楼主:
aacs0130 (æ¹›éˆ)
2019-03-07 16:05:02最近版上好像很多人对 AI, ML, Data mining 的工作有兴趣
也想知道自学, 唸硕士, AIA 或其他方式怎么能够进入 AI 产业
我自己就是资料科学家
想跟大家分享一下我的工作内容跟对 AI 产业的观察
=== 先说结论 ===
1. 非CS背景想转职 AI => 念四大硕，主修 AI
2. 不想念硕士，想自学
=> 证明你比四大硕强 => 去社群给 Talk or Kaggle 比到前三
社群有 ML/DM Monday, Taipei.py, Py data 等等
有个听众觉得‘哎唷不错喔’，机会就来了
3. 已经是资工硕了
=> 去社群给 Talk or 发top conference paper ex: AAAI, NAACL
=== 我的背景 ===
台大资工学硕
主修NLP, 熟AI, ML, SVM, 不熟DL
待过趋势,华硕,新创
六年工作经验 四年DS经验, 英语流利
=== 资料相关工作内容 ===
资料分析师 : 有产业, 统计知识, 了解问题, 把问题变成数学问题
资料科学家： 把问题变成数学问题, 抽feature, 订evaluation
设计数学算法, 写prototype
资料工程师：data clean, data storage, big data, cloud computing
机器学习工程师：设计数学算法, 实作算法, 挑ML模型, tune 参数
把prototype 改成 production code
通常在台湾就是四种都要做...统称资料科学家
根据背景知识, data type还会细分成
影像CV, 语音, 语言NLP, 产线资料, signal, 地理资讯等等
影像现在在台湾最红，约有60家新创
NLP 约20家
语音约3家, google/apple/ms 太强，很难跟他们竞争
后面三种data 我没有研究....
=== AI 产业现况 ===
2012 - 2017 爆红 超火
2018 冷静重整期，很多 AI 新创倒闭
2019 假AI新创很多, Junior 饱和, Senior 超缺
Senior 假设台湾有 N 个，可是缺有 4N
大家都要即战力，有经验的，可以马上做专案
但是Sr. 不是去美国，就是不想换工作
如果你是即战力，我手上有10个缺可以介绍
Junior 有 N 个，缺大概也有 1.2N 个
不过台湾每年生产1000个 AI硕士吧，所以也不缺人
假 AI 新创就是 ‘口号出得去 人进得来 大家大发财’
去面试就知道老板不懂 AI ，问一下雷公司八卦都很多
另外开了2, 3年没有产品也没有赚钱的大概也怪怪的
=== 关于训练新人 ===
公司训练 Jr 是需要花钱花时间的
而且我的经验是专案都做不完，哪有时间训练新人？
让Sr. 花 20% 的时间训练新人，少做 20% 专案老板愿意妈？
Sr. 愿意牺牲看八卦版呵呵笑的时间训练新人，是我佛心来着
但是很多新人训练好又去美国或念博班
我也很无奈呀...
去美国的工作环境, 工时, 薪水, 技术都好很多
念博班的说他想做世界第一，不想做客户愿意付钱的东西
=== 结论 ===
我觉得不鼓励大家转职 AI
好公司大概都饱和了，只收 AI 硕
2017年前 AI 景气很好，但是现在冷了
假AI新创又多，有70%吧，如果你没有能力分辨就是当砲灰
AIOT 现在 90% 是假新创
另外当资料科学家
背景知识，工程，数学，英文都是基本能力唷
很多人说数学很重要...是因为他们工程跟英文都很好了
Pycon Taiwan 征稿中 3/18截止，当过讲者求职大加分喔！
作者: bab7171 2019-03-07 16:11:00
推
我觉得学校跟课程开出来差不多就等于冷了2014那时候的BIG DATA都还很潮
作者:
robler (章鱼丸)
2019-03-07 16:18:00AI和大数据就是一个热潮，过一阵就冷了很正常这种题材靠喊口号骗投资的公司超多，真的要小心
楼主:
aacs0130 (æ¹›éˆ)
2019-03-07 16:19:00AI 新创去年倒一堆，美国，中国跟台湾一起倒
AI工作不等于AI公司，我觉得这要搞清楚，科技业没有不需要数学和英文的，就算不碰AI也是这篇跟前端文一起看结论是果然大家都不希望转职者来自己产业XD
楼主:
aacs0130 (æ¹›éˆ)
2019-03-07 16:22:00不是不希望大家做AI，是进来的半吊子难民太多，劝退了很多人，履历收到不想收，但是他们还是找不到工作
我这刚跨考上CS的废物这下不知道要去哪了（原本想说会上中央AI组）
半吊子在任何领域都会碰壁的, 看上面前端文就知道但还是推分享
楼主:
aacs0130 (æ¹›éˆ)
2019-03-07 16:33:00应该说转职难民太多，但是他们都没有作品跟成果.....
作者:
cia1099 (阿兜啊)
2019-03-07 16:58:00台大纯血还在华硕糟踏
作者:
a126sam01 (北川景子是我的老婆>///<)
2019-03-07 16:58:00有大神出没，给推~
作者:
Transfat (Transfat)
2019-03-07 17:03:00转职又非即战力，是不是没希望了
楼主:
aacs0130 (æ¹›éˆ)
2019-03-07 17:37:00所以热情兴趣比较重要，热潮是很快消退的
作者:
descent (“雄辩是银，沉默是金”)
2019-03-07 17:56:00感谢分享
根本没那么多即战力啊 别的领域做久了 谁想跳出舒适圈你背景也太强
作者: freepenguin (浮企鹅) 2019-03-07 18:23:00
推
作者:
chiu1505 (天下第一武道大会优胜者)
2019-03-07 18:45:00推 谢谢学长
作者:
Morphee (千磨万击还坚劲)
2019-03-07 18:47:00你的Senior缺年薪范围是？
作者:
drajan (EasoN)
2019-03-07 19:46:00super junior有梗 是说人多的地方不要走 老祖宗说过了
作者:
chocopie (好吃的巧克力派 :))
2019-03-07 19:51:00推分享
作者:
kutkin ( )
2019-03-07 19:58:00super junior
作者: TacoBell (doritos taco) 2019-03-07 20:04:00
想知道大大现在在哪高就
作者: rereterry (rereterry) 2019-03-07 21:03:00
super jubior 笑了，然后哭了
作者:
apley (佛渡有缘人)
2019-03-07 22:41:00推super junior～有梗～
我想请教你对资安的看法如何?因为我进修有资安和资科可选,我原本想走资科,但看到一堆人走资科就怕怕的我是对资科兴趣大一些,因为我以前也喜欢统计,但看到现在疯成这样,感觉只有很顶尖的人走资科才有用
作者:
Wush978 (拒看低质媒体)
2019-03-08 00:09:00想走资料的新鲜人，我推我公司办的
https://d4sg.org/有作品、有mentor、又因为公益性质容易上媒体话说AI, 资料科学目前还是帮有钱人比较多，帮穷人较少...
作者:
sxy67230 (charlesgg)
2019-03-08 00:18:00难民之一，想跳槽公司但是目前都没遇到合意的
作者:
fansia (我是三宝爸不是三宝饭)
2019-03-08 00:25:00推推 作相关工作约6-8年 前年登出了 还是赚钱糊糊口重要
super junior 这个赞XD 感谢大大提供真实现况
作者:
sxy67230 (charlesgg)
2019-03-08 00:43:00推楼上 现在潮水退了 真的想入坑除非有爱要不然真的不要进来 本人在金融寿险业做NLP领域 银行业很多主管不了解这块领域有过分的幻想 导致他们觉得ai就只有这样
楼主:
aacs0130 (æ¹›éˆ)
2019-03-08 00:48:00IC厂不熟
做影像相关容易去IC厂 做NLP或数据类的...难
作者: dwaydwaydway (yes599) 2019-03-08 01:29:00
感觉nlp工作好像少很多（？
作者:
drajan (EasoN)
2019-03-08 06:28:00我们新的CTOㄧ进会议室就问 你们怎么不用deep learning？晕倒....DL又不是万灵丹
作者:
shiauji (消極)
2019-03-08 07:05:00感谢
@drajan,CTO意思可能是问有没试着study或评估？也就是要听不使用的理由，应该没有说一定要用，总要有个说法，不然他跟别人很难交代XD
作者: andyliu42 (安迪) 2019-03-08 09:20:00
AI硕不能光是投AAAI吧，领域没有符合公司需求也不好找把 CV or NLP 点一点也蛮重要的
作者:
ap954212 (death is like the wings)
2019-03-08 09:37:00CVPR ICCV ECCV吧
作者:
sean50301 ( (づ′・ω・）づ)
2019-03-08 10:36:00ACL EMNLP ㄋNIPS
作者:
Ouranos (å—¨)
2019-03-08 12:02:00请问在台湾找Data Engineer会比找AI/ML还好找吗?我是指做data pipeline, 用Spark/Cassandra/Airflow这类distributed system类的工作 谢谢分享! :)
学历很好用但不代表非四大硕什么都做不了,你的结论有点偏颇,还有很多在做AI的公司并不是AI公司很多是本身有其他运作很久的业务,只是成立个AI部门
作者:
physheepy (~羊~乘着风中的羽翼)
2019-03-08 14:03:00楼上说的这种公司其实是做ML的大宗 但是这些公司大多早已在四五年前开始布局招人或者训练内部人员投入AI研发 运作得好的话 现在应该没位置了才对
楼上 其实不只ai 热门的新玩意都是先找四大硕再说
非四大硕就是面试多间一点,大不了就薪水低一点最近几篇文看下来就是大家都把自己领域的门槛讲的很高,但每个领域学到深都马很难,要这样讲讲不完啦
可以请问，为什么GAN 中的generator 不是generativemodel?
作者:
sxy67230 (charlesgg)
2019-03-08 19:25:00gan 的genetor 本身就是一个generative model啊，原始的goodfellow论文完全没强调他一定是个自编码器的decode，他可以是任意的generative model，只是用自编码你不用像传统HMM一样考虑你的joint probability而已
作者:
DrTech (竹科管理处网军研发人员)
2019-03-09 00:15:00台湾好像称乎科学家的门槛很低。人人做个两年都号称自己是科学家了。离开台湾，科学家可是职级很高的职缺耶
作者:
frouscy (流浪吧。)
2019-03-09 00:20:00大公司是这样啦, 不过一堆SV中小公司的DS根本都在做DA做的事, 根本连model都碰不到...
作者:
DrTech (竹科管理处网军研发人员)
2019-03-09 00:31:00原po应该是没问题，但是现在市场人人喊自己是高手的情形太泛滥。浮夸气氛太浓。
我还是建议想转职的人，基本的看一看赶快找工作就算是很赛的小公司也好，真的开始做才知道自己缺的是啥，实务上需要的是啥听人一直说数学要好英文要好根本也不知道要学什么然后DS绝对绝对不适合转职者
作者:
drajan (EasoN)
2019-03-09 00:48:00一堆DS都是非资工系毕业的 楼上在胡说八道什么？
现在ds职缺本来就很多 门槛也低 哪需要资工系毕业
你们讲的真的是data "scientist"吗...
我反而觉得DS很适合统计数学的转来资讯,而一般工程师不太适合走DS,数学比重大于工程所以我也不推胖虎的说法,不挑工作做的话,就只是工程师
作者:
drajan (EasoN)
2019-03-09 02:21:00非资工系毕业代表门槛低 这逻辑....没看过数学 物理 电机博士跑去当DS?
一般工程师当然是转ML工程师容易啊，职缺多门槛低刚换领域哪有那多工作给你挑，先入门再慢慢提升实力
104上一堆ds缺 大学毕业就能去了 我讲的是国内台湾哪有什么纯科学家 都马要会工程 所以工程绝对比数学重要连两年硕都不用读就能找一堆工作了 门槛还不低？
作者:
drajan (EasoN)
2019-03-09 04:45:00能激起讨论蛮令我意外的 记得2014年时谈到资料科学时我看版上大部分都没听过那玩意
作者:
fig498 (一起前进!)
2019-03-09 07:11:00感谢各位大神分享
作者:
sxy67230 (charlesgg)
2019-03-09 08:06:002014左右那个时候确实台湾没什么DS职缺，再早以前你想玩ML，就去当个algorithm，但台湾公司根本没要什么高深很屌的algorithm，所以algorithm很常就是做杂工。
作者:
gbd37 (我想抓波波)
2019-03-09 08:17:00猛
2015那时出来最爽 到现在应该都小主管了更早没缺 更晚人太多 每年自称修过台大李宏毅的课的就不知道有多少人了 饱和到不行
作者:
fusen80 (fusheng)
2019-03-09 14:22:00专业分析！！
作者:
g12288 (史蒂芬)
2019-03-09 23:44:00中肯
作者:
usoko (time to face reality)
2019-03-12 09:45:00推