為什麼這篇profet ai實習鄉民發文收入到精華區：因為在profet ai實習這個討論話題中，有許多相關的文章在討論，這篇最有參考價值！作者louis0988 (Louis)看板Tech_Job標題[請益] AI資料科學家未來發展請益時...
各位版上前輩們好，小弟新竹宅宅大學管院碩畢，修課、比賽、實習及論文以資料科學領
域為主。但非AI領域專精，下方敘述若有錯誤還請版上前輩指正。
以近幾個月小弟面試AI相關職缺，及同LAB同學面試下來的結果發現此類職缺大致可分成
兩類:
(1)須對各類模型了解透徹，並有能力自己設計或是修改演算法，提高實用性。
(2)純粹引用套件，對演算法過程不用了解透徹，甚至只要知道參數意思，然後驗證調参
，調完看結果選比較準的方法。
以小弟本身及同lab條件差不多的同學面試下來的結果，明顯第一類工作都資格不足，而
第二類的工作則是都有拿到offer。
比較兩類工作，第一類通常是在科技廠，薪資較第二類高，工作內容有明確的專案目標，
目前看來應該未來發展性較好。
第二類工作雖聽起來難度不高，但不乏是大公司開出的職缺(銀行、電商等等)，月薪約45
-50K，工作內容大部分在滿足公司內部或銷售的臨時分析需求。
因小弟認為目前能力不足以勝任第一類工作，若想從事AI相關工作，會先以第二類的工作
為主，另外再繼續進修。
本偏主要想問的問題是，第二類的工作內容不外乎整理資料、引用套件、調參然後應用，
小弟認為被取代性非常高，因難度實在不高。
小弟修過許多系所開設的AI相關課程，除資工、統計的部分課程會深入講演算法，其餘科
系的課程大部分對於模型細節不會講太深入，且蠻常聽到老師說[只要會用就好]。上學期
有類企管的系所都有開設AI課程，不過小弟沒去修。
小弟認為任何人多修這類課程就能勝任第二類工作，但最後變成"只會用"，對於模型過程
不求甚解。擔憂這類型工作未來發展性，及高取代性。
想看看版上各位前輩或相關領域的高手怎麼想，若內文有誤還請見諒。
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推 p122607: 自己自修加強07/15 15:03
推 abc0922001: 目前都還在實驗導入階段，所以想快點看到成果 07/15 15:15
→ abc0922001: 等技術成熟才會要求第一類吧07/15 15:15
推 yudofu: 本來就是會用的比會寫的人數多且門檻低，但是光用得好或很07/15 15:18
→ yudofu: 很會用也不是容易的事，重點是你在金字塔裡的相對位置，不 07/15 15:19
→ yudofu: 要陷入技術高==未來好的陷阱，那個是有能力的人在想的，如07/15 15:20
→ yudofu: 果你覺得無法勝任第一類的工作，把第二類做好能把那些做不07/15 15:20
推 miname: 當你發現現有網路不符合需求，你最終還是要走到自己開發的 07/15 15:22
→ miname: 路上，即便只是挑網路調參數在挑網路的過程當中你看多了就 07/15 15:22
→ miname: 會有想法知道怎麼改，如果完全沒有想法就代表你不適合設計07/15 15:22
→ miname: 網路07/15 15:22
→ yudofu: 好的踩下去就夠了，現在的AI還沒普遍、現在的很會用可能還 07/15 15:22
→ yudofu: 不到那個爆發點、所以感覺不出來只是會用能幹嘛，以後光是07/15 15:23
→ yudofu: 會用就搶得要死了。07/15 15:23
了解，謝謝前輩，我會再考慮看看噓 ruthertw: 說個笑話,鬼島有:07/15 15:49
推 j0958322080: 先會摳再會改07/15 16:04
→ xsoho: 發展性？你又不是在募資的，甘你屁事07/15 16:27
→ xsoho: 你開車需要懂引擎怎麼設計嗎？你設計引擎需要懂車子顏色那07/15 16:29
→ xsoho: 種比較好賣嗎？各有專攻啊07/15 16:29
推 exeex: 你沒有domain know how 但有能力有只能往1走07/15 17:59
→ exeex: 往2走可以不用那麼紮實的理論訓練07/15 18:00
→ exeex: 但必須強化domain know how才有競爭力 07/15 18:00
推 exeex: 產業用的AI有80%在處理資料 懂AI不懂資料的人去做07/15 18:12
→ exeex: 不如懂資料但會套模型的人 07/15 18:12
→ exeex: 只有剩下那20%的人 要去搞模型07/15 18:13
→ exeex: 比如你要把AI模型塞到手機 聯發科就專搞這個07/15 18:13
→ exeex: 管院就別想走1了吧 1的工作 面試根本不可能輪到管院 07/15 18:15
噓 ruthertw: 樓上~我知道有某政大文組土管生,騙到AI開發工作~07/15 18:21
→ wrt: 如果是兩年前，稍微懂點皮毛就可以拿到ai缺07/15 19:18
→ wrt: 但現在有點飽和了，沒四電三成學歷其實不好拿到 07/15 19:18
噓 acen2019: 石田三成 07/15 19:49
→ heyhair87: 要搞AI先念個phd吧 不然都是抄paper改一改或買third-pa07/15 20:01
→ heyhair87: rty算法在train而已QQ07/15 20:01
噓 as30385438: phd是給有心走學術研究的人念，AI不一定要走學術 07/15 20:16
→ as30385438: 從paper到能賣的產品有更多比model更重要的東西07/15 20:16
→ as30385438: 這些需要的是工程師，跟phd出來的scientist是兩碼子事07/15 20:17
推 dev0929: 先任職..有 project 才有機會練出成果..07/15 20:35
噓 www17010: 石田三成真D煩07/15 22:35
推 a3294814: ml dl 统計 直接就變ai了 哇07/15 23:46
推 f422661: 四電三成又是啥？07/16 00:55
→ kevin15156: 走AI不一定要讀PhD，但調調參數是大部分人做的事情，07/16 01:29
→ kevin15156: 要展現value還是建議走研究路線07/16 01:29
→ kevin15156: 代表夠獨特，也有能力設計更robust的model07/16 01:31
推 yudofu: 四店應該是四個硬要貼前三的學店仔發明的吧，呵呵 07/16 07:08
推 alksjdf: 請問樓主的職缺都是在哪看的 職位是標data scientist嗎07/16 09:42
→ alksjdf: 我爬過網路和一些網友分享 實際做ML工程師幾乎都在做資料 07/16 09:43
→ alksjdf: 處理 剩下一點時間來選模型和調參 畢竟特徵工程可以很大07/16 09:43
→ alksjdf: 影響最終結果 而且實際應用比較少要你重新開發新模型吧07/16 09:44
→ alksjdf: 現在很多工具都可以直接幫你選模型甚至參數了 如AutoML 07/16 09:44
了解，我類似職缺都在104找關鍵字"大數據分析師"、"資料科學家"等等※ 編輯: louis0988 (180.204.225.71 臺灣), 07/16/2019 16:25:51
推 doasgloria: 哪裡需要這麼多ML DL工程師 早就飽和了 07/17 11:10
推 breezy1812: 如果要升級自己 可以再往數據收集探勘之類的技能去點 01/15 14:48