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[徵才] gogoro機器學習研究員

看板Soft_Job (軟體人)作者 (我抱到陳金茂了 哈哈哈)時間7年前 (2017/12/22 00:26), 7年前編輯推噓32(39推 7噓 37→)
留言83則, 38人參與, 7年前最新討論串1/1
[公司名稱、統編] gogoro 睿能創意(53433060) [工作地點] 桃園龜山區頂湖路33號（龜山工業區） [公司網址] https://goo.gl/mKaxhm [職務名稱] 機器學習研究員 [工作敘述] 1. 設計並實作後台進行數據分析 2. 解讀、分析數據並將結果視覺化 3. 將用戶分群，以實現智能匹配 4. 使用機器學習和統計演算法建立預測模型 5. 設計高效、彈性、自動化的流程進行大型數據分析以及模型的驗證、開發與實作。 6. 能順利地與同事溝通並密切合作 7. 熱愛學習新技術 8. 應用在公司所有產品當中，希望透過資料分析與模擬模型，提供更有利消費者的使用環境與其他商業運營模式。 [基本條件] 1. 學歷要求：研究所以上 2. 程式語言: Python and R語言 [加分條件] 1. 具備資料探勘、統計分析及機器學習的相關知識 2. 具備大規模數據處理的相關經歷 3. 對資料具高度敏感性與熱情，勇於提出自己的看法 [待遇] 薪資(月薪)：50000以上，依能力經驗敘薪 薪資(保證最低年薪，必填項目) ：月薪14個月 年終獎金計算方式：底薪計算 ****以下工時與加班費必填，不填刪文水桶**** [工時] 9:00~12:30; 13:30~18:00 [加班費制度] 比照勞基法 員工是否需自備工具? (是/否) :否 [應徵方式] 職缺傳送門：https://goo.gl/4SBq6p [公司介紹] gogoro是以開發和銷售電動機車及電池交換基礎設施的公司。 我們的團隊平均40歲以下，充滿活力、熱情與創造力。 我們堅信好的設計，能夠透過產品改變世界，帶領人們走向更美好的生活風景。 [投遞方式] 104投遞履歷：https://goo.gl/ehptLQ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 49.214.194.24 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1513873569.A.BFB.html
推
12/22 00:57, 7年前 , 1F
我猜會被噓所以先幫補！
12/22 00:57, 1F
推
12/22 01:16, 7年前 , 2F
為什麼噓？
12/22 01:16, 2F
推
12/22 01:41, 7年前 , 3F
是 Python 不是 pyton
12/22 01:41, 3F
噓
12/22 01:52, 7年前 , 4F
ML scientist only 50k???
12/22 01:52, 4F
→
12/22 06:33, 7年前 , 5F
這至少75k吧....
12/22 06:33, 5F
推
12/22 07:14, 7年前 , 6F
五萬 科科
12/22 07:14, 6F
推
12/22 07:14, 7年前 , 7F
不錯阿，可以當新訓中心
12/22 07:14, 7F
噓
12/22 08:39, 7年前 , 8F
狗狗肉
12/22 08:39, 8F
→
12/22 08:49, 7年前 , 9F
做功德
12/22 08:49, 9F
噓
12/22 09:01, 7年前 , 10F
以本版鄉民實力 最少年薪三百萬
12/22 09:01, 10F
推
12/22 09:06, 7年前 , 11F
殊不知做ML的人早就找不太到工作了 比碼農還難找
12/22 09:06, 11F
推
12/22 09:21, 7年前 , 12F
我也覺得為啥噓??噓的人很厲害 ？？也沒看過他們分享阿XD
12/22 09:21, 12F
推
12/22 09:26, 7年前 , 13F
14*50K其實可以 因為ML沒有念到博士都是廢物
12/22 09:26, 13F
→
12/22 09:30, 7年前 , 14F
碩士的ML都只是調調參數
12/22 09:30, 14F
→
12/22 09:31, 7年前 , 15F
唯一的例外大概只有台大
12/22 09:31, 15F
推
12/22 09:34, 7年前 , 16F
你看吧被噓惹，我再補！
12/22 09:34, 16F
推
12/22 09:35, 7年前 , 17F
這家的薪水普遍來說真的不好 又偏遠 超難找人
12/22 09:35, 17F
→
12/22 09:35, 7年前 , 18F
之前聽說部份軟體團隊明年要搬來台北 但是薪水還是沒變
12/22 09:35, 18F
噓
12/22 09:36, 7年前 , 19F
以這需求就明顯找新鮮人但又不敢講明 有啥好不能噓
12/22 09:36, 19F
推
12/22 09:37, 7年前 , 20F
年薪沒200萬美金 來po文 就是討噓
12/22 09:37, 20F
→
12/22 10:12, 7年前 , 21F
台大：我也是調調parameter
12/22 10:12, 21F
→
12/22 10:19, 7年前 , 22F
北京做ML的薪水稅後至少2.5W以上，這裡是找騙子吧？
12/22 10:19, 22F
※ 編輯: laux (113.196.131.34), 12/22/2017 10:34:32
推
12/22 10:39, 7年前 , 23F
應該是會用迴圈自動跑N-Fold CV找參數就夠了
12/22 10:39, 23F
推
12/22 10:55, 7年前 , 24F
找騙子？Machine Lying ?
12/22 10:55, 24F
→
12/22 11:55, 7年前 , 25F
每個都調參 model會天上掉下來給你調嗎
12/22 11:55, 25F
推
12/22 12:06, 7年前 , 26F
樓上 參考這個https://imgur.com/a/CZWkD
12/22 12:06, 26F
→
12/22 12:07, 7年前 , 27F
model多的是 open source滿街跑
12/22 12:07, 27F
推
12/22 12:09, 7年前 , 28F
哪個夯就用哪個，講個TensorFlow感覺就很潮
12/22 12:09, 28F
推
12/22 12:34, 7年前 , 29F
台灣行情碩士級約7萬到10萬以上
12/22 12:34, 29F
推
12/22 12:36, 7年前 , 30F
太低就是給人練功的
12/22 12:36, 30F
推
12/22 12:38, 7年前 , 31F
樓上的行情僅限於四大
12/22 12:38, 31F
推
12/22 12:38, 7年前 , 32F
台灣公司動作慢。今年才剛開始組team
12/22 12:38, 32F
→
12/22 12:39, 7年前 , 33F
不一定要四大，但要有實戰經驗
12/22 12:39, 33F
→
12/22 12:39, 7年前 , 34F
樓上的行情是看完林軒田李弘毅又真的"實作"過的
12/22 12:39, 34F
→
12/22 12:40, 7年前 , 35F
90%清交成ML碩士都只會調參數 不會實作
12/22 12:40, 35F
→
12/22 12:41, 7年前 , 36F
碩士真的懂得開碩士7萬到10萬合理
12/22 12:41, 36F
推
12/22 12:48, 7年前 , 37F
要從感知器開始從頭寫個MODEL嗎？
12/22 12:48, 37F
推
12/22 12:50, 7年前 , 38F
learning是從input data開始算的 感知器完全沒關係=.=
12/22 12:50, 38F
推
12/22 12:58, 7年前 , 39F
一個ML各種解讀，很多人覺得會自己從頭BUILD MODEL才算會
12/22 12:58, 39F
→
12/22 12:59, 7年前 , 40F
不過其實我覺得ML本身領域也不小，只用ML涵蓋也怪怪的
12/22 12:59, 40F
→
12/22 13:00, 7年前 , 41F
MODEL DESIGN是ML，DATA ENGNEERING也是ML，流程設計也是
12/22 13:00, 41F
→
12/22 13:00, 7年前 , 42F
以後搞不好ML的缺也會開始把這些都交代清楚了
12/22 13:00, 42F
推
12/22 13:05, 7年前 , 43F
不用看那麼多東西 重點是實作要快 實作也絕非MNIST玩玩
12/22 13:05, 43F
→
12/22 13:06, 7年前 , 44F
我是覺得調參沒這麼容易 也需要人力
12/22 13:06, 44F
→
12/22 13:07, 7年前 , 45F
現在也很少人從頭開始建模型搭架構 重點是要快速訓練出來
12/22 13:07, 45F
→
12/22 13:07, 7年前 , 46F
給你兩周 git clone一下 訓練一個不錯的人臉辨識model
12/22 13:07, 46F
→
12/22 13:08, 7年前 , 47F
基本上看弄得怎樣就知道了 不用懂SVM推導也可以
12/22 13:08, 47F
推
12/22 13:11, 7年前 , 48F
M大說的感覺就好像碩班在做二級結構預測的工作，重點是挖
12/22 13:11, 48F
→
12/22 13:11, 7年前 , 49F
參數做參數，然後用不同MODEL去驗證這個參數是否有意義
12/22 13:11, 49F
→
12/22 13:12, 7年前 , 50F
反而主要是在驗證參數跟架構的價值，MODEL是驗證工具。
12/22 13:12, 50F
→
12/22 13:13, 7年前 , 51F
所以其實業界比較需要的反而是這樣的能力嗎？
12/22 13:13, 51F
推
12/22 13:14, 7年前 , 52F
一般應用就是看訓練出來的model辨識率跟速度如何
12/22 13:14, 52F
推
12/22 13:18, 7年前 , 53F
不過職缺很多種阿 有的起薪隨便都七萬起阿
12/22 13:18, 53F
推
12/22 13:22, 7年前 , 54F
不過也是要看薪資結構啦 但是年薪攤月薪 沒七萬別去
12/22 13:22, 54F
推
12/22 13:46, 7年前 , 55F
我以為都10萬以上起跳在找人
12/22 13:46, 55F
推
12/22 14:04, 7年前 , 56F
這就找新人啊 這薪水也找不到四大的吧
12/22 14:04, 56F
→
12/22 14:05, 7年前 , 57F
四大做ml的都在豬屎屋了吧
12/22 14:05, 57F
推
12/22 14:20, 7年前 , 58F
是50K以上又不是以下 ok的啦...
12/22 14:20, 58F
推
12/22 15:02, 7年前 , 59F
請問版上各位前輩 現在ml除了調參數與設計模型外 還有
12/22 15:02, 59F
→
12/22 15:02, 7年前 , 60F
那些是在校學生可學習的？
12/22 15:02, 60F
推
12/22 15:03, 7年前 , 61F
我覺得價值最高的是Domain Know how，因為這樣你才不是調
12/22 15:03, 61F
→
12/22 15:03, 7年前 , 62F
參數，而是主動去設計跟製造有意義的參數，但是還沒進去
12/22 15:03, 62F
→
12/22 15:04, 7年前 , 63F
領域，大概也是只有類似的操作經驗可以沿用吧。
12/22 15:04, 63F
推
12/22 15:27, 7年前 , 64F
有五萬以上，沒有預算上限阿。
12/22 15:27, 64F
推
12/22 15:29, 7年前 , 65F
說實在雖然都是ML, 做CV做NLP做推薦都很不一樣
12/22 15:29, 65F
→
12/22 15:29, 7年前 , 66F
只有調參數也太小看ML的專業了...
12/22 15:29, 66F
推
12/22 16:12, 7年前 , 67F
不加班還不錯 感覺越賣越好
12/22 16:12, 67F
→
12/22 16:36, 7年前 , 68F
認真講，現在不加班，後端，做沒用到什麼高深數學模型
12/22 16:36, 68F
→
12/22 16:37, 7年前 , 69F
和演算法的後端，薪水比這個高不少……
12/22 16:37, 69F
推
12/22 18:38, 7年前 , 70F
前同事面試過，很呵呵
12/22 18:38, 70F
→
12/22 20:34, 7年前 , 71F
面試呵呵+1
12/22 20:34, 71F
→
12/23 00:05, 7年前 , 72F
呵呵 上市會變成股王嗎
12/23 00:05, 72F
噓
12/23 02:32, 7年前 , 73F
只會調 hyper-parameter 也要能夠調到練的出來
12/23 02:32, 73F
噓
12/23 10:39, 7年前 , 74F
誰跟你一個ML各自解讀 不懂就去google 虧你還在軟體版
12/23 10:39, 74F
→
12/23 10:39, 7年前 , 75F
連build這種字眼都可以冒出來
12/23 10:39, 75F
推
12/23 13:41, 7年前 , 76F
車體零件貴到靠北,我寧願騎油車
12/23 13:41, 76F
推
12/23 14:20, 7年前 , 77F
可以請問一下build的問題在哪？要怎麼表達比較好嗎？
12/23 14:20, 77F
→
12/23 17:35, 7年前 , 78F
其實從頭的定義有點模糊.. 從numpy開始嗎？
12/23 17:35, 78F
→
12/23 17:37, 7年前 , 79F
還是從想結構和loss function開始..
12/23 17:37, 79F
推
12/24 07:00, 7年前 , 80F
是徵engineer還是scientist?看徵才內容混在一起了。
12/24 07:00, 80F
噓
12/24 11:04, 7年前 , 81F
非常不推薦這家公司，面談當天被主管無預告放鴿子，
12/24 11:04, 81F
→
12/24 11:04, 7年前 , 82F
事後聯絡hr也無任何音訊與說明，非常不專業，應徵者
12/24 11:04, 82F
→
12/24 11:05, 7年前 , 83F
要放亮眼睛，多加打聽。人怕入錯行
12/24 11:05, 83F
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