矽谷年度大會TechCrunch來了 我參加四次 - 從採購大爺到推銷小妹
今天開始了為期一週的矽谷年度大事：TechCrunch Disrupt，最有名的新創展會，在美劇「矽谷群瞎傳」裡面，團隊上台簡報就是這個活動。
這是我第四次參加展會，第一次是去當觀眾朝聖，坦白說看不懂，只覺得能打卡就是光榮。
第二次是在eBay工作期間去「採購」，參加紐約場，看看有沒有什麼廠商的產品可以用，當時已經在大公司多年，每天都有很多很成熟的廠商來推銷，只覺得展會的廠商都很爛（早期），我從矽谷出發，跟邁阿密的老闆一起飛紐約，一人花了兩千美金的門票，結果三天的活動，我們只看了不到半天，就到附近吃pizza草草離開。
第三次是去年受邀去當新創導師，演講還有幫團隊做行前特訓，在臉書、eBay等大公司工作十多年，那是我第一次深入接觸新創圈，突然覺得自己受到很大的啟發，在混亂、不光鮮的新創圈，有滿滿的創意、理想和影響力。發現自己好像在矽谷住了八年，卻活在大公司的泡泡裡，少活了一半的矽谷生態圈。
今年則是以講座主持人和新創團隊的角色前往。能站上舞台（虛擬展會螢幕前）做簡報，坦白說，有很多感觸，我也說不上來是什麼，大概是覺得自己很老又回到學校上課的那種緊張和興奮吧！
出書以後，我收到很多人的來信，幾乎每個人都說職涯最大的夢想，就是進臉書谷歌，大家也知道，這些公司（其實很多小公司待遇更好）有個五年以上經驗，年薪都是一兩千萬台幣（含股票獎金，稅三分之一）。
坦白說，我也不知道自己是不是走進苦海，還是在闖出另一片天的起點，很確定的是，因為過去存款多半繳學貸，我不是有錢有閒，但如果失敗，我也不是沒有兩把刷子不能回到企業。其他的，就先不想了。
如果你也想來感受一下那些臉書、谷歌從零開始的起點，但又不想花錢買票，這周我會做幾場跟台灣團隊相關的直播，加減來沾沾矽谷風吧！
✅ 台灣IoT等新創團隊簡報＋美國最大電信業者Verizon物聯網專家評論
9/14週一
美西時間 12-12:30pm
倫敦時間 8-8:30pm
英文場
✅ 台灣AI新創團隊簡報＋美國AI創投評論
9/15週二
美西時間 12-12:30pm
倫敦時間 8-8:30pm
英文場。這場會看到阿雅簡報～
✅ 美國頂尖加速器500 Startups女性領導人演講＋醫療科技創投講座
美西時間 9/15 週二 9-10:30am
台灣時間 9/16 週三 12-1:30am
英文場
✅ 矽谷So What：續攤派對 阿雅訪談參展新創
美西時間 9/17 週四 9-10pm
台灣時間 9/18 週五 12-1pm
中文場
👉🏻 後記：需要請慢用，但切記，不要想一步登天，先蹲再跳，要成功，不要怕手髒，從小職位、實習、小公司做起，有動手就是比有夢強。
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Taiwan Tech Arena - TTA 台灣科技新創基地
台灣ai工程師薪水 在 [心得] AI領域面試心得- 看板Tech_Job - 批踢踢實業坊 的美食出口停車場
各位年薪300萬的大大好，
小的剛入行AI領域一年多(音訊/語音)，
來分享一下最近的面試心得吧。
本人背景:
四大電子碩(研究領域非AI)
新創IC設計公司(音訊算法開發，一年)
中國大陸互聯網公司(語音算法開發，四個月)
面試公司有兩間:
1.中國大陸互聯網新創公司
2.台灣IC設計大廠
1.中國大陸互聯網公司
職缺:語音算法工程師
公司介紹:
該公司是一個專門做語音交互的AI新創公司，
技術長們來自美國谷歌與中國微軟，
會持續追蹤國內外最新的算法，並且套用在自家產品與服務上，
大方向上有語音喚醒，語音識別，自然語言處理等等。
面試心得:
由於公司在中國大陸，所以是用電腦遠端跟主管面談，
有好幾個關卡，主要都是問我之前工作的內容，
對於技術問得還蠻細的，像是我之前有用CTC loss(一種序列分類任務)來訓練喚醒模型，
主管有問到CTC的原理，以及訓練的時候，標註target的方法，
也有主管問到一些跟訊號處理有關的，像是語音降噪，以及回聲消除的原理。
有兩個主管有程式題，
其中一題蠻簡單的，就是要怎麼對連續的聲音訊號做moving average，
第二題就比較難一點，要比較出兩個字串的word error rate(edit distance)，
這題要用dynammic progamming來解，大概是leetcode中級的程度吧，
中國大陸那邊的公司，還蠻注重解題能力的。
2.台灣IC設計大廠
職缺:聲學算法工程師
面試心得:
一面(小主管):
主要是在講之前工作的內容，用過哪些tools，
我一開始在台灣的IC公司做訊號處理，
偶爾會用tensorflow來訓練一下模型，
主管沒什麼太大的興趣，可能覺得這些都比較基礎，
而我後來在中國大陸有用到kaldi做語音識別與喚醒，
主管反而比較有興趣一點，也許kaldi這個工具，
對於公司未來的技術發展，會有幫助。
二面(大主管):
除了報告之前的工作內容之外，也有蠻多時間在閒聊，
由於本身不是這個領域畢業，以及工作經驗也不算久，
主管還是有看我的成績單，至少我訊號處理的成績都算高的，
當中也有問到訊號處理的問題，像是為什麼要用window function，
以及離散傅立葉轉換(DFT)的特性。
結論:
兩家給的offer薪資都差不多，
以語音的技術面來說，中國大陸的公司可能更好一些，
不過我比較想留在台灣工作，所以最後只好放棄。
對AI領域的看法:
1.domain knowlege很重要
自己是走語音這個領域，這領域其實目前還是用到不少傳統的算法(HMM/GMM)，
所以去中國大陸那段期間有惡補一陣子，
除了模型本身之外，如果會接觸到前端的訊號，
訊號處理的知識也是很重要的。
2.工程能力很重要
其實在業界做AI算法不太需要自己設計一個全新的模型，
大部分都是從github下載論文的實作然後拿來改，
可是別人的訓練框架不一定是tensorflow，
可能是keras，也有可能是pytorch，
至少這些框架要稍微了解一下，才有辦法改來用。
除了模型訓練，模型的部署，不管是端上或伺服器上，
為了講求效率會用C語言甚至定點化，
像是kaldi裡面是用C++寫的，有時候為了讓速度更快或是節省更多內存，
就要去改source code，我之前在中國大陸工作，
對這些編譯環境不是很熟，主管有好幾次直接幫我改source code以及Makefile。
3.中國大陸機會比較多
除了美國之外，中國大陸的AI走的也蠻前面的，
再加上那邊的軟件工程也遠比台灣發達，
我覺得趁年紀輕的時候，去那邊做個幾年，一定會有不少收穫。
4,推薦非本業轉行到AI領域嗎?
目前完全不推，現在AI的門檻太低，
除非你有很扎實的工程能力或domain knowlegde。
以上是我對AI領域的一些淺見與心得，謝謝大家。
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1557043906.A.BAF.html
厲害的AI工程師domain跟工程能力都要有，
這個坊間不會教，我在中國大陸倒是看了不少這樣的神人。
※ 編輯: ice80712 (114.37.168.150), 05/05/2019 23:15:45
※ 編輯: ice80712 (114.37.168.150), 05/06/2019 00:18:59
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