作者jasontgi (政)
看板Soft_Job
标题[心得] 要导入AI需要软体&数据资料的文化
时间Thu Jan 3 23:15:06 2019
{原文出处}
https://www.facebook.com/ai4quant/posts/385788271986151
要导入AI需要软体&数据资料的文化
台湾业界长期并不将软体工程与资料科学视为显学
机器学习是奠基在 ML Engineer 与 Data Engineer 之上，还不包含最普遍的 Software
Engineer
所以在人工智慧之前，不妨先想想「工人智慧」可以做到什麽：比如影像监视、图片物体
辨识、语音辨识、自动驾驶，请人类来做，可以提供有价值的服务吗？如果提供的价值能
够让服务品质升级，就可以考虑透过AI来自动化。
台湾每年大量的资讯科系毕业生却都以投入硬体产业链居多，直到2018年国际科技公司如
Google, Microsoft, Amazon, IBM, Line, Oath Yahoo开始招聘AI工程师，希望能有所变
化。
很多已经在硬体厂工作的硬体工程师或管理阶层，因为已经领了高薪>150万总体年薪(基
本薪+bonus+加班费)，转换成本比较大，除非职场上的加班文化、工作理念不同才有可能
降薪转换跑道加入AI新创。但是AI这个领域里在台湾有多年Software+Data经验的人不多
，所以刚投入AI的工程师很多时候还会花时间打滚摸索。
Reference
https://data.leafwind.tw/build-software-engineering-and-data-culture-before-doing-ai-6e345986f872
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1F：推 twilighthook: data science这门台湾很少重视.. 01/03 23:40
2F：→ s890510: 希望不是喊一喊然後没多久就砍人了...0A0 01/04 00:31
3F：推 marc47: 如果不是做核心架构AI很难赚钱，因为等级级距落差太大，烧 01/04 01:24
4F：→ marc47: 钱烧很凶，最後推而求其次还不如用人做系统分析+经验累积 01/04 01:24
5F：→ marc47: ，边做点累积AI智慧能力，比较实在 01/04 01:24
6F：→ wrt: 已经在砍人了 01/04 12:09
7F：→ francej: 台湾要靠资料赚世界的钱钱很难很难啦 01/04 14:35
8F：→ francej: 就一个自我封闭的小岛，能掌握的资料很难跟外面的对手拚 01/04 14:36
9F：→ francej: 拚核心演算法也许有机会 但前提也是要找到够天才的才有用 01/04 14:37
10F：→ francej: 就已自动驾驶来说 人家Tesla已经一堆车子在路上跑蒐集 01/04 14:39
11F：→ francej: big data，演算法如果都是神经网路 台湾厂商根本不可能 01/04 14:40
12F：→ francej: 有机会的 (资料来源矮人一大截) 01/04 14:40
13F：→ francej: ML/DS在台湾恐怕就是国内中小企业等级 小确幸一下而已 01/04 14:42
14F：→ francej: 搞GPU硬体晶片架构的反而还比较有机会站上世界舞台 01/04 14:44
15F：→ eva19452002: 台湾的健保资料库很庞大的，够分析了 01/05 08:14