大家好，本身背景为四大资工硕士，研究所主要有做过CV、RL，最近刚毕业在找工作，主
要找寻的条件是纯软的职位，目前有幸拿到以下4家的offer
1.
群辉 Product Developer (网页应用软件开发)
薪资：N*14+分红 (整包大约落在170)
工作内容：Build reliable and high-performance web applications on cloud-based
platforms.
优点：薪水有机会是目前拿到最高的、进去所学应该很广(前端、后端、cloud)
缺点：有机会碰到前端(本身比较不感兴趣)、公司地点离家稍远(通勤1hr)、福利一般
2.
量趋 Quantitative Machine Learning Alpha Researcher
薪资：N*14+bonus
工作内容：基本上就是找signal、做策略
优点：quant本身感兴趣、工作地点优 (通勤30 min)、福利不错
缺点：走quant的话基本上无法累积纯软相关的年资、薪资bonus可能浮动
3.
玩美 Machine Learning Engineer
薪资：(N+5k)*14+bonus (整包大约落在140)
工作内容：研究CV、ML、DL相关最新的技术，应用在产品上
优点：工作内容应该可以无缝接轨硕班所学、离家非常近 (走路10 min)
缺点：此工作内容对于累积纯软相关年资的帮助可能也较少
4
Appier Machine Learning Engineer
薪资：(N+25k)*14+bonus (整包大约落在160)
工作内容：ML infrastructure (与scientist不同)
优点：底薪颇高、工作地点优 (通勤30 min)、福利不错、进去所学对未来职涯应该十分
有用
缺点：ML专做engineering 在台湾可能相较比较少资讯
N 就让我暂且保密，不过其实应该也推算的出来
当初在开始面试时，只要是纯软我都会去尝试，因此目前手上的这4个offer其实跨了蛮多
不同领域的，目前考量的点是通勤方便以及后续在台湾好找工作（利于职涯发展）
目前想要上来询问各位前辈们意见，对上述4个offer是否有一些经验分享或是看法，先谢
谢各位前辈们的建议了！

4

1是full stack 4是infra 3是CVML 2是quant 以钱来说 quant最多 infra是（通常）比较多技术含量 CVML就是走 research路线 没有PhD就不是很好走 总得而言看你未来规划 只看钱的话就quant吧3跟4其实在找工作上看不出太大差异 1的话门槛较低 如果是我大概就是2/3/4挑一个 看喜欢哪个主管/团队吧

Quant 要走的话上限很高

如果未来要转 Big Tech 就 1 or 4; 反正不会久待

2的老板薪水开的高，但你要有命拿。底下的人作到住院的一堆。

楼上讲的也太可怕...

我会选1，但还是要看team

作到住院，是什么概念

感觉3或4比较有利 quant绩效没做起来收掉的超多

借串问一下MLE没路可以走吗？

好猛 大神给推

MLE怎么可能没路可以走 多的是，但你最少要对算法跟常用工具有超越基础的认识

小弟想问的是领跟SWE或IC在一样条件下领一样薪水的路现况看起来是资工所一半以上实验室在做DL，出路却极少

刚毕业推1或4，强者我觉得懂infra之后的路反而更广，1的接触面比较广对你不算优点，比较像拿工作经历而已

软件业SWE跟IC薪资就差这么多了，你问ML有没有跟这两个同条件的路，就好像在问web仔是不是没路可以走，跟IC差好多如果纯软ML你找不到可以考虑去软韧做ML，真的对ML这么有爱的话啦最近几年DL蓬勃发展搞得好像MLE才是最酷最值得走的路，但是ML永远也不会取代SWE，其实往最顶的SWE前进没什么不好

4

4 MLE的需求很大 尤其是有规模的科技公司

MLE怎么会没路可走

4

4个比起来4是比较好吧

纯软选4且4底薪高 通勤来回省1小

4 换工作少奋斗几年

4很多人都升学到g了不过是说现在g开的缺你也不一定会想做 一堆韧体缺

1不错

去鸿海第一年150没问题

做到住院...是每天睡4小时的操吗

1或4

4这么能给的话还行

刚毕业薪水就这么高 羡慕

刚毕业这样很厉害

超强

Popo这波撑比较久喔

4

4吧 quant你不够强做不出赚钱策略的话 整个职涯就废了

推文我吓到，做到住院这是什么工时跟压力

2 不推，而且 2 其实没有保 14，拿到合约你会看到那个 12 + “2” 是恩惠性给予，aka 他可以心情不好就就不给你。此外台湾 Quant 的上限其实很低，而且选项不超过五家，真想搞 Quant 建议直接去面美国或新加坡缺。

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