美國在台協會(AIT)台北處長酈英傑(Brent Christensen)來台3年,今天早上發表卸任演說,強調我們不見不散。
酈英傑處長任內努力推動台美關係進展,深入台灣各地體驗台灣之美及在地人情味,尤其在《四個增進》(即增進美台安全合作、增進美台經濟與商業關係、增進台灣在全球社會的角色,以及增進美台人民的關係)的優先目標上,取得長足的進展!
邀請大家一起回顧AIT和嘉瑜合作【疫情過後的新世界】系列:
ps.還能看到嘉瑜唱歌🎤及大跳洗手舞👯♀️的小插曲唷😂
⚠️防疫期間待在家⚠️
EP1. #台灣軟實力致勝關鍵
【人工智慧如何協助醫療防疫?又如何對抗網路假消息?】
與會嘉賓:PTT創世神、台灣人工智慧實驗室創辦人 杜奕瑾(Ethan Tu)
https://reurl.cc/kZNAK3
EP2. #口罩國家隊
【口罩產量一飛衝天幕後推手大公開!疫情成為產業轉型提升的契機】
與最強歐吉桑-前經濟部長沈榮津 先生、口罩國家隊隊長-台灣區工具機暨零組件工業同業公會許文憲理事長,分享台灣產業如何轉型,以滿足全球在疫情所需的設備及服務。
https://reurl.cc/gWk5XL
EP3. #世界第一快篩
【工研院研發疫開罐,手持式核酸分子快篩系統】
邀請 工業技術研究院 生醫與醫材研究所林啟萬所長,聊聊工研院研發的「疫開罐」手持式核酸分子快篩系統,病毒篩檢快速又正確,只要一小時就知道結果喔!
https://reurl.cc/yE1VV2
EP4. #數位轉型勢在必行
【 疫情如何推動新創數位轉型,迎向數位未來?】
與Appworks創辦人、台灣大哥大總經理林之晨,介紹台灣頂尖創新家如何將他們在美國的寶貴經驗,化作應對全球疫情的有效方案。
https://reurl.cc/dGzZ6g
EP5. #如何加速數位轉型
【後疫情時代,台灣英雄召集令!】
與會嘉賓:微軟全球助理法務長施立成
討論微軟如何透過科技防疫並協助各界面對包括醫療、社會、經濟層面的影響,探討新冠肺炎疫情,如何加速數位轉型!
https://reurl.cc/XWDn77
EP6. #數位轉型勢在必行
【人工智慧vs新冠病毒,數位產業的崛起之戰】
嘉瑜與何志偉共同主持,與 2018 全美最佳數據長
Dun & Bradstreet Taiwan(美商鄧白氏)的首席資料科學家安東尼博士,來跟大家聊聊 #人工智慧 如何協助我們面對疫情下的經濟問題與危機處理,以及數位經濟、數位商情的發展,加速了我們的數位轉型!
https://reurl.cc/VEpVKR
精彩完結篇
【台灣是如何走過這一段疫情最緊繃的時期】
與防疫聖騎士大仁哥—前副總統 陳建仁先生,分享在他專業的領導下,台灣是如何走過這一段疫情最緊繃的時期!
https://reurl.cc/5rknez
#直播節目由Talent Circulation Alliance 人才循環大聯盟製播
#防疫須全民一心 #團結抗疫 #做好防護
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從高中以來一直在PTT 潛水,從前輩們身上學到許多經驗,我也來回饋分享這篇求職經歷,希望跟我一樣略有工作經驗、想挑戰海內外資料科學家職位的板友, ... ... <看更多>
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... 有沒有業界經驗,資料工程師幹嘛跟你去考四大碩士刷學歷笑死。 [請益] 轉職資料工程師https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1642258964.A.5FA.html. ... <看更多>
資料科學家ptt 在 [心得] 資料科學家工作分享與AI 產業觀察- 看板Soft_Job 的推薦與評價
最近版上好像很多人對 AI, ML, Data mining 的工作有興趣
也想知道自學, 唸碩士, AIA 或其他方式怎麼能夠進入 AI 產業
我自己就是資料科學家
想跟大家分享一下我的工作內容跟對 AI 產業的觀察
=== 先說結論 ===
1. 非CS背景想轉職 AI => 念四大碩,主修 AI
2. 不想念碩士,想自學
=> 證明你比四大碩強 => 去社群給 Talk or Kaggle 比到前三
社群有 ML/DM Monday, Taipei.py, Py data 等等
有個聽眾覺得『哎唷不錯喔』,機會就來了
3. 已經是資工碩了
=> 去社群給 Talk or 發top conference paper ex: AAAI, NAACL
=== 我的背景 ===
台大資工學碩
主修NLP, 熟AI, ML, SVM, 不熟DL
待過趨勢,華碩,新創
六年工作經驗 四年DS經驗, 英語流利
=== 資料相關工作內容 ===
資料分析師 : 有產業, 統計知識, 了解問題, 把問題變成數學問題
資料科學家: 把問題變成數學問題, 抽feature, 訂evaluation
設計數學演算法, 寫prototype
資料工程師:data clean, data storage, big data, cloud computing
機器學習工程師:設計數學演算法, 實作演算法, 挑ML模型, tune 參數
把prototype 改成 production code
通常在台灣就是四種都要做...統稱資料科學家
根據背景知識, data type還會細分成
影像CV, 語音, 語言NLP, 產線資料, signal, 地理資訊等等
影像現在在台灣最紅,約有60家新創
NLP 約20家
語音約3家, google/apple/ms 太強,很難跟他們競爭
後面三種data 我沒有研究....
=== AI 產業現況 ===
2012 - 2017 爆紅 超火
2018 冷靜重整期,很多 AI 新創倒閉
2019 假AI新創很多, Junior 飽和, Senior 超缺
Senior 假設台灣有 N 個,可是缺有 4N
大家都要即戰力,有經驗的,可以馬上做專案
但是Sr. 不是去美國,就是不想換工作
如果你是即戰力,我手上有10個缺可以介紹
Junior 有 N 個,缺大概也有 1.2N 個
不過台灣每年生產1000個 AI碩士吧,所以也不缺人
假 AI 新創就是 『口號出得去 人進得來 大家大發財』
去面試就知道老闆不懂 AI ,問一下雷公司八卦都很多
另外開了2, 3年沒有產品也沒有賺錢的大概也怪怪的
=== 關於訓練新人 ===
公司訓練 Jr 是需要花錢花時間的
而且我的經驗是專案都做不完,哪有時間訓練新人?
讓Sr. 花 20% 的時間訓練新人,少做 20% 專案老闆願意媽?
Sr. 願意犧牲看八卦版呵呵笑的時間訓練新人,是我佛心來著
但是很多新人訓練好又去美國或念博班
我也很無奈呀...
去美國的工作環境, 工時, 薪水, 技術都好很多
念博班的說他想做世界第一,不想做客戶願意付錢的東西
=== 結論 ===
我覺得不鼓勵大家轉職 AI
好公司大概都飽和了,只收 AI 碩
2017年前 AI 景氣很好,但是現在冷了
假AI新創又多,有70%吧,如果你沒有能力分辨就是當砲灰
AIOT 現在 90% 是假新創
另外當資料科學家
背景知識,工程,數學,英文都是基本能力唷
很多人說數學很重要...是因為他們工程跟英文都很好了
Pycon Taiwan 徵稿中 3/18截止,當過講者求職大加分喔!
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Q:為什麼aacs叫小西呢??
A:1.因為aacs的英文名字叫Cicilia Segeliin
2.因為西是最好寫的C
3.西是由一條拋物線+一組雙曲線+一個橢圓組成的
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.134.185.153
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1551945907.A.F59.html
一波炒過一波
當菜市場阿嬤都知道AI,股市都有AI概念股,就代表潮水要退了
轉職難民太多,但是他們都沒有作品跟成果...
每個都說我很便宜,請訓練我。
但是我有時間為什麼不去訓練台大碩,要訓練你呢?
我知道自己要什麼,缺什麼就好囉~~~
台大純血沒去美國就會一直被罵耶~~~
一來 AI 圈也才紅5年,Sr. 本來就不多
二來 很多 Sr. 都跑去美國了
三來 Jr. 沒人帶也沒有自學能力就不能變Sr.,只會變成Super Junior
四來 老闆都希望Sr. 免費加班帶Jr. 還要加班做專案
我碩班念AI的時候根本沒人想念,大家都在做遊戲跟CV, embedded
畢竟每年還是有幾百個 Junior 入行
當然數學,工程,英文,溝通都要努力鑽研才能頂尖
有22K也有人100K
你給我10000筆以上再提DL吧...
大部分都是 data clean 的工作
而且是data scientist 兼任 data eng., data analyse, ML eng.
但是如果非資工本科又沒有亮眼學歷
你就必須有亮眼作品
不然你會找不到Senior帶,學習成長很有限
另外你說得對,很多傳產最近都成立的AI部門
但是資工碩通常不喜歡去傳產,除非高薪又早下班。
所以我聽說裡面都很少資工碩
但是名稱掛資料科學家
每次講自己的職稱都覺得很心虛,只有使用者經驗研究員聽起來更威
有的說的是台灣包山包海的資料科學家,很多沒有設計模型跟演算法
美國大公司的純資料科學家有個配合的工程師
幫忙把prototype 改寫成 production code
所以不必資工本科,很多統計,數學,工科博士背景
不過台灣prototype直接要上線的就很需要軟體工程背景了
因為上線交給客戶後有 bug 超麻煩
... <看更多>