竹科ML相關的缺多嗎 - 工程師

Megan avatar
By Megan
at 2019-06-01T17:30

Table of Contents


台北新創公司有在招ML的人才 如appier

那竹科大公司呢

聯發科 瑞昱 台積電 應該需要ML的人

Synopsys Cadence也在想著把ML應用到eda tool

又或者竹科可能也有一些AI新創?


台清交 ML相關實驗室畢業的學生

去竹科的多嗎


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All Comments

Rachel avatar
By Rachel
at 2019-06-02T04:32
很多！ai發大財 再搭配區塊鍊 年薪上千萬
Wallis avatar
By Wallis
at 2019-06-02T09:30
這問題跟問竹科有超商嗎 差不多
Olga avatar
By Olga
at 2019-06-05T00:41
很多，然後呢？
Audriana avatar
By Audriana
at 2019-06-08T11:17
ai查電話簿
James avatar
By James
at 2019-06-13T05:30
沒有，那邊輪班居多
Caroline avatar
By Caroline
at 2019-06-13T17:35
ML應用到EDA tool???
Harry avatar
By Harry
at 2019-06-18T07:38
出國比較多吧
Queena avatar
By Queena
at 2019-06-22T09:04
目前ML/DL領域: 圖影像,文字,聲音還有嗎? 想想台灣有幾
間公司可以搞這些
Robert avatar
By Robert
at 2019-06-24T10:39
台北感覺很多？
Poppy avatar
By Poppy
at 2019-06-26T15:01
ML LAB畢業去竹科很多啊，又不是只會ML
Quanna avatar
By Quanna
at 2019-07-01T04:51
GG也有阿
Zanna avatar
By Zanna
at 2019-07-05T05:46
講是這樣講 但這些公司哪間是靠ML在賺錢的? 還不能實
Kama avatar
By Kama
at 2019-07-09T05:57
還有策略分析的公司，幫你出解法
Faithe avatar
By Faithe
at 2019-07-11T14:40
際賺錢的東西 頂多少數phd在搞 一般人進去還是碰不到
Zanna avatar
By Zanna
at 2019-07-16T02:37
新思有啊 前一陣子看到朋友幫徵人
Thomas avatar
By Thomas
at 2019-07-17T09:54
我知道孫民lab有去發科和安霸的
Faithe avatar
By Faithe
at 2019-07-22T08:41
新思有徵 不過算少數 多數還是相關lab進去
Caitlin avatar
By Caitlin
at 2019-07-26T16:55
我覺得重點還是靠什麼賺錢吧 竹科很多是把他當工具來
看
Zanna avatar
By Zanna
at 2019-07-30T23:33
很多啊，但薪水很低啊
David avatar
By David
at 2019-08-03T19:47
真的就是一個工具而已 要配上實質應用才能賺錢 可惜這真
的不多
Eden avatar
By Eden
at 2019-08-04T22:16
純軟很多啊，去大廠當IT膩？
Caitlin avatar
By Caitlin
at 2019-08-09T10:35
去大廠比純軟賺更多
Queena avatar
By Queena
at 2019-08-13T12:58
有啊，ML用在EDA已經出了產品，在cadence上面有看過
Brianna avatar
By Brianna
at 2019-08-15T08:35
make love?
Tristan Cohan avatar
By Tristan Cohan
at 2019-08-18T15:22
台積電設備監診早就在用ML了 最近收到面試邀請
Jack avatar
By Jack
at 2019-08-20T05:04
ML已經快到泡沫尾聲了
Bethany avatar
By Bethany
at 2019-08-21T18:09
樓上 是跟風的要泡沫了 ML技術越來越成熟強大
Valerie avatar
By Valerie
at 2019-08-25T22:00
從single task到multi-task 越來越趨近人類學習方式
Meta Learning, Reinforcement Learning都是越來越強大
James avatar
By James
at 2019-08-29T06:26
Life Long Learning也是近兩年的研究方向
Ursula avatar
By Ursula
at 2019-09-03T02:05
Transfer Learning也朝著降低訓練成本的方向邁進
Vanessa avatar
By Vanessa
at 2019-09-05T02:35
有喔 很多而且各部門都會有需求
Dinah avatar
By Dinah
at 2019-09-06T08:32
學ML沒什麼用，去投控公司應徵比較實在
Thomas avatar
By Thomas
at 2019-09-09T02:46
比較好奇小公司做ML要賣誰
Isla avatar
By Isla
at 2019-09-10T05:45
DL跟ML搞不清楚
Steve avatar
By Steve
at 2019-09-11T16:38
先不管泡不泡沫 跟其他職缺比當然是少
Aaliyah avatar
By Aaliyah
at 2019-09-13T22:38
ML是什麼的縮寫?
Eden avatar
By Eden
at 2019-09-14T10:26
竹科的都是給內部產線用阿，跟你想要的有一樣嗎？
Sandy avatar
By Sandy
at 2019-09-19T04:43
ML越強大和熟ML的人是否能賺大錢是兩碼子事唷...
Una avatar
By Una
at 2019-09-20T21:10
上一波泡沫是兩千年的網路泡沫，破滅的是投資人的無
腦投資夢，網路從來沒有泡沫過，ml也一樣
Enid avatar
By Enid
at 2019-09-25T13:18
Manpower Losing
Elvira avatar
By Elvira
at 2019-09-27T19:30
你說的這三間都有收呀
Rae avatar
By Rae
at 2019-09-29T02:47
像這種有生產線的，用ML的才多，一堆產品數據可以分析
Blanche avatar
By Blanche
at 2019-10-02T07:15
認識的在聯電，台積電都有在用
George avatar
By George
at 2019-10-03T11:36
產線上百道製程，每個點都收集data
可以提早知道產品是否出問題，晶圓分析用更多
Sierra Rose avatar
By Sierra Rose
at 2019-10-03T22:32
很多，不過你在這唱衰板問大概不會有進展
Frederic avatar
By Frederic
at 2019-10-08T18:11
發科很多啊
Rachel avatar
By Rachel
at 2019-10-11T01:17
產線的484都用移動平均數阿 產線有很多資料 但是如果
是"要異常"資料 異常那麼多不就代表有人要包一包回家
了 好奇真的可以做到很好的異常診斷嗎 真心求解
Isla avatar
By Isla
at 2019-10-15T10:21
笑死 產線最好用移動平均抓得出來喇 有這麼好抓就叫OP
去抓就好啦 誰跟你找一堆碩士博士甚至教授去處理啊
Ula avatar
By Ula
at 2019-10-16T09:19
原來是machine learning...一定要每件事情都縮寫嗎......
Catherine avatar
By Catherine
at 2019-10-16T17:35
連104都不查一下就在這問
Zanna avatar
By Zanna
at 2019-10-18T18:25
超多
Megan avatar
By Megan
at 2019-10-22T04:22
掛羊頭賣狗肉的多
Gary avatar
By Gary
at 2019-10-25T06:55
你知道GG 設備也一堆碩士嗎 事實就是真的很多碩士要幫
忙看SPC chart 然後大部分都是工業工程慣用手法
Anthony avatar
By Anthony
at 2019-10-28T18:06
要那麼多碩博士 其實是要找 異常的原因
Yuri avatar
By Yuri
at 2019-11-02T00:16
SPC歸SPC 又不是有做SPC就不做FDC之類的
Dora avatar
By Dora
at 2019-11-03T20:59
沒說不做 反正台積都是系統已經用好 讓Fab的人去用了
Irma avatar
By Irma
at 2019-11-05T05:22
而且FDC 第一道防線也是卡SPEC 看到一點飄掉也是要處理
Leila avatar
By Leila
at 2019-11-08T01:10
誰跟你真的去找異常，漂掉就反向調就好了
Edward Lewis avatar
By Edward Lewis
at 2019-11-09T15:43
回leo，異常偵測就是imbalance問題
並非要一堆異常資料才能玩
John avatar
By John
at 2019-11-12T16:02
你要不要先往那邊看一下：好大一顆快破掉的ML泡沫啊～
Mason avatar
By Mason
at 2019-11-13T23:31
建議往交易圈走，台灣科技業在這塊還早
Selena avatar
By Selena
at 2019-11-16T04:40
竹科有 ML？很多都是喊喊根本做不出什麼東西呀！
Poppy avatar
By Poppy
at 2019-11-20T11:46
一堆人會個 KNN 或 K-Means 就說自己在搞 ML
Liam avatar
By Liam
at 2019-11-25T11:33
噱頭而已，有玩過就知道重點再那
Mia avatar
By Mia
at 2019-11-26T00:31
現在ml應該大都套模組，有人在搞底層演算法嗎？
Candice avatar
By Candice
at 2019-11-27T17:22
要玩去國外玩 台灣跟風而已 這種都要長期而且大量投入資
Wallis avatar
By Wallis
at 2019-12-01T16:28
簡單講麻 你資料庫哪裡來 沒有你玩個鳥 台商投入資源 是
Tom avatar
By Tom
at 2019-12-05T09:53
去看自家產品有沒有可以賣 跟你想的實驗室不一樣
Gary avatar
By Gary
at 2019-12-09T08:50
像在AI很夯 每天都在講 那我問你 你沒資料庫 要訓練個鳥
Gary avatar
By Gary
at 2019-12-10T01:11
資料庫很燒錢 台廠看到都傻眼 做做簡單的還可以
Gary avatar
By Gary
at 2019-12-14T04:59
台積電有 發哥也有
ML技術要加進現有流程 算是比較高風險的嘗試
所以比較少專門為ML/DL開一個職缺
Puput avatar
By Puput
at 2019-12-14T19:17
ML/DL現在比較像是加分條件
至於其他小公司 資料本身不夠 或承擔不了ML的高風險投資 基
本上都是講講而已
Rae avatar
By Rae
at 2019-12-14T23:27
一堆公司的ML根本噱頭...明明可以approach硬搞ML根本
拿大砲打小鳥
Suhail Hany avatar
By Suhail Hany
at 2019-12-18T19:18
應用而已是要多精通 = =
Olivia avatar
By Olivia
at 2019-12-21T02:58
釣到一整串外行人。
Michael avatar
By Michael
at 2019-12-25T19:00
樓上一句話得最罪一群人XD
Sierra Rose avatar
By Sierra Rose
at 2019-12-27T06:42
內行人可以說些內行話聞香嗎
Regina avatar
By Regina
at 2019-12-30T18:46
一堆公司搞噱頭+1 。舉例人臉偵測，需求不需要多精確的情
況call opencv lib就可做到
Irma avatar
By Irma
at 2020-01-04T16:22
我絕對不會說在某1605公司電梯裡聽到幾位主管討論如何
硬扯AI好迎合上意...
這種動機還期待甚麼?
Necoo avatar
By Necoo
at 2020-01-09T13:39
ML最後就是變成工具列上的一個按鈕無需什麼技術，有資
料才是王道
Frederic avatar
By Frederic
at 2020-01-12T19:58
ML有資料不夠好嗎？要把資料變成有用才是王道

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By Skylar Davis
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