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洛杉磯文青姊 vs 台北阿J 的 Podcast▶「借問一下 台灣人的FAQ」是橫跨太平洋 mix and match 頻道，從職場文化、社會百態、思維模式、金融圈探勘、各界專家專訪到日常生活小品，無所不在陪伴你
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無時差feeding 好料的、好玩的、啟發的、起鬨的，絕對是紓壓好選擇
生長於馬來西亞的華人導演廖克發，而後來台就讀國立台灣藝術大學電影系，學習電影製作。第一部紀錄片是尋找曾為馬共、身影曖昧模糊的祖父的《不即不離》，原為劇情片《菠蘿蜜》做電影背景，是以對馬共議題進行田調。但隨著他浸淫日深，素材累積的份量足夠，也就自成一部紀錄片。
馬共至今於馬來西亞仍是禁忌話題，廖克發採訪的對象大多不在馬來西亞，散居於泰國、中國與香港，過著不斷轉換身份的生活，隱藏著身世與革命的故事。 單純想要理解祖父為何加入馬共的廖克發，在《不即不離》完成的過程裡，持續發現當年左派運動是年輕人為了生命的迫切所需，對抗日本以及英國的殖民，想要更有尊嚴與自由，建立一個理想的社會，很自然甚至可以說是唯一的選擇。
廖克發認為，對政治事務的冷漠冷感，其來有自，並非所謂個人的選擇或立場，而是有一個久遠的脈絡發展──當推進、創造理想社會的人們沒有受到重視，其犧牲完全被扔擲於國家與歷史的敘事以外，未曾轉換為正義時，後來的人也就在長期的審查與壓抑中，被訓練、教導成無法信仰正義，難以想像更好也更平等的可能。 從回溯自身家庭到發掘整代馬共人淹沒歷史的《不即不離》，也就開啟了廖克發的第二部紀錄片《還有一些樹》，由馬來西亞1969年後見於郵件的戳章，進行對種族議題的深刻探討。
馬來西亞社會大致可分為馬來人、華人、印度人與原住民等。馬來西亞在脫離英國殖民獨立建國時，簽署了馬來人享有經濟與教育等的優惠特權，華人與印度人則是能享有公民權的協定。 而華人與馬來人種族衝突的513事件，肇因於反對黨在1969年全國選舉頭一回超越執政黨政府得票率，大肆慶祝遊行，引發馬來人的反感，也上街示威，最後演變成戒嚴，與及大規模屠殺事件。該戳章所註明的禁止散播謠言，即是不允許討論、質疑該事件，乃至馬來人在馬來西亞的特權。《還有一些樹》透過訪談與歷史資料，耙梳了513事件的始末，同時也凝視種族政策最底層受害者原住民的困境。
廖克發發覺，在華人被馬來人以及政府軍警慘烈殺害時，也知曉華人內部的自相殘殺，甚至及於華人對更少數，尤其是原住民族的剝削與壓迫。他乃對自己提問，會不會他也同樣是一名種族主義者？主要是他警省到，自身總是從華人是種族主義受害者的角度去思維，而罔顧其他被華人既得利益下的邊緣民族。而如此疑惑更拉高視野地思維著樹（自然環境）與人類的關係，特別是為了經濟開發，對原住民棲息地、森林的砍伐，透過樹的靜默與見證與原民祖先的洞穴探勘，也就隱隱有人類對自然的態度不也是種族主義作為的體會。 廖克發從幼年熱愛看牛仔電影說起，其時他對正義的想像，就是那些槍殺印第安人的西部牛仔皆是英雄。直至成人看了《與狼共舞》方才瞭解，印第安人是被壓迫的對象。
換言之，影像所造成的偏見遠大過於關於正義的探索。 廖克發強調，任何太方便、簡化的敘事跟立場，都是危險的。拍紀錄片必須有疑惑，明白沒有一種面向可以是全面性、全客觀的紀錄。活在複雜的世界，必須有多重、多部的聲音。單一故事永遠不夠，需要有很多故事與作品，討論同一個事情。說故事的權力掌握在誰身上這件事情，得保持懷疑。紀錄片工作者不能牢牢握住這種權力不放，要能時時刻刻反省自身的意圖與認知。這也是為何廖克發會謹慎對待受訪者，要重複確認他們是不是願意將受訪內容公諸於世。
小檔案
廖克發，1979年出生於馬來西亞怡保，實佻遠（Sitiawan）。就讀於國立新加坡大學商業學系，卻熱衷於文學創作以及出國遊學，曾獲大專文學獎。畢業後任教於新加坡小學四年後，來台學習電影製作，2011年畢業於國立台灣藝術大學電影系。兩部作品曾獲得台灣金穗獎最佳學生影片，曾獲最佳導演，並在2015年釜山國際影展獲得超廣角亞洲最佳短片。編劇作品長片劇本《菠蘿蜜漫長的飄香等待》，根據祖父二戰時參戰的生命故事改編，獲優等劇本獎；被選為2015法國南特影展，台北劇本工作坊。成立蜂鳥影像有限公司，製作劇情與紀錄影片。參與2013年的侯孝賢導演執導的金馬學院。曾任臺灣國家地理頻道攝影師。
拍攝的電影多與東南亞華人有關，其中紀錄片《不即不離》因涉及有關馬來亞共產黨的敏感歷史，在馬來西亞被全面禁演。2019年以劇情片《菠蘿蜜》入圍第56屆金馬獎最佳新導演，同年紀錄片《還有一些樹》也入圍金馬獎最佳紀錄片。
創辦人：馬立群 監製：王姿佩 採訪：沈眠 攝影／後製：馬立群 作品提供：廖克發 場地提供：倆人攝影棚
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資料探勘工作 在 [心得] 資料科學家工作分享與AI 產業觀察- 看板Soft_Job 的推薦與評價
最近版上好像很多人對 AI, ML, Data mining 的工作有興趣
也想知道自學, 唸碩士, AIA 或其他方式怎麼能夠進入 AI 產業
我自己就是資料科學家
想跟大家分享一下我的工作內容跟對 AI 產業的觀察
=== 先說結論 ===
1. 非CS背景想轉職 AI => 念四大碩，主修 AI
2. 不想念碩士，想自學
=> 證明你比四大碩強 => 去社群給 Talk or Kaggle 比到前三
社群有 ML/DM Monday, Taipei.py, Py data 等等
有個聽眾覺得『哎唷不錯喔』，機會就來了
3. 已經是資工碩了
=> 去社群給 Talk or 發top conference paper ex: AAAI, NAACL
=== 我的背景 ===
台大資工學碩
主修NLP, 熟AI, ML, SVM, 不熟DL
待過趨勢,華碩,新創
六年工作經驗 四年DS經驗, 英語流利
=== 資料相關工作內容 ===
資料分析師 : 有產業, 統計知識, 了解問題, 把問題變成數學問題
資料科學家： 把問題變成數學問題, 抽feature, 訂evaluation
設計數學演算法, 寫prototype
資料工程師：data clean, data storage, big data, cloud computing
機器學習工程師：設計數學演算法, 實作演算法, 挑ML模型, tune 參數
把prototype 改成 production code
通常在台灣就是四種都要做...統稱資料科學家
根據背景知識, data type還會細分成
影像CV, 語音, 語言NLP, 產線資料, signal, 地理資訊等等
影像現在在台灣最紅，約有60家新創
NLP 約20家
語音約3家, google/apple/ms 太強，很難跟他們競爭
後面三種data 我沒有研究....
=== AI 產業現況 ===
2012 - 2017 爆紅 超火
2018 冷靜重整期，很多 AI 新創倒閉
2019 假AI新創很多, Junior 飽和, Senior 超缺
Senior 假設台灣有 N 個，可是缺有 4N
大家都要即戰力，有經驗的，可以馬上做專案
但是Sr. 不是去美國，就是不想換工作
如果你是即戰力，我手上有10個缺可以介紹
Junior 有 N 個，缺大概也有 1.2N 個
不過台灣每年生產1000個 AI碩士吧，所以也不缺人
假 AI 新創就是 『口號出得去 人進得來 大家大發財』
去面試就知道老闆不懂 AI ，問一下雷公司八卦都很多
另外開了2, 3年沒有產品也沒有賺錢的大概也怪怪的
=== 關於訓練新人 ===
公司訓練 Jr 是需要花錢花時間的
而且我的經驗是專案都做不完，哪有時間訓練新人？
讓Sr. 花 20% 的時間訓練新人，少做 20% 專案老闆願意媽？
Sr. 願意犧牲看八卦版呵呵笑的時間訓練新人，是我佛心來著
但是很多新人訓練好又去美國或念博班
我也很無奈呀...
去美國的工作環境, 工時, 薪水, 技術都好很多
念博班的說他想做世界第一，不想做客戶願意付錢的東西
=== 結論 ===
我覺得不鼓勵大家轉職 AI
好公司大概都飽和了，只收 AI 碩
2017年前 AI 景氣很好，但是現在冷了
假AI新創又多，有70%吧，如果你沒有能力分辨就是當砲灰
AIOT 現在 90% 是假新創
另外當資料科學家
背景知識，工程，數學，英文都是基本能力唷
很多人說數學很重要...是因為他們工程跟英文都很好了
Pycon Taiwan 徵稿中 3/18截止，當過講者求職大加分喔！
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Q:為什麼aacs叫小西呢??
A:1.因為aacs的英文名字叫Cicilia Segeliin
2.因為西是最好寫的C
3.西是由一條拋物線+一組雙曲線+一個橢圓組成的
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.134.185.153
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1551945907.A.F59.html
一波炒過一波
當菜市場阿嬤都知道AI，股市都有AI概念股，就代表潮水要退了
轉職難民太多，但是他們都沒有作品跟成果...
每個都說我很便宜，請訓練我。
但是我有時間為什麼不去訓練台大碩，要訓練你呢？
我知道自己要什麼，缺什麼就好囉~~~
台大純血沒去美國就會一直被罵耶~~~
一來 AI 圈也才紅5年，Sr. 本來就不多
二來 很多 Sr. 都跑去美國了
三來 Jr. 沒人帶也沒有自學能力就不能變Sr.，只會變成Super Junior
四來 老闆都希望Sr. 免費加班帶Jr. 還要加班做專案
我碩班念AI的時候根本沒人想念，大家都在做遊戲跟CV, embedded
畢竟每年還是有幾百個 Junior 入行
當然數學，工程，英文，溝通都要努力鑽研才能頂尖
有22K也有人100K
你給我10000筆以上再提DL吧...
大部分都是 data clean 的工作
而且是data scientist 兼任 data eng., data analyse, ML eng.
但是如果非資工本科又沒有亮眼學歷
你就必須有亮眼作品
不然你會找不到Senior帶，學習成長很有限
另外你說得對，很多傳產最近都成立的AI部門
但是資工碩通常不喜歡去傳產，除非高薪又早下班。
所以我聽說裡面都很少資工碩
但是名稱掛資料科學家
每次講自己的職稱都覺得很心虛，只有使用者經驗研究員聽起來更威
有的說的是台灣包山包海的資料科學家，很多沒有設計模型跟演算法
美國大公司的純資料科學家有個配合的工程師
幫忙把prototype 改寫成 production code
所以不必資工本科，很多統計，數學，工科博士背景
不過台灣prototype直接要上線的就很需要軟體工程背景了
因為上線交給客戶後有 bug 超麻煩
... <看更多>