ML工作类型有四种:
1.研究型
基本上Google fb 微软 adobe 腾讯 百度 商汤 这几家垄断了
其他公司说在研究ai的
顶级期刊一年不到三篇 就别听他们胡说了
台湾基本上这类型的都只是做个样子
年薪不到两百万的研究员 合理吗？
2.应用型
也就是精通各类框架
精通到哪种程度 某个数学式两个框架用的不同
能快速实作出东西
有时候做的还不一定是ML
这是台湾很想做的方向
可惜的是 只是想做
目前还没有真正惊艳成果
同样是做个样子
而且这个应该是最泡沫的
能存活的公司非常非常少 跟诈骗没两样
3.效能型
改善各类基础运算
做到硬件加速
这不好说 能进去做的不是一般人
当然没有第一类那么强大
一般人在做的公司肯定起不来
应该还是会挂不少家
能活的大概2到3家 但反正不会是台湾厂商
4.框架型
不少大公司再弄自己框架
怕被那几个框架绑死
不过基本上也就是个自保性质
推广不起来
台湾厂商直接放弃做这块
结论
李开复说台湾做 AI 的优势在于人情味
这不是干话
傻傻投入AI做应用的人超多
理论不懂的一堆
一堆课程训练出来的也说自己精通ai
建议是在台湾做ai 不如去卖卤肉饭
※ 引述《anivia0428 (AniviaGod)》之铭言：
: 小弟目前就读119资管所 硕一
: 硕论是做NLP方面的东西
: 进研究所前写Android App工作一年
: 现在对于毕业后要做的工作有点迷茫
: 目前想法有两条路：
: 1. 把全部时间都拿去研究machine learning, 爬了板上的文-资料科学家工作分享
: 与 AI 产业观察, 资料分析师, 科学家，工程师, 还有机器学习工程师在台湾好像
: 都是一起做的, 没有在算分开职位，所以要学的东西其实蛮广的，目前有开始在做
: Kaggle的东西, 然后日常就是看ML的论文(大部分是DL)然后努力实作, 然后念相关
: 的数学, 这样持续一年半, 有办法找到相关还不错的工作吗？爬文看到ML的缺似乎很少
: , 感觉要研究到很顶尖有办法做这方面的东西, 所以想上来问问看这条路该继续走吗,
: 还有是不是有什么技能树要特别点的, 目前主要就是用sklearn和pytorch, hadoop或
: spark需要去学吗？
: 2. 除了做论文的时间，其他时间都去摸java后端, 花一年半努力去做一些作品，
: 然后以后就靠这个吃饭, 选java的原因是想说对java很熟，然后银行的缺感觉很多都是
: 找java的工程师, 所以写得好去银行养老没问题, 上周去台大博览会的感觉是,科技业
: 大公司感觉都不太想找资管的写程式，职缺上面列出来的科系鲜少有资管的, 不过前几
: 天台积电的学长po文说在找写java spring的, 所以可能进科技业还是有机会, 所以目
前
: 就计画说那可以考虑摸java后端
: 然后犹豫的点就是，感觉走java不怕找不到工作, ML要要很强才会比较好找工作, 所以
: 希望板上的强者们可以给点建议, 谢谢。