小弟是北科資工碩畢，研究所期間是做 H.264 相關的題目。進入職場後前幾年做過幾年筆電系統廠，碰過BIOS、工廠測試等軟體職務。後來因為還是很希望能做影像處理相關的工作，跳到ISP領域的公司。做過相機3A調校、以及IQ tuning軟體功能改善。 由於是系統廠出身，加上當時功課做得不夠，跳至ISP領域才深感自己能力有限。所以當時轉職後其實做得很辛苦。後來靠不斷請教前輩+自修：看懂前輩們的調校演算法，以及讀c-model程式碼了解IC內部實作方式(其實只用了一些簡單的方式，c-model程式並不算難)，很多IQ調校的眉角在慢慢摸索後才漸漸抓到訣竅。只有純軟體開發和相機韌體維護方面和前工作比較接近，覺得比較沒問題。 後來因為某些原因，離開了原ISP的工作，目前在相機模組廠負責產測軟體部份。一般軟體實作方面對我來說沒有太大困難，目前用到的影像測試也都是些基本的，如MTF、偵測壞點之類的演算法。工廠製造流程實際參與後，測試方面已漸漸熟悉，而機台製程沒有接觸的機會。有時會需要開發一些影像偵測功能，協助工廠自動化：例如零件有沒有漏上、鏡頭位置有沒有偏心等，有機會練到一些AOI相關的技能。但由於部門同事與主管在AOI方面，大家似乎也都是幾個臭皮匠的程度，所以開發演算法其實是OpenCV能用的湊一湊，可以動就好。 以前在研究所是因為有興趣才選影像相關的實驗室，後續工作雖然曾經走了彎路，但還是希望自己的職涯還能繼續在這方向努力。基於自己的學歷，以及先前累積的工廠和影像處理相關經歷，IC design house的影像演算法我大概沒機會，但或許用軟體+一些GPU或CPU多媒體指令集加速的AOI演算法開發可能是我能試試看的方向。 目前我37歲，年薪約130W。以下是我計畫的AOI轉職路徑： - 目前先做好眼前的相機模組產測工作。上班時間偶爾會有一些AOI題目可練 - 利用下班時間努力自修補足AOI相關知識約1~2年： - 補上自動化研究所該學的基礎知識，如自動控制理論(我已修過線代/工數/DSP) - 上職訓局的機器視覺/PLC實務課程 - 查最近幾年碩博士論文網，看看最近自動化研究所的論文都做哪些題目/用哪些方法 - 修machine learning(傳統經典方式就好，先不分心碰deep learning)線上開放課程 - 參考現有的OpenCV/numpy原始碼學習 - 練習GPU/CPU SIMD指令實務技巧 - 我的本業：軟體開發能力會持續精進。目前持續有在練C++ unit testing、重構方面的技巧。 - 累積至一定實力再投履歷 我的目前了解的資訊基本上都是從ptt爬文得知的，有許多的不熟悉與不確定。以下是我的問題，抱歉有點雜，希望能盡量表達我目前的認知： (以下AID除非特別指定，都是 Tech_Job 板的文章) - #1R6JJxC4 #1QLB9Nx7 提到AOI軟體工程師年薪剛入行約60W~70W，做到資深有150W~200W。一般情況年薪大約多少呢？ - #1NHhB-DK #1LHQxzHc 提到在國際大廠已提供完善方案的情況下，我們只能偶爾在部份用大廠API不划算情況下，才有施力的空間。這樣的自主開發機會多嗎？碩士學歷有資格做嗎？ - #1K-6_LEZ #1K-8Bb_k (Mechanical板) #1Lx59Z8r 提到工具機產業似乎目前不大重視研發，而AOI是這產業中的一個零組件，發展性是否也因此受限？ 這篇 #1KxLM3Vj 的前輩則建議(PLC)在台廠練功、往歐美原廠跳，但不知AOI是否也類似？ - #1Kxp817X 提到業主端產線機台出問題，需要常出差解決問題？不要在大公司，會做很多年學不到東西。這適用AOI嗎？小公司會配置AOI開發人員嗎？ - #1KxLM3Vj 也提到不大需要加班，但那是指外商。台商加班情況如何？ - 進這行後，資工系重視的那些軟工實務，如TDD、Scrum、版本控制等，還會受重視嗎？會不會同事沒聽過OOP，程式沒架構，一大團混亂難以維護？ 在這裡想請教在AOI業界服務過的前輩，以我上述的資歷，轉職AOI是否可行？ 懇請大家幫忙給點意見，感激不盡！ --

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