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※ 引述《x00420x (奕)》之銘言: : 各位前輩好: : 小弟116機械碩畢業,剛退伍正在找工作的菜鳥 : 由於碩論的關係小弟有用到OpneCL或CUDA : 來改寫一些線性代數運算達到演算法的加速效果 : 之後覺得蠻有興趣的想再繼續從事相關的工作 : 但104上能找到的相關職缺的似乎不多 : 少數是要跟影像辨識或是機器學習做結合 : 或許本身不是資工相關出身,所以有些公司投了都沒下文 : 小弟很願意從影像辨識或是機器學習學起 : 也努力地在加強CS的基礎知識 : 但應該不太會有公司願意這樣花時間訓練一個新人 : 小弟現在對於找工作感到有點迷惘 : 是平行運算在業界用不太到亦或是...? : 請問版上的各位前輩能否為小弟指點迷津?小弟會萬分感謝您們建議 小弟也用過 GPGPU,當時是算物流車配送的最佳路線。 目前本人是不看好未來十年GPGPU廣泛的應用。 我只看好學術界或財團法人可繼續靠這生論文而已。 商用場景最大的問題不會卡在CPU計算速度。 計算速度成為瓶頸之前,會先卡 I/O,接下來是 Memory, 即使有平行處理需求,也有很多GPGPU以外的替代方案。 所以沒有人會去特別設置 GPGPU 來處理商業問題。 GPGPU 拿來練頭腦,或學習資料處理架構倒是不錯的經驗,我還蠻慶幸自己學過。 其實很多事情頭腦要靈活一點。 1. 履歷寫法 像我之前覺得 CUDA 或 OpenCL 支援性太差了。 乾脆直接利用一般CPU的多核改寫。這樣每台電腦都能用。 雖然速度差多了,但至少企業用得到。 我投履歷時的作品集,用了一張柱狀圖, 告訴人業主用了這多核平行作法,會快多少秒完成工作。 你甚至可以把一台主機因你的算法產生的價值換算成台幣,寫在履歷上。 任何面試看到有錢進來,都會買單的。 你的履歷可能會寫 :我會 CUDA ,我會XX算法...,投稿XXX。 我的履歷可能會寫 :每年為企業創造3萬元利潤的算法,使用C++實做多核心...。 我愛寫老闆愛看的文字,你愛寫教授愛看的文字。 2. 找工作為何限定碩士論文研究 碩士論文就跟任何一門課程一樣,你學過。但你不一定要去用阿。 其實業主也是,誰會在意你碩士論文在幹嘛阿,現在碩士論文的程度是有目共睹的。 大家只在意你學校名稱,聽不聽話,會不會快速學習而已。 根本沒在意你碩士論文到底是不是你最強的專業。也用不太到。 到最後大概只會問你,用什麼程式語言完成的實驗? 拿別人不在乎的事情當主力找工作,當然覺得挫折很大。 建議你有興趣的工作,只要程式語言對,就可以投履歷了, 找工作很膚淺的,沒你想像那麼複雜。 --



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2F:推 ccccboom: 1推 08/22 05:44
3F:→ MOONY135: ...深有同感...... 08/22 08:14
4F:推 infit: 看不太懂還是給推 08/22 09:07
5F:推 femlro: 推,這才是在上班的高手 08/22 09:40
6F:→ femlro: 給的建議中肯有效 08/22 09:40
7F:推 maxqq: 好文,寫有助於企業的文字 08/22 09:51
8F:推 NCUking: 沒錯 碩班要找到相關的太難了 08/22 09:55
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10F:推 yourinfo: 同感,台灣大部分還是以生產為主,先增加經歷再說吧 08/22 10:41
11F:推 hakkacandy: 推.. 08/22 13:46
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19F:推 gsrr: 不過一般RD主管會比較偏好看老闆的語言嗎? 08/23 09:22
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24F:推 abola921: 真的,找工作運氣成份佔80%,談薪水看的又是嘴炮 08/26 23:15







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