作者scotJJ (风林火山)
看板Soft_Job
标题[请益] 深度学习工程师待遇
时间Sun Oct 21 01:09:37 2018
各位大大好，小弟最近想转职(32)，
在自学深度学习中，目前对一些 分类、
回归 的演算法 以及 一些常见模型CNN、RNN
的做法跟数学理论大概都能了解
(EX: 能解释反向传播等的原理之类的…)
还在学习更多中…，用tf、keras
实作简单的model也都都的出来，
一些较小型的范例都没问题。
只是因为是半路出家，私校资讯硕毕，
论文跟以前的工作经验和AI这块完全无
相关性 (虽然工作也是资讯相关)，想请教
有在深度学习领域工作的大大，小弟这样
情况，有办法找得到DL方面的工作吗，
我对这块是蛮有兴趣的(不然学不下去)，
目前在这块经营的前辈待遇大概如何?
一般DL新手待遇能谈到多少呢？
能否请大大解惑
--
※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 223.137.87.21
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1540055379.A.8AE.html
※ 编辑: scotJJ (223.137.87.21), 10/21/2018 01:13:02
※ 编辑: scotJJ (223.137.87.21), 10/21/2018 01:15:47
※ 编辑: scotJJ (223.137.87.21), 10/21/2018 01:16:22
※ 编辑: scotJJ (223.137.87.21), 10/21/2018 01:17:20
1F：推 dulldog: 个人觉得AI炒作到有点泡沫 成熟有价值的AI技术 大概只10/21 02:23
2F：→ dulldog: 有CNN YOLO10/21 02:23
3F：推 dulldog: 进入门槛其实很低 很多学习框架可以用 真正费时部分都在10/21 02:25
4F：→ dulldog: 资料收集与前处理及最後应用端10/21 02:25
5F：推 thefattiger: DL门槛真的很低，但通常只会DL是找不倒什麽好工作的10/21 03:05
6F：→ thefattiger: 比如你做影像也是得会传统的CV，不会做不了啥10/21 03:05
7F：→ thefattiger: 反向传播其实就是高中就有教的chain rule10/21 03:07
8F：→ thefattiger: 真的有想往这个领域发展的话也看点ML跟统计吧10/21 03:07
9F：推 BigShotBob: 完全同意 只会train model 真的完全没屁用 重点是你10/21 06:27
10F：→ BigShotBob: 怎麽用它 以CV来讲如何设计喂model的data label 如何10/21 06:27
11F：→ BigShotBob: 处理出来的sementic segment bounding box 如何把它10/21 06:28
12F：→ BigShotBob: 变成有用的东西 这才是业界最想要的10/21 06:28
13F：→ jamestian: 32岁了,应该想着如何多赚钱,而不是换跑道.10/21 07:05
14F：→ weinine32: 你讲的东西去youtube看莫凡的影片就会了。 你当DL工程10/21 08:48
15F：→ weinine32: 师的价值是什麽？ 有成功的作品吗？ 还是只会 .fit()10/21 08:48
16F：→ weinine32: .predict() 呢？10/21 08:48
17F：推 del680202: 看过一堆看AI红想转职只想train model的10/21 08:50
18F：→ del680202: 这种十个九个是麻烦制造者 10/21 08:51
19F：推 dulldog: 持续自学是好事，不泼你冷水，看过许多只会Train model，10/21 09:05
20F：→ dulldog: 就拿到大公司AI缺，不过对公司而言真的是灾难。若你想转10/21 09:05
21F：→ dulldog: 职，弄几个作品，可趁这波热度，赶快混水摸鱼抢个缺。10/21 09:05
22F：→ WunoW: ai不会是泡沫啦，至少不是热门得莫名其妙让人说不出原因10/21 09:54
23F：→ WunoW: 而且ai确实是可以拿来解决问题的，不是炫技给人看而已10/21 09:55
24F：→ bibo9901: AI公司的门槛不在模型...在工程和资料来源10/21 09:56
25F：→ WunoW: 像以前一堆人在酸大数据，现在来看，还有能酸的理由吗?10/21 09:57
26F：→ WunoW: 那些在酸的人都不知道自己的食衣住行早就离不开大数据了10/21 09:58
27F：→ WunoW: 反正就外行看热闹，一直都这样10/21 09:59
28F：→ javatea: 还有这种职称哦 .... 还真无聊 10/21 10:19
29F：推 mdkn35: 能解决问题比较重要 不然每天都在人工知能 哪天才会发现人10/21 10:53
30F：→ mdkn35: 工不能？10/21 10:53
31F：嘘 pig2014: 超废技能，你先能够证明演算法收敛性我才承认你是ML人才10/21 11:24
32F：推 choral: 捷径：打kaggle打出名次10/21 11:28
33F：→ ice80712: 只会调模型跟超参数的话 没什麽门槛吧10/21 11:52
34F：推 alihue: 这职缺一堆科系抢工作，举凡资工电机物理数学统计，私校还10/21 12:09
35F：→ alihue: 是趁早放弃吧10/21 12:09
36F：推 knives: 惯老板：不就是拿别人写好的工具改一下参数,领23k刚好而已10/21 12:11
37F：→ DrTech: 不觉得泡沫化，只是你都32了，之前的经历如何跟ML结合转10/21 12:17
38F：→ DrTech: 换成加值，我是比较好奇。光玩TF已经没用了。10/21 12:17
39F：→ DrTech: 另外，好不好找相关工作，薪资如何，与你找什麽公司有关。10/21 12:20
40F：→ DrTech: 不挑公司还是很好找吧 10/21 12:20
41F：→ aj175: 大家也鞭好凶R10/21 12:20
42F：→ qazedcrfv: 自己经验是差不多和演算法工程师薪资差不多，提供给你10/21 12:22
43F：→ qazedcrfv: 参考10/21 12:22
44F：→ DrTech: 我也觉得鞭的不是很中肯，我反而觉得推文很多人不是在做10/21 12:25
45F：→ DrTech: 相关工作，DL门槛低？有好的数据随便训练下就好？这都太10/21 12:25
46F：→ DrTech: 偏颇与业界脱节。10/21 12:25
47F：→ DrTech: 反向传播就是高中教的 chain rule? 可能你是天才吧，你看10/21 13:33
48F：→ DrTech: 到高中的 chain rule 就学会偏微分求导，并且学会神经网10/21 13:33
49F：→ DrTech: 络多层参数如何最佳化？中间跳了好多事情吧。ML现在就是这10/21 13:33
50F：→ DrTech: 样阿，一堆不懂的人在笑入门的人。10/21 13:33
51F：→ DrTech: 各种不同神经网路的反向传播做法也不同，只靠chain rule10/21 13:35
52F：→ DrTech: 就学会反向传播？不是不懂就是天才。10/21 13:35
53F：推 johnnyjana: 推楼上10/21 13:58
54F：推 wallrose: 反向传播是基於chain rule没错10/21 14:17
55F：→ wallrose: 但看到有人说「反向传播就是chain rule」整个傻眼10/21 14:18
56F：推 thefattiger: 反向传播基本原理本来就是chain rule，不然是什麽...10/21 14:32
57F：→ thefattiger: 很多东西本来就是从很基本的东西叠上去10/21 14:33
58F：→ thefattiger: 偏微分求导也是基本微积分而已，我只是想表达DL数学10/21 14:33
59F：→ thefattiger: 门槛不高，楼主想要走这行一定要充实其他的技能10/21 14:34
60F：→ thefattiger: 业界用DL主要都是在解决工程而不是学理问题10/21 14:36
61F：→ DrTech: 我觉得DL的数学门槛蛮高的耶，到现在还是一堆Paper根本看10/21 14:40
62F：→ DrTech: 不懂。解决工程问题也是，没什麽好方法，门槛颇高。 10/21 14:41
63F：推 thefattiger: 对於数学和统计出身的人来说，DL数学真的还好10/21 14:44
64F：→ thefattiger: 一些很前沿的idea当然比较难懂，但业界不会用到10/21 14:45
65F：→ thefattiger: 我目前的心得是工程门槛远高於数学门槛10/21 14:46
66F：推 john0312: 数学门槛高不高看公司吧？10/21 14:48
67F：推 thefattiger: 最近有很多人在研究explainable-AI10/21 14:49
68F：→ john0312: 至於ML/DS领域我觉得数学还是很吃重，看那精美的WGAN。10/21 14:50
69F：→ thefattiger: 就是帮助人类可以判断何时能相信AI10/21 14:52
70F：→ thefattiger: 换句话说就是目前的NN多数时间我们不知道他在干嘛10/21 14:53
71F：→ DrTech: 同意，大家讨论的角度不同，有误解先跟你说声抱歉。10/21 14:55
72F：推 thefattiger: 没关系，讨论一下让楼主参考也不错10/21 14:57
73F：→ thefattiger: 总之我想提醒楼主的就是，DL现在已经有非常多人投入10/21 14:58
74F：→ thefattiger: 务必要发展其他专长搭配DL，才能找到好工作10/21 14:58
75F：→ thefattiger: 看是要走影像或NLP或其他，都还要去深入该领域学习10/21 14:59
76F：→ gotrend: Drtech 中肯 跑跑模型的确call几个function 就好 不需要10/21 16:38
77F：→ gotrend: 数学 但要怎麽跑出有用的结果 需要参考很多paper 这当中10/21 16:38
78F：→ gotrend: 就牵涉到很多数学 而这才是DL engineer的价值10/21 16:38
79F：嘘 gotrend: 然後某肥宅不要再秀下限 BP只是有用到chain rule 不是基10/21 16:41
80F：→ gotrend: 於他 然後你上面应该是想说domain knowledgeㄅ ml三大元10/21 16:41
81F：→ gotrend: 素都讲不出来？10/21 16:41
82F：推 smallv: 建议别走 因为你会没机会 或待遇很低10/21 18:06
83F：→ smallv: 台清交成都不一定有机会 何况你是私校硕士10/21 18:06
84F：推 prag222: 等人工AI发展起来 准备失业 比较实际 10/21 18:28
85F：→ prag222: 笑嘘 写人工AI的程式就不会失业的说法10/21 18:29
86F：推 Murasaki0110: 看到一堆外行拼命想嘴也是很有趣10/21 18:52
87F：推 DarkIllusion: 嗯 一堆ML大师10/21 19:06
88F：推 Bujo: 爬网资料收集与清洗比较容易找工作10/21 20:56
89F：推 hanshsu: 网路当时也很泡沫啊 又没差 撑得下来就是通吃10/21 21:36
90F：→ lukelove: 不缺钱就去念博士再出来找, 缺钱就去刷leetcode10/21 21:37
91F：→ lukelove: leetcode 刷的好 即使只会AI皮毛也容易找工作10/21 21:37
92F：→ lukelove: 虽然32再念个博士 似乎有点危险10/21 21:41
93F：推 BignoZe: 找的到工作就不错了10/21 22:54
94F：推 abraxas: 数学都是基於加减乘除，看来大家小一就会了10/22 02:09
95F：嘘 exthrash: DL门槛最低了 你阿骂都会 门槛最高的是SRE和QA10/22 05:52
可是我阿嬷过世了…QQ
96F：→ thefattiger: DL数学门槛本来就不高啊,微积分线代对理工毕业来讲10/22 12:07
97F：→ thefattiger: 不就是加减乘除吗？就说门槛在工程不在数学10/22 12:07
98F：→ thefattiger: 台湾的DL缺要的是engineer不是scientist10/22 12:08
99F：→ thefattiger: 後者的缺也多半重学历,原po条件是很难进去的10/22 12:09
100F：→ thefattiger: ML/DL网路学习资源一堆,要只靠这个找到好工作很难10/22 12:09
101F：→ thefattiger: 所以我才建议原po加强domain knowledge才能脱颖而出10/22 12:11
※ 编辑: scotJJ (114.136.121.31), 10/22/2018 18:54:04
102F：推 Lorekeeper: AI炒作到泡沫化了+1...实作後没几个实用的应用 10/22 18:59
103F：推 sttagomantis: 泡沫化mit还砸了几亿美金盖ai学院? 恩.. 10/22 19:32
104F：→ y3k: 这波炒作最可怜的是原本专精於此的人 一堆套件都弄得阿祖从坟 10/22 20:00
105F：→ y3k: 墓爬出来都会了(? 10/22 20:02
106F：推 del680202: 之前参加一个google的研讨会 里面的data scientist分享 10/22 20:10
107F：→ del680202: 他们自家产品无脑train的精准度 只比他花大半个月分析 10/22 20:10
108F：→ del680202: 建模後的结果差了个0.0x% 10/22 20:11
109F：推 del680202: 你阿骂拿现在那些东西随便乱套滑鼠乱点跑出的结果 10/22 20:14
110F：→ del680202: 搞不好还能赢一票半路出家自学的工程师 10/22 20:16
111F：→ acoupleof123: 喔 听del这样讲，我也能进google train model罗XD 10/22 20:43
112F：推 acoupleof123: del的笑话真的很好笑。就跟大家都会开车，所以大家 10/22 21:05
113F：→ acoupleof123: 不可能开车跟不上专业赛车手一样。 10/22 21:05
114F：→ acoupleof123: 我就算无脑开，时间也不会差太多，还不就是开车XD 10/22 21:07
115F：→ acoupleof123: 这种无脑的话在这里竟然听的到，真的让我很失望。 10/22 21:12
116F：→ acoupleof123: 不过我是比较相信drtech说的话，看他过去的贴文，10/22 21:16
117F：→ acoupleof123: 我相信他在这个领域打滚很久了，是比较有参考性的。 10/22 21:16
※ 编辑: scotJJ (114.136.121.31), 10/22/2018 21:39:16
118F：推 Morphee: 上面说门槛低的 哪一个年薪超过150的？ 10/23 11:19
119F：推 thefattiger: 抱歉我刚转行大概90几而已,说门槛不高是指工作不难找 10/23 16:22
120F：→ thefattiger: 要领到150不管哪个领域,都得有一定的本事,当然门槛高 10/23 16:22
121F：推 zased: 朋友leetcode 刷满、博士、套套TF调参数就进google了。年薪 10/23 20:55
122F：→ zased: 600万，不用理那些酸民，好好打底然後用力投梦幻公司才是真 10/23 20:55
123F：→ zased: 的 10/23 20:55
124F：嘘 danny0108: 等你能看懂清大吴尚鸿的DL教学影片(youtube)再来说嘴吧 10/24 11:13