小弟目前就读112工科所资讯组硕一下。
实验室研究包含电脑视觉领域，亦或是一切深度学习产品都可容许做。
小弟对于钻研AI倒是没有什么障碍，但想到model训练师在台湾市场上，
适当好缺的机会没有说很多。而若只会model training感觉也没啥用啊！
所以小弟想重回后端的怀抱，主做后端工程师，电脑视觉当作第二专长。
对于各为先进，不知这样点技能是否适当？还是深度学习工程师干到底了。
请不吝赐教。

你的目标年薪多少

学弟好，我也是112工科所资讯组毕业的。目前高阶职缺的市场，对人才要求较高，模型训练的好不会没用的，只是后端开发也一定要学；英文和统计念好，设法精通Python/R，ML/DL框架，以及一套后端开发框架，往AI Data Scientist走，去搞CV/NLP，未来发展/薪水会比较好。

台湾有ai市场吗 感觉得往国外走

先刷题

电脑视觉很缺，门槛也较高，建议继续放第一专长深度学习玩不下去，回去走后端，机会相对较多，但反过来就难多了

弱弱的问 模型训练师硕毕学历够用吗 还是要博班研究所和在新创也是做DL 但也在迷惑职涯规划中

我相信说到这边，很多人意见不同，有些人觉得没做到算法核心就没什么用，但那不是所有人都能做到的，而且就跟其他工作一样，有分层级的，做不到核心，也有其他事情可以分工，模型训练与测试，资料清理等。虽然你可能会说现在都DS一人包办，但我觉得目前深度学习还不够成熟(很多尚属研究阶段)，所以有些事情还没办法"下放"到其他人手上。至于技术上台湾是否做得起来，还需观察，目前SOTA就是中、美、英在追赶，其他国家也看不出有比较强的，所以技术上来说台湾没有比较差。至于台湾市场这件事就难说了，毕竟AI领域的应用可以很广～

钻研AI没障碍，又说训练模型没门槛。难道大家真把AI 当成import tensorflow还是一堆人都嘴砲进入产业而已？

考完证照就可以嘴了，你说呢...

电脑视觉的缺台湾超少

当初教育部广设大学的那群人应该全部抓去关真的有心，兴趣都可以自己培养，不需要教育

学生请问 影像AI算法的缺感觉很多欸?从104看得

cv的缺目前都被大厂占著了，真的有心就直接投大厂的cv缺。台湾医疗影像还是很多缺的，至于其他非cv的ml缺，金融业很多，但就是pay给的不高，金融业很多都在搞序列跟风险评估还有机器人的，DS缺还是很多。但...基本后端

建议别用104,文人相轻，够明显了吧

基本后端能力还是要有java学一套，python 学一套。算法能力永远都不要觉得自己足够了后端至少要知道异步处理，orm，database设计，apache、docker、gunicorn、、ngnix、tomcat的部署与设置，怎么做负载平衡。

docker人家都帮你做好了，要会设定和分配规划

l大 有推荐一个网页可以很明确列出职缺的吗?

K8S,K3S管docker，就大概这样，很简单的.走docker = 走 devOPS, 虽然现在虚拟化还会红个10年但站在你既有的技术基础上，你还是多利用本职学能吧虚拟化就是云端化简单讲，可以碰到很多，薪水高低代表该司看重的程度，就可以知道一二了精通apache就是一本书了，tomcat应该也可以写一本以后抓周抓到什么未来就做，够简单，父母慎选。从小培养我好奇为什么会觉得后端比较好，我个人是从后端写到前端

因为我讨厌 css

太深的apache、tomcat、docker技术，DS用不太到，但部署跟设置还是要会。很多小公司的DS有时候也是要兼职后端的，大公司有专门的部门帮你做这件事就是了。

小孩子才做选择, 我全都要

先刷题

嘴砲、嘴砲、嘴砲

有112硕学习力应该很好，只要有心学，不管走那都会走的很好的，但要建议的话也说跟某楼大大一样，先往nn走，不行再回头走后端会比较好

来修轩田的课，ML各种工具都很重要技能树不能只点DL吧

你整个颠倒了吧

既然是112硕班，就所有技能都点满吧

在台湾太废 去米国结合人工智能到金融业高盛等上班 破亿一样的技术不同的国家有完全不同的薪资结构我记得有一个台大资工有写blog现在就在做这块

工科海洋

楼上提到的blog还有其他关键字吗？找不太到

水！你有get到点