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[討論] Machine learning vs VLSI CAD

看板Tech_Job (科技人)作者 (認 同 請 按 2 )時間4年前 (2020/07/04 20:22), 編輯推噓26(28推 2噓 43→)
留言73則, 37人參與, 4年前最新討論串1/4 (看更多)
月薪300萬的大家好 目前上了四中其中兩間LAB 一間北部的是VLSI CAD以及TEST的LAB（2年半） 一間中部的是ML(主要做機器人控制2年） 如果想要在台灣工作，勢必去半導體產業鏈最好 （第二間吸引人的點是GG設備跟製程有收該LAB的學生） 不過目標還是如果能進豬屎是最好的 不知道該怎麼選擇 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 180.217.183.252 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1593865350.A.178.html
噓
07/04 20:28, 4年前 , 1F
你都說你想進豬屎 那你還上來問第二間
07/04 20:28, 1F
推
07/04 20:37, 4年前 , 2F
一樓有夠派欸
07/04 20:37, 2F
推
07/04 20:38, 4年前 , 3F
當然選VLSI CAD
07/04 20:38, 3F
→
07/04 20:38, 4年前 , 4F
機器人在台灣沒發展性
07/04 20:38, 4F
→
07/04 20:38, 4年前 , 5F
GG設備四中都能進得去
07/04 20:38, 5F
推
07/04 21:15, 4年前 , 6F
豬屎屋強烈建議重考四大
07/04 21:15, 6F
→
07/04 21:37, 4年前 , 7F
現在 design house 人不好找，四中也可以進 mtk 了，或
07/04 21:37, 7F
→
07/04 21:37, 4年前 , 8F
是在其他二三線過個水，mtk也會收
07/04 21:37, 8F
推
07/04 21:49, 4年前 , 9F
只能建議你1 2不會讓你比較好進豬屎屋...
07/04 21:49, 9F
推
07/04 22:19, 4年前 , 10F
我會選1
07/04 22:19, 10F
推
07/04 22:23, 4年前 , 11F
1 ！結 案 ！
07/04 22:23, 11F
推
07/04 22:42, 4年前 , 12F
design house 有斷層的現象
07/04 22:42, 12F
推
07/04 22:44, 4年前 , 13F
這三年來畢業生學ML的居多，IC反而少
07/04 22:44, 13F
推
07/04 22:47, 4年前 , 14F
IC人才養成大多需要時間去經歷tapeout 和IC sample ba
07/04 22:47, 14F
→
07/04 22:47, 4年前 , 15F
ck 的測試和量產，養成時間長
07/04 22:47, 15F
推
07/04 22:54, 4年前 , 16F
想比較穩定賺錢的話1 台灣賺錢的還是硬體
07/04 22:54, 16F
→
07/04 22:55, 4年前 , 17F
晶片規模小的IC design house 才有機會一票玩到底
07/04 22:55, 17F
→
07/04 22:55, 4年前 , 18F
還有ML太多人擠了
07/04 22:55, 18F
→
07/04 22:56, 4年前 , 19F
一些外商的工程師也摸不到測試和量產
07/04 22:56, 19F
→
07/04 22:57, 4年前 , 20F
學生都想做 ML 啊，但現實的是，台灣沒那麼多ML需求
07/04 22:57, 20F
推
07/04 23:09, 4年前 , 21F
中部，直接打槍，能進豬屎屋，不要太小間都屌打GG
07/04 23:09, 21F
→
07/04 23:36, 4年前 , 22F
第二間吸引人的點？？ 學ML去設備製程？
07/04 23:36, 22F
→
07/04 23:40, 4年前 , 23F
兩個乾脆結合 ㄏㄏ 更潮
07/04 23:40, 23F
推
07/04 23:47, 4年前 , 24F
想也知道ML之後還可以出國
07/04 23:47, 24F
→
07/04 23:55, 4年前 , 25F
ML感覺門檻太低了 之後會泡沫化的感覺
07/04 23:55, 25F
推
07/04 23:57, 4年前 , 26F
高中板有CS魔人，想當然力推Machine learning ，說美國
07/04 23:57, 26F
→
07/04 23:57, 4年前 , 27F
根本沒人想做夕陽產業IC，結果這裡有豬屎屋魔人，笑CS
07/04 23:57, 27F
→
07/04 23:57, 4年前 , 28F
的Machine learning 是去輪班的，蠻想這兩類魔人怎麼戰
07/04 23:57, 28F
→
07/04 23:57, 4年前 , 29F
學ML門檻低 IC design門檻較高 想也知道哪種容易被取代
07/04 23:57, 29F
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07/04 23:58, 4年前 , 30F
台灣能完美結合阿 輪班tune ML參數 潮!
07/04 23:58, 30F
→
07/05 00:00, 4年前 , 31F
如果以後想去中國或美國工作 就選ml
07/05 00:00, 31F
推
07/05 00:02, 4年前 , 32F
查一下 公司業績
07/05 00:02, 32F
推
07/05 00:02, 4年前 , 33F
如果你對ML沒想法 還是選IC Design吧..
07/05 00:02, 33F
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07/05 00:04, 4年前 , 34F
ML是有多少資料有多少職缺 除非你自認能做的比別人好
07/05 00:04, 34F
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07/05 00:12, 4年前 , 35F
用104查職缺, ML有4000多 IC design 8000多
07/05 00:12, 35F
→
07/05 00:16, 4年前 , 36F
不過目標還是如果能進豬屎是最好的
07/05 00:16, 36F
→
07/05 00:17, 4年前 , 37F
什麼選擇？ 不是繼續找工作？
07/05 00:17, 37F
推
07/05 00:30, 4年前 , 38F
CS 當然拼出國阿 XD 這不矛盾
07/05 00:30, 38F
噓
07/05 01:12, 4年前 , 39F
第二間是蔡？
07/05 01:12, 39F
推
07/05 04:30, 4年前 , 40F
ml門檻低？那是只調參數吧！現實問題哪有可能只調參數解
07/05 04:30, 40F
→
07/05 04:30, 4年前 , 41F
決的
07/05 04:30, 41F
→
07/05 08:31, 4年前 , 42F
ML的問題不是調參數 data preprocess才是重點
07/05 08:31, 42F
推
07/05 09:18, 4年前 , 43F
ML品質是不是出來差異很大啊？
07/05 09:18, 43F
推
07/05 09:40, 4年前 , 44F
對啊 因為去github抓模型調參連猴子都會做 品質差異
07/05 09:40, 44F
→
07/05 09:40, 4年前 , 45F
當然大 我聽過有公司pm都去學深度學習的
07/05 09:40, 45F
→
07/05 10:03, 4年前 , 46F
Ic才成本低 一堆洨公司還在玩18 35
07/05 10:03, 46F
→
07/05 10:20, 4年前 , 47F
ML就以前通訊組啊 反正最後也是被洗去做軟韌
07/05 10:20, 47F
推
07/05 10:26, 4年前 , 48F
ML就跟生科一樣 唸了保證後悔啦
07/05 10:26, 48F
推
07/05 11:07, 4年前 , 49F
以ML當碩論的應屆畢業生路過，如果讓我重選，我一定選晶
07/05 11:07, 49F
→
07/05 11:07, 4年前 , 50F
片，ML現在越來越難畢業了，每train一個數據就要跑個3~
07/05 11:07, 50F
→
07/05 11:07, 4年前 , 51F
4天，還要train的比原本模型好，我常常都是train出一堆
07/05 11:07, 51F
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07/05 11:07, 4年前 , 52F
沒有用的結果出來
07/05 11:07, 52F
→
07/05 11:58, 4年前 , 53F
後悔咧 笑死
07/05 11:58, 53F
推
07/05 15:02, 4年前 , 54F
這年頭ML的缺已經不是調參數了 雖然我幾年前剛開始入
07/05 15:02, 54F
→
07/05 15:02, 4年前 , 55F
行的時候是調參數沒錯 。從頭到尾end to end產品做出
07/05 15:02, 55F
→
07/05 15:02, 4年前 , 56F
來仍然是需要不少dev技能和對business的了解
07/05 15:02, 56F
推
07/05 15:07, 4年前 , 57F
ML剛畢業的初階新手很多。 但有多年ML職場實戰經驗以
07/05 15:07, 57F
→
07/05 15:07, 4年前 , 58F
及有ML+PM知識的主管/高層在市場上仍然少所以搶手。
07/05 15:07, 58F
→
07/05 15:07, 4年前 , 59F
造成ML新人找不到工作 的同時，公司卻找不到有經驗
07/05 15:07, 59F
→
07/05 15:07, 4年前 , 60F
的老手能帶領整個部門。
07/05 15:07, 60F
推
07/05 15:15, 4年前 , 61F
我那時候還能靠調參數入行 現在調參數都自動化了 不
07/05 15:15, 61F
→
07/05 15:15, 4年前 , 62F
需要招新手來調參數。其實DS這職位因為對domain knowl
07/05 15:15, 62F
→
07/05 15:15, 4年前 , 63F
ege的要求遠大於developer這類的職位 DS不適合招畢業
07/05 15:15, 63F
→
07/05 15:15, 4年前 , 64F
生新手 但招現成有經驗的老手不便宜(因為搶手) 比較好
07/05 15:15, 64F
→
07/05 15:15, 4年前 , 65F
的做法是可能外面有經驗的DS招一個就夠 配合培養公司
07/05 15:15, 65F
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07/05 15:15, 4年前 , 66F
內部優秀的員工(analyst) 進修，並升職為DS/MLE.
07/05 15:15, 66F
→
07/05 15:16, 4年前 , 67F
我當時就是一開始幫忙調參數 後來就內部升遷為DS.
07/05 15:16, 67F
→
07/05 15:17, 4年前 , 68F
公司也有出我進修的錢
07/05 15:17, 68F
推
07/05 15:22, 4年前 , 69F
如果是想確保一畢業就有工作 ML似乎不是好選項
07/05 15:22, 69F
推
07/05 18:43, 4年前 , 70F
推樓上
07/05 18:43, 70F
推
07/06 15:18, 4年前 , 71F
1
07/06 15:18, 71F
→
07/08 21:46, 4年前 , 72F
ml 沒四大特定lab 出社會跟本直接爆炸
07/08 21:46, 72F
推
07/08 23:06, 4年前 , 73F
去都能做的
07/08 23:06, 73F
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