[為什麼台灣的軟體業不強? ]
我寫這樣的文章,或許會冒犯很多軟體業的前輩,因為我並不是從這個領域出身的,對於某些狀況的理解可能有所謬誤。我也不過開了一個小公司,卻膽敢對前輩的公司指指點點。但我身處於這個產業當中,我很期待這個產業可以茁壯,所以非關心這個問題不可。我也很期待我的文章能達到拋磚引玉的效果,得到前輩的指教,甚至一起構思如何開創新局。
台灣的軟體產業強不強? 就2019的政府統計數據來說,台灣的軟體產業總產值為三千八百億(資訊服務業936億,程式設計業2867億),資訊電子製造業的產值是七點二兆。從市值來比較,半導體製造業最大的公司台積電市值11.75兆,資訊服務業最大的公司精誠資訊市值222億,相差了五百二十八倍。台灣程式設計業最大的公司是訊連,市值是94億,是台積電的一千兩百五十分之一大。軟體公司不大是因為行業特性的關係嗎? 肯定不是,全世界最大的軟體公司是微軟,市值是1.63兆美金,是台積電的四倍。從這樣的數據看起來,說台灣的軟體業不強應該是個客觀的事實。
為什麼用市值的高低來衡量公司強不強呢? 一、這是公開可查的資訊,調查比較容易,資訊也比較容易驗證。相較之下,新創公司的估值就是個非常難查證的神祕數字。二、市值對一個公司經營者來說,代表了公司可支配的資源。公司經營的核心關鍵,在於獲取資源,還有資源的交換、轉換。有越多的資源,就可以做越多的事情。一個市值高,本益比(Price to earning, P/E ratio)高的公司比較可以去併購一個本益比低的公司,倒過來做,很困難。三、我才疏學淺,沒有真的學過怎麼評比軟體公司,姑且先用這個標準來立論。
從國際大廠競相在台設立研發中心,擴大攬才規模就可以知道,台灣明明就有很多優秀的程式設計人才,為什麼軟體業不強呢 ? 我分享自己身處軟體業,觀察到的台灣軟體業的幾個現象。
1. 台灣市場對於軟體及服務定價過低,而且人才過度充沛。從需求面來說,因為定價低,所以客戶很喜歡要求廠商客製化。從供給面來說,因為台灣有足夠的人才,所以可以接受客戶各式各樣客製化的要求。這是軟體業最慘的一種賺錢方式,也就是不斷地接客製化的專案。客製化的專案賺錢是線性的,公司要多賺錢,一定得要多請工程師,因此公司很難長到很大的規模。相對來說,投資人比較不喜歡這樣勞力密集的公司。以精誠為例,2019年稅後淨利18億,目前市值222億,本益比是12,而台積電的本益比是34,微軟的本益比則是37。高度客製化的要求讓台灣的軟體市場非常破碎。我舉醫療資訊系統為例。台灣的醫療資訊系統市場非常的畸形,醫院通常都是用自己寫的醫療資訊系統。台大、長庚都是如此,榮總體系的醫院甚至都還不是用同一套系統,台北榮總、台中榮總、高雄榮總都各自寫了一套。醫院都自幹了,廠商有甚麼生存空間? 為什麼醫院可以自己寫呢? 因為台灣有太多CP值高的工程師了。美國的醫療資訊市場完全是個不同的樣貌,基本上是被兩家巨型公司Cerner以及Epic瓜分。台灣的診所資訊系統市場是另外一種畸形。診所不會想要自己請工程師來寫資訊系統,但是也不想付太多錢。診所的資訊系統一年只收費兩萬多元。這價格實在是誇張到一種欲哭無淚的境界。所以西醫資訊系統的市場大概養了三個比較大的公司,牙醫資訊系統的市場大概也養了三個比較大的公司。因為可以賺的錢實在是不多,所以這些公司也都不大,資本額最大的大概是五千萬,小的大概是五百萬。能賺的錢不多,程式的設計自然也很難跟得上時代,所以,診間的程式都還停留在十幾年前Visual Basic 寫出來的藍底白字的版本。講到這裡,我的感想真的只有一個慘字可以形容。
2. 軟體的包裝跟行銷、以及授權談判都至為關鍵。因為台灣的軟體市場實在是不怎麼妙,也很少公司有產品銷售到海外市場的經驗,所以產品設計、行銷、以及商業開發的人才都不多,於是造成了一個惡性循環,因為做不出很強的產品,所以只能透過高度客製化的服務來滿足客戶,就了就完全喪失做出可以行銷世界的產品的能力了。台灣可能有足夠的工程師一起做出一套很強的產品,偏偏這些工程師都是一個一個地在幫個別的客戶做客製化服務。
3. 講起台灣軟體創業成功的案例,真的是少得可憐,所以投資人興趣也不是很大。我跟資工的人討論起台灣軟體創業成功的案例,趨勢科技總是第一個被提起。趨勢科技的市值是兩千四百億台幣,是亞洲最大的純軟體公司。可是,趨勢科技是在美國洛杉磯創立,總部在日本,股票在東京證券交易所掛牌交易的公司啊。訊連就真的是台灣土生土長的軟體公司了,但跟趨勢比起來實在是小非常多,而且創業也是二十四年前的事情了。過去這二十年來,台灣的軟體創業出現了非常大的斷層,在二十世紀末網路科技快速崛起時,曾經有過資迅人以及網勁這兩個公司。資迅人像是煙火一般,快速崛起也快速殞落,曾經從英特爾、高盛、花旗等大公司募集將近七億元的資金,卻在創業六年後跟著網路泡沫化一起消失了。網勁沒有這麼絢麗的歷史,也撐得比較久一些,但終究在2014年也停止營運。軟體創業成功的例子不多的狀況下,投資人對這個產業自然不會有太大的興趣。這又成了另一個惡性循環,投資人不願意支持,沒有足夠的資金可以組建頂尖的團隊來做產品研發,當然也產生不了成功的公司。別誤會,我不是在怪投資人。我現在也開始逐漸換位思考,想像一下如果我是投資人,我敢不敢投台灣的軟體公司。說實話,我自己會很猶豫。如果台灣軟體新創成功案例很多的話,那投資人真的沒甚麼好猶豫的。這是現實。
4. 台灣政府對於推動軟體產業發展的政策好像還不是很夠力。政府想要幫忙軟體業已經很久了,民國六十八年的時候就成立了一個資訊工業策進會,也就是大家耳熟能詳的資策會。資策會對於推動台灣軟體產業發展似乎成效不彰,當然也受到了各界批評。比如說曾任資策會副執行長的王可言砲轟資策會的酬庸文化,說資策會裡的領導人普遍缺乏帶領台灣軟體服務產業取得國際競爭力發展的熱忱。或是義美的高志明總經理批評資策會壟斷政府資源,優先掌握政府軟體專案的資訊,與民爭利。我對於資策會的這些批評因為沒有第一手的經驗和資訊,不確定該如何看待。但是資策會的員工有一千八百人,遠超過除了精誠(員工人數三千)之外其他的軟體公司,這件事情我真的想不透。如果資策會對於推動台灣軟體產業的發展不夠力的話,那就不要再投入那麼多的資源在這了吧,可以想點別的辦法呀。資策會裡面許多的軟體工程師釋出之後,多創立一些公司,或許還更能帶動軟體產業的發展。經濟部工業局為了推動軟體產業發展,也曾經規劃”軟體工業五年計畫”,這個計畫總共執行了兩期,從1993到2002年,這個計畫獎勵性質多過補助,但對於推動軟體公司上市櫃扮演了重要的角色,精業於1995年上市,凌群、友立、資通於2001年上市,昱泉於2002年上市。這對於軟體業來說似乎是個輝煌的年代。但,時至今日,在台灣軟體公司的市值還是遠遠低於電子製造業。
那台灣的軟體業,要怎樣才能變強呢? 我覺得要期待整個生態系都變好,大家一起成功是緣木求魚。我覺得有一家新創公司非常成功之後,就有機會打破我上述的種種惡性循環。我這樣想的原因是,我認為這跟拓荒一樣,要期待一片荒野全被整成好走的步道,不如期待一個拓荒者走出一條路讓大家跟。一個新創公司獲得巨大成功之後,這個公司的人才帶著成功的經驗再去創造或是協助其他的公司,像是當年PayPal mafia一樣。有了幾個公司成功之後,投資人對於軟體業有信心了,比較願意做早期高風險的投資,進一步提高軟體新創公司成功的機會。這樣就會有正向循環了。
不過問題回來了,軟體新創公司該怎麼得到巨大的成功呢? 我要給答案資格還不夠,因為我的公司還沒有獲得巨大的成功,但我的策略是這樣的:
1) 挑戰困難的問題,因為消費的根本在於花錢解結問題,問題越大越困難,客戶越是願意花錢去解決這個問題。困難的問題不見得一定很大,但是需要有能力的人花心思才有辦法好好解決。困難的問題本身就造成了一個很重要的競爭壁壘。
2) 組成頂尖的團隊。困難的問題,只有頂尖的人才才能解決。我無時無刻不在想人才的問題。遇到好的人才,我一定是用盡所有辦法,死纏爛打的也要請他加入團隊。我曾經等過兩年,才說服了一個非常稀有的人才全職加入團隊。雲象的人才素質非常高,絕對不輸台灣頂尖的大公司,這是連之前在聯發科擔任高級主管的同仁都認同的。因為我們有了很強的團隊,我們才有辦法挑戰一些世界級的問題。比如說骨髓抹片的AI分類計數,或是超高解析度(目前記錄是六億兩千五百萬畫素)影像的AI計算。
3) 找到志同道合的投資人。或許是我運氣好,也或許是我選擇得很嚴格,我找到了充分認同我對於公司發展方向的規劃,並且充分信任我,支持我的投資人。雲象股票的價格,雖然跟美國以及日本相比還是有一段落差,但是就台灣的新創而言是很高的,要找到願意投資我們的投資人並不簡單。但是一旦找到了,我們的合作非常的愉快,雲象也不斷地締造佳績。這是非常好的正向循環。
4) 學習和學界以及政府合作。因為台灣的投資氛圍不好,軟體新創公司必須要想盡辦法從各處或獲取資源。我為了人才的培育以及獲得,曾經到成大去教了AI。這讓我有機會介紹雲象給還沒有畢業的同學認識,在他們被大公司搶走前,吸引他們來雲象實習。我兩年前播的種,現在竟然收成了,有一位我當年教過的同學,到台大資工念完碩士之後,到雲象任職。我很開心,因為他是同一批面試的候選人裡面表現最好的。我覺得這是學界跟業界合作一個非常好的示範。我也還在嘗試在學界找到兼任的教職,持續這樣的合作模式。政府其實一直都在推動產業發展,雖然有些政策可能不見得合適,但只要能得到些許的支持,對公司的發展都會很有幫助。我們得到經濟部技術處以及台北市產發局的補助之後,計畫執行單位還協助連結其他的資源,這對公司來說是非常寶貴的,因為這些資源並不是我們平常接觸的到的,也為了我們帶來了新的效益。
以上,是我回顧雲象發展至今,覺得對我們來說有用的策略。我們還在持續努力當中,期許雲象能成為台灣軟體創業成功的典範之一,為台灣軟體業的發展盡一份心力。台灣的軟體產業環境好,裡面所有的公司才會跟著一起好。我很希望,在未來,台灣的軟體人才畢業後的第一志願,是台灣的軟體公司!
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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【#工程師之路】應徵最強科技公司 新竹面試全攻略
上一篇說到揭密新竹尚承科技資安公司,實習生的Daily Routine
今天,就讓我帶你來應徵「最強科技公司」,
一起了解竹科面試會考些什麼、衣服該怎麼穿、主管人怎麼樣的 #面試全攻略 吧。
一、#聯發科 :我應徵的是「軟體開發實習生」,面試當天會上機考C語言、還有英文(有點像是簡短版多益),所以平時就要準備好。面試時,總共有5個部門的主管,分別介紹各部門在做的事,看求職者對哪個領域比較有興趣。
二、#工研院大數據部門:我應徵的是「資料探勘實習生」,面試當天需要回答一些演算法、資料結構的相關問題,還有AI的基礎知識。特別補充:面試當天有C語言的筆試,需要特別準備Pointer。
三、#工研院自動駕駛部門:我應徵的是「演算法開發實習生」,需要具備一些自動駕駛的背景知識,整體來說,面試像聊天一樣很輕鬆,不需要太過緊張。
四、#正文科技:我應徵的是「系統測試實習生」,這個職缺是要求長期實習,基本上實習生時間上可以跟公司配合就OK。特別補充:時薪很高,200-250元。
五、#尚承科技:我應徵的是「實習生」,尚承科技是一間新創的物聯網資安公司,公司人數很少,實習生有很多事情可以學習,面試當天主管非常親切,了解求職者的領域再為他做安排。
面試這些公司的 #服裝要求,都是乾淨整齊、不用到穿正裝,我最後選擇的是工研院自動駕駛部門和尚承科技,分別是在大三的暑假、大四到碩一(長期實習)。
大家有過讓你難忘的面試經驗嗎?留言跟我說說你們的面試經驗談吧!
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【與成功英語面試的距離】這位女孩所碰到的英文口說狀況,你是否也有呢?
不瞞大家說,偷聽餐廳坐旁邊的人討論英文學習,真的是靈感的好來源。🤣
今天下午在內湖的聯發科分部有商英的講座,所以一早提前來了大直這邊邊吃中餐邊改一下 slides。好死不死隔壁坐了一對年輕的朋友一直在討論英文,其中一位在練習英文的面試,所以不好意思我真的忍不住聽了好多下。
那位年輕的新鮮人是念觀光的,接下來要去面大直的美X大飯店的缺。於是她即興地講了一段英文自我介紹給朋友聽。"My name is....I majored in.....I truly believe that..."
大概講了一分鐘後,她自己急忙補充「我覺得我講英文真的有點怪耶~」
朋友:「是因為太久沒用了嗎?我覺得還 ok。」
想了一想,她回:「恩~我覺得也不是噎。就覺得自己的發音不好聽吧。」
聽到這,我真的好想打斷她們,跟她們說其實這樣的發音已經夠了。因為以一個偷聽的路線,我「完全」聽得懂她在說什麼,其實就夠了。
真正要調整的地方是:
1️⃣ 整體的抑揚頓挫、停頓、和斷句。她所講出來的 speech 風格是很多典型台灣學生的風格。因為生怕自己忘記內容,所以斷句、停頓、抑揚頓挫等等全部放一邊。這樣的結果,說好聽是很像 AI、 siri,不好聽就是像「沒有靈魂的機器人」。所以這就是爲什麼在我的全方位口說課會一定要出一兩個作業,叼叼學生講英文的語調。
2️⃣ 整個自我介紹的內容彷彿是在批踢踢或是google 上面找到的大模板。一秒鐘可以換成別的 candidate 使用的句塊太多,這也是很大的問題。
總結來說,我覺得學習任何技能都一樣(不只是語言),有個人在旁邊能夠正確地指出 problems 很重要。因為正確認知到問題的存在點,在能有效地找出 solutions。如同充滿著抱負想進飯店業的女孩般,如果一直在雕細部的發音,可能再怎麼努力,成效都會打折扣。
That said, 還是祝福她啦啦!!(也謝謝她給我發文的題材 haha 本文看到請內信給我)
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紀錄一下面試心得,讓大家可以參考。 (但有很多東西很有識別性,所以就不寫出來了。) 只有寫一些公司,因為真的太多了orz 如果有機會,以後再補完背景小弟是4大剛畢業 ... ... <看更多>
聯發科ai面試 在 [心得] 電腦視覺/ML/DL/AI 面試分享- 看板Soft_Job - 批踢踢實業坊 的必吃
小弟前陣子在板上請教過問題,最近面試結束,分享給鄉民參考
本來因為覺得運氣成分居多僅分享給朋友QQ 但朋友各種慫恿就還是PO上來了
背景:
私大EE學+碩(4+1)
多益640
碩論做影像辨識+切割
職缺:
1. AI工程師(CV相關)*
2. ML/DL工程師(CV相關)*
3. 電腦視覺/影像處理工程師
*僅投Computer Vision相關,NLP和金融相關因完全沒碰過所以不投
應徵方式:
104 投29家,收到5家邀約 + 1家感謝,沒去1家**
內推
**阿福雖然不給面但有感謝投遞的回覆,HTC有寄信和打電話來,但婉拒面試
面試順序(共一個月):
?(一面) -> 金寶(新世代機器人) -> NexVision -> ?(二面) -> 由田 -> 仁寶
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? - ML/DL engineer
最後選擇的公司,也不知道為什麼心裡就是不想公開是哪間,內推得到面試機會
一面
跟主管*2聊
1. 自我介紹
2. 報做過甚麼專案跟討論內容
3. 未來會希望除了ML、CV這兩塊之外再多學甚麼
4. 覺得他們公司的產品可以跟AI有哪些結合
這邊說一下,小弟技能僅DL、CV、IP
前後端基本上算0,未來會點一些資料庫技能
然後主管A就開始介紹公司近況、福利和在各國的據點等等
最後互相留下聯絡方式
總時約1.5 hr
二面
過了兩個禮拜以為沒戲了
結果某天LINE我說可以約時間二面,與另一位主管聊
聊的東西跟一面基本上一樣,技術的東西比較少了一點,第4點居多
會多這次好像是因為一面時這個主管在國外,所以多加一次,不確定是不是常態
聊完後過一下子,一面的主管進來問期望薪資
這邊我開50k但朋友都嘴我開太低QQ
說這幾天不管結果是怎樣都會聯絡我
總共花約1.5 hr
Offer get N*12 (N>60)
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金寶(新世紀機器人) – DL Engineer變軟體工程師又變影像處理工程師
來看鄉民口中的金寶,果然還沒去面就...
EMAIL收到要先填一堆資料,很多不想填的我直接空白好像也沒差
面試當天早上接到電話說DL想找有經驗的,但還是可以去面軟體,為了朝聖還是去了
在深坑...超遠
到那邊先跟HR聊了一下,大概就是多益成績、介紹之類的,不過人資態度很好
主管進來,一樣自我介紹,然後報做過的projects跟碩論等等
我也老實跟他說我念EE沒修過CS的課,軟工基本上不熟
聽完他說那不如來做影像,不過他們公司用的都還是傳統影像的方法
問我對傳統影像有沒有興趣,我是回我對影像相關都蠻有興趣
然後就開始介紹公司福利,現在在做甚麼產品
一直強調他們公司很傳統之類的,其實態度一直都不錯,也可能是在...XD
最後問我期望薪資,我是開55k
他說月薪不會這麼高,但年薪會有到16個月之類的
獎金以全薪計算,不是底薪,如果OFFER開50k,年就是50k*12+50k*?
以上這段是以我理解主管的話來舉例,如果有錯不好意思
最後說如果這周五沒聯絡我就寄個Email給他提醒他
結果一直到隔周五才又寄信問我說能不能在電話聊一下
我說可以約時間聊,然後就再也沒回我了...
莫名其妙
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NexVision – AI Engineer
在六張犁捷運附近,交通蠻方便的,辦公室小小一間
裡面只有5個人
1個HR、2個工程師、2個intern,沒有主管
只有一個比較資深的工程師當窗口直接對日本老闆
老闆日本人也常駐日本,"好像"有母公司在日本
貌似是接案,主要做AI相關
基本上就是像學校實驗室的樣子,挺...特別?
目前好像還要自備電腦
HR很熱心,也很願意了解目前AI產業人才的想法是怎樣
很直接地跟我請教看到怎樣的職缺跟介紹會有興趣
一般的AI人才該有的技能有甚麼,哪些是plus之類的
再跟比較資深的工程師聊我做過的專案,用了哪些技術遇到甚麼困難等等
然後介紹他們現在在幹嘛、目前的情況是怎樣
這期間HR都在旁邊聽,偶爾問幾個問題
最後HR就說等老闆那邊回覆,月底不管有沒有上都會給答案
等待中,已經最月底了可能無聲卡XD
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由田 - 影像處理應用工程師,自我介紹後加面AI部門
辦公室環境蠻不錯的,面試前也是有先寄一個資料表要填
一樣不想填的就空白也沒差,但要自己印好帶過去
公司在中和,到那邊先寫邏輯跟程式測驗,很基礎的題目
基本上就網路上找得到的那種邏輯題型
四個人各講一段敘述,只有一個人說實話,那小名到底有幾個老婆?
程式部分
1. String reverse (手寫CODE)
2. sort (手寫CODE)
3. *ptr
4. == & =
5. public protected private
6. i++ ++i
其他還有一兩題忘了,都名詞解釋或解釋差異
考完等一下,AI主管先進來,一樣聊做過的projects、論文
問了一些NN的基本觀念問題
CNN跟Fully connected誰能夠取到比較多特徵
為什麼大家都跑來用CNN,優勢在哪裡之類的
介紹AI部門在幹嘛,怎麼運作,跟傳統影像部門區別在哪
優點是幾乎不用對客戶,95%時間都認真在做研發
我問會不會加班,他說基本上6點就走90%
不過有個很猛的點是AI部門每個人最低配就是Titan
主管本人一個人用一張V100,覺得羨慕...
AI主管說我程度不錯,應該是會拿到他們AI部門的Offer
最後要去AI還是傳統影像我再自己決定
再等了十幾分鐘,換傳統影像主管
這邊有點特別,可能剛剛AI主管有跟他說我對AI比較有興趣
這個主管好像對我興趣缺缺,講話很慢,常常尷尬冷場
只聊了一下專案和論文就請我回去了
不過倒也沒有冷言冷語或態度不好,就是講話很慢
會想幾秒才講一句話那種
期望薪資我開85萬/年
幾天後電話offer 53k*14+分紅獎金等等
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仁寶 – 影像演算法工程師 (AI team)
寶寶集團老大?
面試前要先在家做線上適職測驗
個人覺得選項不夠全面,花了一點時間甚麼選項才符合我
一樣有資料表、個資同意書,都要自己印自己簽完帶過去
在員工餐廳等了大概20分鐘,進去一個休閒室做線上測驗
測數字比對、圖形比對和矩陣旋轉比對,各有50題,分別只有3.5、3.5和9分鐘
數字我只寫了40題,圖形30題,矩陣44題
其實矩陣我個人比較擅長,但時間還沒到就敗給了括約肌...
話說這個題數後來主管說我考得不錯
不知道真的假的我沒看到分數
考完到隔壁棟面主管,直接開始講我的論文
是一個人蠻NICE的主管,跟我愉快的聊了很多跟我論文相關的東西
也有問到業界賺錢需要壓成本,但同時performance不能降時,該怎麼辦?
這題我也真不知怎答
我就老實回答如果當下沒有更好的演算法或model可以達到這樣的效果
時程又緊的話,我真的會不知道怎麼應對
但我也說,我對自己的近期期望是業界新鮮人的這一到三年
能完整參與到一件電腦視覺相關產品的開始到結束,累積經驗
這是我在學校學不到的
說完主管就開始講他們TEAM現在運作的情況
好像挺缺人的,AI team目前只有3個人,說預計要找到5-7人,NLP和CV的都要
目前都還是做內部客戶,還沒有對外,主要在做長照和AOI的部分
最後聊到薪資,因為我資料表上填期望薪資 70k/M
主管直接說不可能開到這麼高,照我這樣差不多就42-43k
但他們一年保15個月(12+0.5+0.5+2)
之後每年10月還11月會有一包額外的獎金
看績效大概落在1-4個月,所以通常會有17-19個月這樣
最後問我現在能不能確定要來上班,確定的話現場就可以發OFFER給我
但我回答說還要一個禮拜做最後決定,因為還有其他結果沒出來
現場口頭offer 42-43k*15 (滿一年後16-19),但沒有當場答應
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總結
學歷部分,私大碩真的不好拿面試,新竹小弟不太清楚
雙北104相關職缺被我輪了上百次,僅6個面試機會
小弟也不知道哪來的心臟連C/C++都沒練就上場了
結果運氣好,不是沒考就是考得挺基礎的
也許會考的公司我連面試機會都沒有吧XD
關鍵還是在作品,因為作品,我跟仁寶、由田、?的主管都聊得很多
聊得多,能展現專業的地方也就比較多,學歷的影響應該就小一點吧
技能部分,碩班真的有被好好操到
ML/DL部分還頂得住,但軟工不熟,資料庫或APP等完全不懂
不知道算是缺點還是這應該屬於plus,每間公司的尺都不太一樣
薪資部分,真的不要怕開高,尤其AI/ML/DL缺
除了大公司很多固定價外,有開有希望
小弟實驗室同屆畢業的同學們都拿到非常不錯的offer
都在55k/M上下,只能說大AI時代啊 ...
不過同學們真的都很強就是了
在這邊祝福大家都能找到理想工作好好打拼
薪資除了?我是直接開了,貌似也沒簽甚麼保密協定之類的
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.246.30.47
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1535716676.A.12B.html
當初也沒想到做影像可以拿到這樣的薪水
學長姊給我們的忠告都是畢業不要做影像...
Titan已經train到不要不要的了
V100極狠
※ 編輯: ZuiYang (27.246.30.47), 09/01/2018 07:05:05
不過我是有修改、加一些東西進去啦
我覺得完全可以算
至少放在github也好
去面試還可以講一下你有在經營github之類的
※ 編輯: ZuiYang (27.246.30.47), 09/01/2018 13:49:21
小弟自嗨舉個例子看看
只針對DL部分,ML懂得太少不敢舉例
1.能自己提出不遜於當前top performance models的model 或是能提出不一樣的算法來優
化model 像是提出Focal loss這種
2.能用C手刻出NN/BP和一些相關函數
3.會用framework架model並設計如何訓練的計畫與優化方案(針對自己的case)
4.只會github clone來玩玩 改改參數試試看變怎樣
小弟大概2.的菜雞
1.就頂尖conference常客,這個數學要極猛,腦洞也要夠大,然後被人家問怎麼做出來的
都說就亂調出來的,只能跪
2.是我認為研究要做得好應該要努力的地方,只有從頭到尾自己走過一遍,才能知道自己
在幹嘛
3.就會應用,相關的碩班能畢業至少有這個程度吧...應該
4.就初學或玩玩
※ 編輯: ZuiYang (27.246.30.47), 09/01/2018 23:30:02
FC是每個Neuron 對 每個Neuron呢
取到的特徵量FC>>CNN
但有效特徵的比例CNN>FC
所以大家都先用數層CNN把真正重要的特徵取出來(降維)也就是濾掉不重要的
然後最後再用FC找這些特徵的關聯
這邊補充一下 我指的是hidden layer取特徵的階段
因為某些私人原因不然真的挺想去由田的,
薪資真的也給的不錯
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