abc0963276371) 2020-07-05 11:07:00
以ML當碩論的應屆畢業生路過，如果讓我重選，我一定選晶片，ML現在越來越難畢業了，每train一個數據就要跑個3~4天，還要train的比原本模型好，我常常都是train出一堆沒有用的結果出來
作者: aria0520 (紫) 2020-07-05 11:58:00
後悔咧 笑死
這年頭ML的缺已經不是調參數了 雖然我幾年前剛開始入行的時候是調參數沒錯 。從頭到尾end to end產品做出來仍然是需要不少dev技能和對business的了解ML剛畢業的初階新手很多。 但有多年ML職場實戰經驗以及有ML+PM知識的主管/高層在市場上仍然少所以搶手。造成ML新人找不到工作 的同時，公司卻找不到有經驗的老手能帶領整個部門。我那時候還能靠調參數入行 現在調參數都自動化了 不需要招新手來調參數。其實DS這職位因為對domain knowlege的要求遠大於developer這類的職位 DS不適合招畢業生新手 但招現成有經驗的老手不便宜(因為搶手) 比較好的做法是可能外面有經驗的DS招一個就夠 配合培養公司內部優秀的員工(analyst) 進修，並升職為DS/MLE.我當時就是一開始幫忙調參數 後來就內部升遷為DS.公司也有出我進修的錢如果是想確保一畢業就有工作 ML似乎不是好選項
作者: giantwinter 2020-07-06 15:18:00
1
作者:
Luba ( )
2020-07-08 23:06:00去都能做的