作者laux (我抱到陳金茂了 哈哈哈)
看板Soft_Job
標題[徵才] gogoro機器學習研究員
時間Fri Dec 22 00:26:06 2017
[公司名稱、統編] gogoro 睿能創意(53433060)
[工作地點] 桃園龜山區頂湖路33號（龜山工業區）
[公司網址]
https://goo.gl/mKaxhm
[職務名稱] 機器學習研究員
[工作敘述]
1. 設計並實作後台進行數據分析
2. 解讀、分析數據並將結果視覺化
3. 將用戶分群，以實現智能匹配
4. 使用機器學習和統計演算法建立預測模型
5. 設計高效、彈性、自動化的流程進行大型數據分析以及模型的驗證、開發與實作。
6. 能順利地與同事溝通並密切合作
7. 熱愛學習新技術
8. 應用在公司所有產品當中，希望透過資料分析與模擬模型，提供更有利消費者的使用環境與其他商業運營模式。
[基本條件]
1. 學歷要求：研究所以上
2. 程式語言: Python and R語言
[加分條件]
1. 具備資料探勘、統計分析及機器學習的相關知識
2. 具備大規模數據處理的相關經歷
3. 對資料具高度敏感性與熱情，勇於提出自己的看法
[待遇]
薪資(月薪)：50000以上，依能力經驗敘薪
薪資(保證最低年薪，必填項目) ：月薪14個月
年終獎金計算方式：底薪計算
****以下工時與加班費必填，不填刪文水桶****
[工時]
9:00~12:30; 13:30~18:00
[加班費制度]
比照勞基法
員工是否需自備工具? (是/否) :否
[應徵方式] 職缺傳送門：
https://goo.gl/4SBq6p
[公司介紹]
gogoro是以開發和銷售電動機車及電池交換基礎設施的公司。
我們的團隊平均40歲以下，充滿活力、熱情與創造力。
我們堅信好的設計，能夠透過產品改變世界，帶領人們走向更美好的生活風景。
[投遞方式] 104投遞履歷：
https://goo.gl/ehptLQ
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※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1513873569.A.BFB.html
1F：推 ghmsxtwo: 我猜會被噓所以先幫補！ 12/22 00:57
2F：推 diabloevagto: 為什麼噓？ 12/22 01:16
3F：推 lwlt1995: 是 Python 不是 pyton 12/22 01:41
4F：噓 ken9527k: ML scientist only 50k??? 12/22 01:52
5F：→ shiauji: 這至少75k吧.... 12/22 06:33
6F：推 Eos: 五萬 科科 12/22 07:14
7F：推 ptta: 不錯阿，可以當新訓中心 12/22 07:14
8F：噓 Huffman: 狗狗肉 12/22 08:39
9F：→ pelicanper: 做功德 12/22 08:49
10F：噓 duser: 以本版鄉民實力 最少年薪三百萬 12/22 09:01
11F：推 Hordor: 殊不知做ML的人早就找不太到工作了 比碼農還難找 12/22 09:06
12F：推 final01: 我也覺得為啥噓??噓的人很厲害 ？？也沒看過他們分享阿XD 12/22 09:21
13F：推 Sidney0503: 14*50K其實可以 因為ML沒有念到博士都是廢物 12/22 09:26
14F：→ Sidney0503: 碩士的ML都只是調調參數 12/22 09:30
15F：→ Sidney0503: 唯一的例外大概只有台大 12/22 09:31
16F：推 ghmsxtwo: 你看吧被噓惹，我再補！ 12/22 09:34
17F：推 robler: 這家的薪水普遍來說真的不好 又偏遠 超難找人 12/22 09:35
18F：→ robler: 之前聽說部份軟體團隊明年要搬來台北 但是薪水還是沒變 12/22 09:35
19F：噓 alan3100: 以這需求就明顯找新鮮人但又不敢講明 有啥好不能噓 12/22 09:36
20F：推 veryGY: 年薪沒200萬美金 來po文 就是討噓 12/22 09:37
21F：→ yolasiku: 台大：我也是調調parameter 12/22 10:12
22F：→ MasterChang: 北京做ML的薪水稅後至少2.5W以上，這裡是找騙子吧？ 12/22 10:19
※ 編輯: laux (113.196.131.34), 12/22/2017 10:34:32
23F：推 senjor: 應該是會用迴圈自動跑N-Fold CV找參數就夠了 12/22 10:39
24F：推 ghmsxtwo: 找騙子？Machine Lying ? 12/22 10:55
25F：→ Murasaki0110: 每個都調參 model會天上掉下來給你調嗎 12/22 11:55
27F：→ Ommm5566: model多的是 open source滿街跑 12/22 12:07
28F：推 senjor: 哪個夯就用哪個，講個TensorFlow感覺就很潮 12/22 12:09
29F：推 Morphee: 台灣行情碩士級約7萬到10萬以上 12/22 12:34
30F：推 Morphee: 太低就是給人練功的 12/22 12:36
31F：推 Hordor: 樓上的行情僅限於四大 12/22 12:38
32F：推 Morphee: 台灣公司動作慢。今年才剛開始組team 12/22 12:38
33F：→ Morphee: 不一定要四大，但要有實戰經驗 12/22 12:39
34F：→ Sidney0503: 樓上的行情是看完林軒田李弘毅又真的"實作"過的 12/22 12:39
35F：→ Sidney0503: 90%清交成ML碩士都只會調參數 不會實作 12/22 12:40
36F：→ Sidney0503: 碩士真的懂得開碩士7萬到10萬合理 12/22 12:41
37F：推 senjor: 要從感知器開始從頭寫個MODEL嗎？ 12/22 12:48
38F：推 Ommm5566: learning是從input data開始算的 感知器完全沒關係=.= 12/22 12:50
39F：推 senjor: 一個ML各種解讀，很多人覺得會自己從頭BUILD MODEL才算會 12/22 12:58
40F：→ senjor: 不過其實我覺得ML本身領域也不小，只用ML涵蓋也怪怪的 12/22 12:59
41F：→ senjor: MODEL DESIGN是ML，DATA ENGNEERING也是ML，流程設計也是 12/22 13:00
42F：→ senjor: 以後搞不好ML的缺也會開始把這些都交代清楚了 12/22 13:00
43F：推 Morphee: 不用看那麼多東西 重點是實作要快 實作也絕非MNIST玩玩 12/22 13:05
44F：→ Morphee: 我是覺得調參沒這麼容易 也需要人力 12/22 13:06
45F：→ Morphee: 現在也很少人從頭開始建模型搭架構 重點是要快速訓練出來 12/22 13:07
46F：→ Morphee: 給你兩周 git clone一下 訓練一個不錯的人臉辨識model 12/22 13:07
47F：→ Morphee: 基本上看弄得怎樣就知道了 不用懂SVM推導也可以 12/22 13:08
48F：推 senjor: M大說的感覺就好像碩班在做二級結構預測的工作，重點是挖 12/22 13:11
49F：→ senjor: 參數做參數，然後用不同MODEL去驗證這個參數是否有意義 12/22 13:11
50F：→ senjor: 反而主要是在驗證參數跟架構的價值，MODEL是驗證工具。 12/22 13:12
51F：→ senjor: 所以其實業界比較需要的反而是這樣的能力嗎？ 12/22 13:13
52F：推 Morphee: 一般應用就是看訓練出來的model辨識率跟速度如何 12/22 13:14
53F：推 Morphee: 不過職缺很多種阿 有的起薪隨便都七萬起阿 12/22 13:18
54F：推 Morphee: 不過也是要看薪資結構啦 但是年薪攤月薪 沒七萬別去 12/22 13:22
55F：推 goodga: 我以為都10萬以上起跳在找人 12/22 13:46
56F：推 Eric0605: 這就找新人啊 這薪水也找不到四大的吧 12/22 14:04
57F：→ Eric0605: 四大做ml的都在豬屎屋了吧 12/22 14:05
58F：推 coronach: 是50K以上又不是以下 ok的啦... 12/22 14:20
59F：推 hipitcher: 請問版上各位前輩 現在ml除了調參數與設計模型外 還有 12/22 15:02
60F：→ hipitcher: 那些是在校學生可學習的？ 12/22 15:02
61F：推 senjor: 我覺得價值最高的是Domain Know how，因為這樣你才不是調 12/22 15:03
62F：→ senjor: 參數，而是主動去設計跟製造有意義的參數，但是還沒進去 12/22 15:03
63F：→ senjor: 領域，大概也是只有類似的操作經驗可以沿用吧。 12/22 15:04
64F：推 menshuei: 有五萬以上，沒有預算上限阿。 12/22 15:27
65F：推 frouscy: 說實在雖然都是ML, 做CV做NLP做推薦都很不一樣 12/22 15:29
66F：→ frouscy: 只有調參數也太小看ML的專業了... 12/22 15:29
67F：推 ZhuBeiCity: 不加班還不錯 感覺越賣越好 12/22 16:12
68F：→ brianhsu: 認真講，現在不加班，後端，做沒用到什麼高深數學模型 12/22 16:36
69F：→ brianhsu: 和演算法的後端，薪水比這個高不少…… 12/22 16:37
70F：推 sp063439: 前同事面試過，很呵呵 12/22 18:38
71F：→ paint: 面試呵呵+1 12/22 20:34
72F：→ femlro: 呵呵 上市會變成股王嗎 12/23 00:05
73F：噓 Sixigma: 只會調 hyper-parameter 也要能夠調到練的出來 12/23 02:32
74F：噓 Ommm5566: 誰跟你一個ML各自解讀 不懂就去google 虧你還在軟體版 12/23 10:39
75F：→ Ommm5566: 連build這種字眼都可以冒出來 12/23 10:39
76F：推 famas2200: 車體零件貴到靠北,我寧願騎油車 12/23 13:41
77F：推 senjor: 可以請問一下build的問題在哪？要怎麼表達比較好嗎？ 12/23 14:20
78F：→ Kazimir: 其實從頭的定義有點模糊.. 從numpy開始嗎？ 12/23 17:35
79F：→ Kazimir: 還是從想結構和loss function開始.. 12/23 17:37
80F：推 SansWord: 是徵engineer還是scientist?看徵才內容混在一起了。 12/24 07:00
81F：噓 Richlifeily: 非常不推薦這家公司，面談當天被主管無預告放鴿子， 12/24 11:04
82F：→ Richlifeily: 事後聯絡hr也無任何音訊與說明，非常不專業，應徵者 12/24 11:04
83F：→ Richlifeily: 要放亮眼睛，多加打聽。人怕入錯行 12/24 11:05