小弟是北科资工硕毕，研究所期间是做 H.264 相关的题目。进入职场後前几年做过几年笔电系统厂，碰过BIOS、工厂测试等软体职务。後来因为还是很希望能做影像处理相关的工作，跳到ISP领域的公司。做过相机3A调校、以及IQ tuning软体功能改善。 由於是系统厂出身，加上当时功课做得不够，跳至ISP领域才深感自己能力有限。所以当时转职後其实做得很辛苦。後来靠不断请教前辈+自修：看懂前辈们的调校演算法，以及读c-model程式码了解IC内部实作方式(其实只用了一些简单的方式，c-model程式并不算难)，很多IQ调校的眉角在慢慢摸索後才渐渐抓到诀窍。只有纯软体开发和相机韧体维护方面和前工作比较接近，觉得比较没问题。 後来因为某些原因，离开了原ISP的工作，目前在相机模组厂负责产测软体部份。一般软体实作方面对我来说没有太大困难，目前用到的影像测试也都是些基本的，如MTF、侦测坏点之类的演算法。工厂制造流程实际参与後，测试方面已渐渐熟悉，而机台制程没有接触的机会。有时会需要开发一些影像侦测功能，协助工厂自动化：例如零件有没有漏上、镜头位置有没有偏心等，有机会练到一些AOI相关的技能。但由於部门同事与主管在AOI方面，大家似乎也都是几个臭皮匠的程度，所以开发演算法其实是OpenCV能用的凑一凑，可以动就好。 以前在研究所是因为有兴趣才选影像相关的实验室，後续工作虽然曾经走了弯路，但还是希望自己的职涯还能继续在这方向努力。基於自己的学历，以及先前累积的工厂和影像处理相关经历，IC design house的影像演算法我大概没机会，但或许用软体+一些GPU或CPU多媒体指令集加速的AOI演算法开发可能是我能试试看的方向。 目前我37岁，年薪约130W。以下是我计画的AOI转职路径： - 目前先做好眼前的相机模组产测工作。上班时间偶尔会有一些AOI题目可练 - 利用下班时间努力自修补足AOI相关知识约1~2年： - 补上自动化研究所该学的基础知识，如自动控制理论(我已修过线代/工数/DSP) - 上职训局的机器视觉/PLC实务课程 - 查最近几年硕博士论文网，看看最近自动化研究所的论文都做哪些题目/用哪些方法 - 修machine learning(传统经典方式就好，先不分心碰deep learning)线上开放课程 - 参考现有的OpenCV/numpy原始码学习 - 练习GPU/CPU SIMD指令实务技巧 - 我的本业：软体开发能力会持续精进。目前持续有在练C++ unit testing、重构方面的技巧。 - 累积至一定实力再投履历 我的目前了解的资讯基本上都是从ptt爬文得知的，有许多的不熟悉与不确定。以下是我的问题，抱歉有点杂，希望能尽量表达我目前的认知： (以下AID除非特别指定，都是 Tech_Job 板的文章) - #1R6JJxC4 #1QLB9Nx7 提到AOI软体工程师年薪刚入行约60W~70W，做到资深有150W~200W。一般情况年薪大约多少呢？ - #1NHhB-DK #1LHQxzHc 提到在国际大厂已提供完善方案的情况下，我们只能偶尔在部份用大厂API不划算情况下，才有施力的空间。这样的自主开发机会多吗？硕士学历有资格做吗？ - #1K-6_LEZ #1K-8Bb_k (Mechanical板) #1Lx59Z8r 提到工具机产业似乎目前不大重视研发，而AOI是这产业中的一个零组件，发展性是否也因此受限？ 这篇 #1KxLM3Vj 的前辈则建议(PLC)在台厂练功、往欧美原厂跳，但不知AOI是否也类似？ - #1Kxp817X 提到业主端产线机台出问题，需要常出差解决问题？不要在大公司，会做很多年学不到东西。这适用AOI吗？小公司会配置AOI开发人员吗？ - #1KxLM3Vj 也提到不大需要加班，但那是指外商。台商加班情况如何？ - 进这行後，资工系重视的那些软工实务，如TDD、Scrum、版本控制等，还会受重视吗？会不会同事没听过OOP，程式没架构，一大团混乱难以维护？ 在这里想请教在AOI业界服务过的前辈，以我上述的资历，转职AOI是否可行？ 恳请大家帮忙给点意见，感激不尽！ --

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