Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師
其實看到這串討論文真的心有戚戚焉
目前AI工作2年多,是有一些心得...
其實AI方面的工作,更需要的是系統/資料收集相關的人員
例如 標註師、CUDA優化、嵌入式相關、伺服器相關等等...
這些都不需要數學多好,更要求的是程式/系統能力,需求量也更大
大家想像的 "數學好"、"發表頂會"、"頂大畢業"、"kaggle冠軍"
面向的其實只有data scientist或AI researcher這類的工作
但這兩類的工作其實更需要的是 domain knowledge
包括DrTech大所說的資料清洗/特徵工程...等等
你"必須"擁有domain knowlegde去處理資料
擁有的AI技能/數學能力僅僅只是加分項
(這類人通常會謙虛的說自己數學不好,可能導致版友認知差異)
簡單來說就是algorithm team的標準
擺在幾年以前,會有多少人覺得自己可以進algorithm team?
怎麼到了現在會覺得自己學了python學了tensorflow就可以進algorithm team?
algorithm/research職缺是非常希缺的,能從事的人當然就是頂尖中的頂尖
如果你想像中的AI工程師是這樣的
就不要怪版友推你要數學好要發表頂會要拿kaggle冠軍
來證明你有這樣的能力
如果你是想轉職從事AI相關工作
那數學/頂會真的不是重點
看清楚職缺需求,好好的加強程式能力以及系統相關知識才是對的
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所以我都說直接說我是笨蛋我不會 可以我可以搞產品
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本來搞演算法的就少之又少了XD
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資料工程師不在討論範圍,這邊說的是DS
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感謝補充分享,說明了不同職缺分方向重點不同。
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不是啊 你列的除了標註師 其他都更不是學學python兜
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套件就可以上手的東西
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所以我說看清楚職缺需求增加自己能力阿XD
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果然是博士的見解XD推推
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一般來說 我的面試會加問幾個問題 1. 請描述下 probability 的定義是什麼? 2. 請描述下 normal distribution 的定義是什麼? 3. 請描述下 medium 的定義是什麼?給 1234567 這個數組 中位數是多少?123456 中位數 是多少?39
我來散佈一些正能量好了 小弟在FANG的英國的一個一直賠錢的AI子公司工作4+年了。 其實我覺得數學真的沒那麼重要,除非你是要做理論的。 又不是每個人都是Ian Goodfellow, Ashish Vaswani, 還是 David Silver. 就算是這些重要的工作,也不見得數學有很深吧?35
嘛,看到這標題,身為本命愛蜜莉雅的肥宅工程師也來鼓勵(?)分享一下 本肥在112讀大學時修過CSIE田神的ML 猶記得當初只會寫C/C++的自己 在沒人提示的情況下,矇逼的手刻各種矩陣運算,一個作業寫了上千行code 在EE的繁重課業下忍痛停休23
大家討論了很多高深的數學,或是頂會。 實際上,我真的很懷疑有多少人真的在業界上搞 AI。 只論台灣吧。首先市場上純研發,需要數學或考績強制發論文的職缺,占不到5%。而且這兩年職缺越來越少。更何況頂會… 台灣業界一年也沒看多少人在發頂會,幾乎沒有吧。就連國際研討會,比例來說也沒看到多少人在發,常常看論文的我都沒搜到台灣業界發的論與。板上動不動就需要數學與改模型架構,真的感受差很大,可能是我看得不夠多? 好啦,如果你在國外大公司當我錯了。的確很多人搞數學,但是人數比例還是超級少。 再來談產品。首先論產品的效果,資料面就決定結果論了。實際工作時,有大部份的時間在處理資料。然後還是要花很多時間做特徵工程。當然特徵工程你可以搞很深的數學啦,但是可能需求方,多給你一個有用的資料特徵,都比搞數學重要。8
Hello 我勉強算是在一線外商做機器學習的 我覺得討論到這裡需要釐清一下所謂 "AI工程師" 的角色 在業界下圖打*號的都有可能會自稱是 "AI工程師" _________________________圖____________________________ Domain Expert4
就目前我所知道的AI來說,絕大多數都是應用在"現有產品"的加值上面 怎麼說呢? 譬如說我就有聽過EDA的公司找應用DL來把EDA做最佳化的學生, 或像是趨勢想要把DL應用在惡意封包的偵測上, 或是本業是嵌入式系統的公司,想要做出更炫的產品應用等等,12
xxx 這行,水很深。 隨便套個行業或專業都適用。 當遊民撿垃圾這行也很深啊。 我都不知道哪裡貨源比較多,哪裡睡覺蚊蟲少。 哪個遊民不是從無到有去慢慢學的,只是誰先學,誰後學而已啊,拍什麼。這套在任何行業都這樣啊。11
我也來雲一下,因為自己年資尚淺,有些錯誤地方可能請大家提一下 自己算是AI相關工作 首先,如果"興趣"是做個手寫辨識或者讀個書/看個報導就想去做這行的話 我自己是覺得...工作閒暇之餘當作課外作業讀一讀/做一做還不錯啦XD 畢竟多學一些東西總是好的1
on : 當起手 : 因為是新東西,目前就業機會相較其他語言比較少建議從別的學起,也建議我上來問問 各 : 位前輩