#請益 Software Engineer or AI Engineer ??

2021年12月24日 00:12
背景: 我是一個目前主攻 Computer Vision 和 Deep Learning 的碩士生,目前對於未來偏向 Software Engineer or AI Engineer 有些迷惘,想問各位大神對於這兩個職業有什麼看法 ?? 主要想走純軟的話有甚麼建議 ?? 探討: 1. AI Engineer 如果要往 AI Engineer 走,該如何增強實力? 打Kaggle? 刷LeetCode? 參與hackcareer 還是多念點paper? 因為聽說 AI Engineer 未來工作基本上就是找新的paper,並實際應用在工作上。 對於一個合格的 AI Engineer 應該具備怎樣的能力與特質 ?? 2. Software Engineer 如果要往 Software Engineer 走是不是該更加注重Coding的品質,以及了解更多資料結構或演算法,反過來說就是對於 AI Engineer 較不注重這些知識 ?? 我目前只是個菜機,正在迷惘未來的方向以及路線,希望各位大神能說說想法,給我這個新手點建議,感謝~
愛心
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拉曼大學學院
1.AI Eng 这个title 我是没看过的,当然不是说没有,比较常看到的是ML Eng,如果是那样的话就的确是kaggle累积经验会比较好。 不过老实说这条路我不知道台湾好不好走, 实际上这行业最近几年很多人涌进,Paper也多了很多,但工作岗位似乎没那么多 2. 就码农,数据结构刷题面试系统设计等等等 自己觉得好处是工作较好找(台湾的我不懂),资料好找好refer,好进大厂 我的答案很明显比较偏心,因为我是从ds 工作一年后打算要转sde的 就只是分享 我也是新手
國立清華大學 資訊工程學系
AI Engineer或者Machine Learning Engineer的話,我個人覺得只是工作內容會接觸到模型的SWE,本質上還是要懂軟體工程跟基本的CS知識。所以我覺得去看實際工作內容會更好,如果你想要的是更深入研究模型之類的,應該算是AI Researcher,那我覺得就是多發幾篇論文會有幫助。不過,我覺得每個職稱每個公司定義都不太一樣,以上是我個人經驗。
國立中山大學
國立中興大學
B1 B2 感謝分享 不過很疑惑的是Al Engineer,肯定有比較有價值的地方,因為如果在業界只是看paper然後應用的話,會有點質疑這個行業的價值 (沒有覺得他沒價值,只是覺得奇怪,畢竟本人也有大概率未來會往這個行業走的) 所以 B2 的意思,還是要看職業的AI是偏向Research還是實際應用,來決定該職位重視的能力,了解了~
國立清華大學
B5 我覺得可以這樣說,要做一個AI應用可能你會先需要隨時關注新的的top conference的論文,然後把他結合在你們公司的產品上,我覺得這個過程是相對困難,因爲你要懂模型,也要懂資料,甚至很大一部分會是在做一般SWE做的事情,不過也是這個職位的價值所在
國立臺灣大學
除非是ML大神,不然當個碼農實在喇
國立臺灣大學
國立中央大學
我也是蠻怕的 查了很我多文 都說台灣沒有 Data Science 的缺,就覺得碩班努力半天是讀心酸的… 看來好像只好轉去做 backend
國立成功大學 資訊工程學系