如果本身EE碩論CV演算法，修課經手過dl實做，在竹科找工作應該找AI相關還是演算法韌體
小的面過幾家發現有些AI應用都偏整合應用，少數才是開發模型。所以轉往演算法方向找尋
若薪水差不多，各位高人有何建議？是該選AI還是韌體演算法？

韌題？

韌體容易拿到高薪AI普遍低薪，但少數比韌體還高尤其你做的題目已經是資策會學生都會的事情了

演算法也要有公司有開缺 大部分都應用

做AI的框架

等等..韌體比AI應用高薪？！真假啊...

韌體，現在人才斷層也很缺工，而且越老越值錢除非呆丸電子業全軍覆沒韌體才會gg

軔體薪水這麼高喔（認真不知

台灣是韌體島

AI:潮 韌體:錢多

wrt講的話都在自嗨不用信

MRP的韌體缺，薪水普遍150-180ai缺Q的，薪水約100-130。以好拿程度來說，韌體比ai還容易，畢竟韌體收的人多ai缺要的還是四電三成的學歷，除非你題目是全新的，然後公司正好想做。可以參考各ic廠韌體薪水，跟ic工程師不會差太多

還在四電三成真的欠噓從tech版亂到soft版

韌體當然比AI高，不然發哥哪來那麼多四大CS

XDDD

雖然樣本不多，不過韌體大約高20~30%吧個人感覺

噓石田

目前的確是韌體高，但是ai的餅畫蠻大的，不知道未來能吃到多少

要走ai 演算法 去美國吧 台灣是韌體島

未來有沒出國打算是關鍵

韌體薪資普遍高不少 AI還在畫大餅 沒幾間公司真的用

台灣韌體世界第一 但AI有更多空間 大概這樣

ai不缺廢才

你要走一般人路線靠年資領高薪的話就是韌體

AI目前要高薪不容易，以台灣比較多廠商的工具機業來說，AI導入有困難，呈現出來的效果遠遠不如各工廠目前的良率，台灣的AI產業可能還有蠻長一段路要走，所以錢景方面自己或許得思考一下

台灣的工具機產業也在殺價，軟體附加服務的費用都攤不起

四電三成到底是啥....

現在87%大學生都想做AI

AI你要嘛夠強，自主設計出沒有人想到的模型，參加過比賽拿了第一或第二，要不然就是你後端、韌體底子夠厚，要不然真的台灣薪水普遍不高。

AI新創薪水很高 150up不是問題

前者就不用想太多，後者夠強建議後端找金融相關，韌體去找發哥這種大廠。但是不要幻想你會研發什麼沒有人做過的模型，dirty work 跟串接現成算法還是常態

韌體，台灣的AI 根本不叫AI

最後在說一件事，你後端夠強去做後端AI的工作最頂就是架構師的薪水，你韌體夠強就是到資深韌體工程師的薪水。唯一的差別可能是加掛個AI或是DS的稱號而已。乖乖練code選一個你支撐的下去的還是比較實際。

竟然有人不知道台灣韌體薪水比較高@@

講的好像沒發個幾篇cvpr都沒資格做ai

一般人韌體大概只能找到bsp

真的就是在台灣韌體$$比較多，也不用因為wrt而因人廢言

薪水高的通常都是搞SIP,FPGA但是缺就不多

Ai本就沒那麼高門檻，某些人把它捧超高不知道有何目的

AI高門檻的部分是要研究底層更硬更基礎的理論，像提高泛化速度提出更有效的學習方法，更有效的無監督或半監督或自主學習的方法。這種一般公司研究的機會很低，台灣的話就不用說了，九成都是套現成模型而已，更多工作在串接或是韌體實現上

聽做ai的朋友 目前都是套最新的模型 調參數爽爽的，但實際上真的都這樣嗎

我就是 被樓上發現了 哈哈 因為AI另有專人負責 對後端而言只要串接

簡單一句套model就做完？碩論可能吧kaggle比賽都沒這麼單純，何況實際問題

改數據集(包括為了模型resize image)，改label，丟下去訓練，done

韌體薪水本來就比較高

ai應用，若需求簡單，模型精準度可接受，就真的只要套模型調參數啊~台灣來說，韌體平均薪資較高正常，那不是一般人自修或上資策會課程就能輕易上手

當然不是單純套套model就好(X)，還有rule base 的 dirtywork（O)別人問我負責AI的哪個部分，我是負責人工的部分。工人智慧(O)

底層理論，那個不管在業界還學界都是很小一撮人在做的九成AI相關工作都碰不到邊啦

海綿體

軟體愈往底層薪水愈高，但是都比不上選對產業Ai根本沒什麼好做，比誰會收集資料而已，那些聽起來很神的模型一定都會變成免費的函式庫啦

App現在滿街的人都會寫，都捧高高