简单说一下我个人的观点:
以皮卡大头们的思维，其实很难会自发性的去联想到产线的良率调整可以透过
这种巨量资料分析的工具来实行。
之前ASUS 时代有推过六个标准差，但后来皮卡内部基本上跑专案会遵循六个
标准差的单位比较少了。
个人猜测这机会也许是跟水果公司有关系，毕竟一个月上KK 级的出货，产线是很难
容许 99% 这样的良率 (对很多产品线而言，良率这样已经是不可思议的满意了)
但对于水果这种等级的出货量，这样的良率维修端会修到手软。必然要透过一定的方式
来提升良率；而在提升良率前，必须先知道问题出在哪边，透过big data
(其实我比较倾向还是用 data mining + data warehouse 这套说法) 来分析
简单的讲皮卡的这份工作，能见度一定可以在以代工为主品产能良率的皮卡有一席之地
。当然，也一定可以在未来代工为主的其他台厂 ODM 有一定的空间。
但你可能就要有定期去产线的生涯规划了。
以上个人浅见；毕竟职涯规划这是其实很个人，加油!
※ 引述《jjmachen (jjmachen)》之铭言：
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: ※ 引述《jjmachen (jjmachen)》之铭言：
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: : 目前的专案以社群资料为主
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: : 出差 中国上海(3个月一次) 目前的专案不用出差
: : 两个工作都很有兴趣,
: : 和硕偏资料分析,可以学Data Mining跟Machine Learning在制程上的应用
: : 应该是为了改善代工Apple iPhone/iPad在制程产线上的良率
: : 台达电偏资料平台的建立,透过支援内部不同的专案 (社群网络/物联网...等专案)
: : 可以学习整合各种不同NoSQL与Hadoop应用,与各种NoSQL资料的schema设计
: : 公司的内部部门很多,有专门的团队处理资料分析,也能跟他们学习
: : 和硕缺点是端午的0.5确定是拿不到,若确定接受Offer,报到也是7~8月,
: : 中秋的0.5也只能看到职的比例分配
: : 虽然这两间公司,爬文后大家好像都不推荐,
: : 趋势科技/Vpon都发了感谢函给我,我也没其他公司的Offer
: : 考量技术学习跟公司未来前景,
: : 因目前都是口头Offer,在等我回复确认,
: : 请教Big Data的同好与前辈的看法,也可站内信讨论,谢谢各位