※ 引述 《Neistpoint (Neistpoint)》 之铭言：
: 　
: ML的各种职缺和工作内容有几位大大回答得很详细了
: 　
: 这边针对就业市场的状况跟大家分享近两年的招募心得
: 　
: 首先我是做数位IC设计相关工作的, 对于新人没要求即战力
: 　
: 所以EE, CS 或其他相关背景的都会谈
: 　
: 目前看起来EE非固态,类比,RF相关的科系,CS还有其他工程类包括环工,医工,农机,造船等
等
: 　
: 十位毕业生的研究题目大约会有7位以上跟ML直接或间接相关
: 　
: 虽然这个领域未来很看好, 但是真的没那么多职缺
: 　
: 所以要ML为业, 真的要问自己是不是真的喜欢, 下了多少功夫, 竞争有多强
: 　
: 如果看好, 尽量往技术含量高的地方挤, 想办法撑下去
: 　
我刚毕业 同感身边的人做AIDS比例很高
这领域不是不好 只是做的人真的太多了
外面想跳进来的人 看做的人多 新闻多
也以为这行很好找工
但是反过来 本科系可能并不是自愿去做AIDS
我自己念本科在找毕设的时候 选项几乎离不开AIDS 被迫做两年
职缺最大宗的web mobile infra embedded QA
反而没什么Lab愿意做
是不是科技部计画对大学影响太大了
没有让学界资源得到良好的分配

AIDS～

学界生存法则其中一项仍是发表量 新领域较多机会

这个也是现实啦...

这种一窝蜂ML的风气真的很可怕，什么都要跟AI扯上关系，作为学生即使想避开恐怕也是不易

最近找工作的体感是AIDS工作有够难找 一个缺几十人在抢..

如果是junior ML职缺 那确实是非常竞争 但你如果有个三五年经验 工作就会多很多了

@[email protected]~ 就生错时间了啊 现在再做AIDS系列吃土机会大

其实有些学生会蛮鄙视写程式的 非得要做什么“影响力”的事

好险我通通避开

事实就是 AI/DS/ML 确实有革命性的用途啊没有 ML/DS 基本上就是石器时代的系统人家都在洋枪了 你还在丢石头问题从来不是 ML/DS 真的有心的话这个领域还是很有前景的至于竞争的问题 今年前后端一样竞争好不好 = =没有 ML/DS 你做的那些无聊的 App 一样被市场淘汰想想你自己刻一个 TikTok 会有多无聊 你手工做推荐做的赢AI 算法吗？？！

再演就不像了https://i.imgur.com/Ct9WxxH.jpg以字节来说好了 他的算法再强 还是没有几个缺

谁跟你演 ByteDance 最有价值的就是算法 = =前端 https://i.imgur.com/XP0KWnr.jpgML https://i.imgur.com/oMg5xAP.jpg

字节ML缺占超过一半算我输

ML https://i.imgur.com/2a0qDJJ.jpg

台湾公司 ml dl缺是比较少

我同学112硕班唸ml出来几乎都写c++做系统 影像处理倒是真的会有关 还还有人公司招太多ml仔 最后业务量不足 只好转一堆去写后端鬼岛的现实就是 写韧体钱多 写前后端缺多 写ML看运气没实力的ML仔 找到的工作对个人职涯的加分就是有限有实力的ML仔 还需要来软件板吵这些破事吗

好了啦 淘汰都说几年惹 一堆人在M写C是有被淘汰腻路上随便遇都是前端仔 你路上会遇到ML仔ㄇ==

楼上要更新资讯了 你现在去 104 找 ML 缺，每个都是被爆投除了资工 其实连超多管院的都在做 ML 惹

台湾ML缺也不是都叫你进去研究model和解问题。很多软韧找的是懂ML然后能把model在embedded上用的，其中量化处理是一个。

当窝没看喔== 一堆人爆投 不就几个缺 去看软韧缺多少管院做ML不代表他们出来做ML 只代表学术真的缺经费==

管院做ML一年80w 资工做韧体一年180w 所以为什么要做ML?

ML在影像现在的确是must have 但麻烦一下不要讲的满口CNN 写个sobel都不会==

ＸＤＤ sobel算老课本里的古典算法了

大学本来就不是职训所

大学不是职训所这种说法还有人信喔 = =

原来讲cnn要会sobel

sobel就aoi要用还有哪里会要....

他意思应该是做ML连影像处理都不会不太行啦*CNN

嗯嗯

要用 CNN 处理的问题懂不懂传统影像都没差跟学 Python 之前一定要学 C/C++ 这种说法一样就场景不同，这也可以文人相轻

会CNN但不会影像处理，相对前处理可能会没概念就是了

现在很多影像处理的课基本上都是在教ML了

我都用 canny

web烂职缺很多有比较好吗 要我重来不会选web 技术的话发展"一个人的生态"就没相轻的问题

纯嘘Lushen,被超过10个HH找ByteDance,是今年缺没开ads+abuse+relevance+nlp都有

119 MIS 都在疯 ML/DL，STAT 也在搞这些，甚至企管的也在搞，回头再看看职缺有没有增加？这明显供给增长过快了。