[心得] AI/ML software engineer工作心得

軟工

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之前還是學生的時候在版上發文詢問過方向,到現在已經工作約半年了,
分享一下我後來學習的方向和目前的工作內容,當作回饋。


簡單描述當初發文詢問的原因,想知道詳細內容可以a我的id:
碩班讀AI,畢業後想去日本工作,如果想進外商該如何準備。

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說來慚愧,但我現在在新竹IC design 公司當軟體工程師,
只能跟大家分享讀 AI 的出來工作可能接觸到的內容。

以下內容分為兩大部分: 在學期間進修方向和目前工作內容。

在學期間:

升碩二暑假的時候去了一間日本新創的 AI summer bootcamp(台灣辦公室舉辦的),
分組做project,主要是帶大家走過產品開發的流程,會學到 scrum、git、docker等等,
但能學到多少很看組別。


寒假的時候去了一趟CES,教授以前的同學在搞新創,幫他開發VR相關演算法,
還有產品demo需要的東西,負責站台講解公司的產品等等,換來免費去CES的機會。
學到蠻多東西的,多數大公司的新科技都讓人驚艷,還有印度腔的英文完全聽不懂:(


碩二除了做CES需要的東西,時間都拿去研究了,沒什麼時間去讀 OS,計組,打kaggle
或是養github。原本碩論在做特徵解耦(feature disentangled)的東西,但發現數學算
不太出來,google 又發那種訓練了超過1萬個模型的論文(ICML 2019 best paper),
評估後覺得無法準時做出符合教授標準的東西,決定換題目,改做物件偵測這種偏應用
的。勉強投了 NeurIPs 拿到 2 accept/ 2 reject 的分數,努力 rebuttal 後最後
被reject。雖然最後有準時畢業,但也沒麼動力把論文修修改改轉投其他地方了。
畢業的時候因為疫情的關係,決定先在台灣工作。


工作內容:

1. Converter: 將不同深度學習框架的模型做轉換,會碰到 tenserflow、
tenserflow lite、pytorch、onnx 等等,主要就是要看的懂官方文件和
理解不同框架實作上的差異。

2. 寫一些 test case,公司有QA但是他們不懂AI的東西,所以要先自己寫。

3. AI compiler: 如何針對公司的不同硬體,對模型做優化,需要一些 embedding
system的知識,覺得沒讀OS和計組的債可能準備要還了:(

除了上述的這些,模型量化(quantization)和剪枝(pruning)的東西也會碰到,有時候要
看看那些大公司的research lab 又發了什麼新論文,這些新東西能不能用在公司產品上。

工作環境很不錯,準時上下班,但薪水沒有一線IC design廠多就是了。



大概這樣,謝謝收看:)






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taipoo1樓謝謝分享 05/09 05:31
aminoyoyo2樓CP感覺不錯 05/09 12:47
expiate3樓開心比較重要 05/09 14:17
workhardyun4樓謝謝分享! 05/09 14:43
zhuzii5樓謝謝分享 05/09 14:52
Lushen6樓推 AI 好好學機會還是很多的 05/09 18:35
kevinfilter7樓 05/09 20:35
gn013252608樓請問大大有找過日本的缺 本身也是AI相關的 不知道日 05/09 22:36
gn013252609樓本的需求高不高 05/09 22:36
wt032810樓感謝分享,希望之後成功跳日本能再來分享 05/09 22:36
gn0132526011樓國內的話是不是只有ic廠開的起高薪@@ 05/09 22:36
hjtiun85212樓非常謝謝分享 05/10 00:15
nmns011013樓感謝分享! 05/10 10:06
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