之前还是学生的时候在版上发文询问过方向，到现在已经工作约半年了， 分享一下我後来学习的方向和目前的工作内容，当作回馈。 简单描述当初发文询问的原因，想知道详细内容可以a我的id: 硕班读AI，毕业後想去日本工作，如果想进外商该如何准备。 ============================================================ 说来惭愧，但我现在在新竹IC design 公司当软体工程师， 只能跟大家分享读 AI 的出来工作可能接触到的内容。 以下内容分为两大部分: 在学期间进修方向和目前工作内容。 在学期间: 升硕二暑假的时候去了一间日本新创的 AI summer bootcamp(台湾办公室举办的)， 分组做project，主要是带大家走过产品开发的流程，会学到 scrum、git、docker等等， 但能学到多少很看组别。 寒假的时候去了一趟CES，教授以前的同学在搞新创，帮他开发VR相关演算法， 还有产品demo需要的东西，负责站台讲解公司的产品等等，换来免费去CES的机会。 学到蛮多东西的，多数大公司的新科技都让人惊艳，还有印度腔的英文完全听不懂:( 硕二除了做CES需要的东西，时间都拿去研究了，没什麽时间去读 OS，计组，打kaggle 或是养github。原本硕论在做特徵解耦(feature disentangled)的东西，但发现数学算 不太出来，google 又发那种训练了超过1万个模型的论文(ICML 2019 best paper)， 评估後觉得无法准时做出符合教授标准的东西，决定换题目，改做物件侦测这种偏应用 的。勉强投了 NeurIPs 拿到 2 accept/ 2 reject 的分数，努力 rebuttal 後最後 被reject。虽然最後有准时毕业，但也没麽动力把论文修修改改转投其他地方了。 毕业的时候因为疫情的关系，决定先在台湾工作。 工作内容: 1. Converter: 将不同深度学习框架的模型做转换，会碰到 tenserflow、 tenserflow lite、pytorch、onnx 等等，主要就是要看的懂官方文件和 理解不同框架实作上的差异。 2. 写一些 test case，公司有QA但是他们不懂AI的东西，所以要先自己写。 3. AI compiler: 如何针对公司的不同硬体，对模型做优化，需要一些 embedding system的知识，觉得没读OS和计组的债可能准备要还了:( 除了上述的这些，模型量化(quantization)和剪枝(pruning)的东西也会碰到，有时候要 看看那些大公司的research lab 又发了什麽新论文，这些新东西能不能用在公司产品上。 工作环境很不错，准时上下班，但薪水没有一线IC design厂多就是了。 大概这样，谢谢收看:) --

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