各位版上前輩們好，小弟新竹宅宅大學管院碩畢，修課、比賽、實習及論文以資料科學領
域為主。但非AI領域專精，下方敘述若有錯誤還請版上前輩指正。
以近幾個月小弟面試AI相關職缺，及同LAB同學面試下來的結果發現此類職缺大致可分成
兩類:
(1)須對各類模型了解透徹，並有能力自己設計或是修改演算法，提高實用性。
(2)純粹引用套件，對演算法過程不用了解透徹，甚至只要知道參數意思，然後驗證調参
，調完看結果選比較準的方法。
以小弟本身及同lab條件差不多的同學面試下來的結果，明顯第一類工作都資格不足，而
第二類的工作則是都有拿到offer。
比較兩類工作，第一類通常是在科技廠，薪資較第二類高，工作內容有明確的專案目標，
目前看來應該未來發展性較好。
第二類工作雖聽起來難度不高，但不乏是大公司開出的職缺(銀行、電商等等)，月薪約45
-50K，工作內容大部分在滿足公司內部或銷售的臨時分析需求。
因小弟認為目前能力不足以勝任第一類工作，若想從事AI相關工作，會先以第二類的工作
為主，另外再繼續進修。
本偏主要想問的問題是，第二類的工作內容不外乎整理資料、引用套件、調參然後應用，
小弟認為被取代性非常高，因難度實在不高。
小弟修過許多系所開設的AI相關課程，除資工、統計的部分課程會深入講演算法，其餘科
系的課程大部分對於模型細節不會講太深入，且蠻常聽到老師說[只要會用就好]。上學期
有類企管的系所都有開設AI課程，不過小弟沒去修。
小弟認為任何人多修這類課程就能勝任第二類工作，但最後變成"只會用"，對於模型過程
不求甚解。擔憂這類型工作未來發展性，及高取代性。
想看看版上各位前輩或相關領域的高手怎麼想，若內文有誤還請見諒。