momomatt
非it公司做it唔會唔伏
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誠哥的繼承者們
睇行業環境fit唔fit到ml，ml同ai而加最大問題係搵唔到有價值既實際既application，而加請得ml既公司都係試下試下，最後變到好似做大學project咁，齋吹水無效果
而家熟哩樣，係香港人工真係任你開巴打係做邊行既ML?Machine learning係屬於人工智能喎,點會唔算IT?
睇行業環境fit唔fit到ml，ml同ai而加最大問題係搵唔到有價值既實際既application，而加請得ml既公司都係試下試下，最後變到好似做大學project咁，齋吹水無效果
誠哥的繼承者們
亂up，vp係ibank點會係中低層，叫saels對外title係vp，internal grade唔係就另計
Ibank vp係中低級員工onlyibank vp全香港有幾多個？ 10年經驗係講緊10年管理大公司it dept 嘅經驗呀，你本身唔係大公司出嚟根本in 嘅機會都冇，人地個org chart都要好好睇睇港豬心態
自己做唔到
人哋未做到 = 叫你唔好發夢
人哋做到 = 吹水大會
loser mindset , 見怪不怪
800k-1.5mil annual
全港講緊有幾百個
ED 就真係少人d around 2mil - 3mil
香港人MD 就無乜聽過 全港可能少於 30個
利申 analyst 0.5 year exp 41k
亂up，vp係ibank點會係中低層，叫saels對外title係vp，internal grade唔係就另計
誠哥的繼承者們
好贊同除左做lead住世界既tech firm需要請高等學院既academics做ml ge r&d，普通phd都唔夠，睇返google china head of ai既背景就知
其他用ml既公司只會係follower，明點用，明點做適當tunning，明點fit返係自己要解決既問題到已經夠，呢方面唔需要phd。phd高於ug / pg既能力係research同研發，唔係做呢方面，ug同phd分別唔會好大
但我都係唔覺得有冇人才建立複雜model係而加ml既主要問題，係無real application同行業環境唔fit ml個套至係ml發揮唔到既主因
好多時候抄model都唔簡單,apply and stitch 唔同research 去你個problem domain係可以好複雜話說回來，有幾多真係咁有先見之明，幾年前讀完phd mphil ，依家可以搞ML我十五年前讀parttime Mphil就係攻machine learning. Bayesian, Artificial neural networks, supervised n unsupervised learning.全部用c同java 成個algorithm 同modelling 做出來。
就算有，我諗都唔會係香港，同埋香港唔覺有ML讀
申利，我係你講緊既得啖笑，自學緊ML，想入去試下轉做D junior位學ML
有先見之明又點? 香港無r&d, 得D用package 同抄model的人。所以一直不能學以致用。犀利, 有先見之明 :^(
所以你依家咁高人工我又唔覺得出奇
可唔可以順便share下你點爬升到呢個位? 中間有無野share俾小弟學下野
同意阿, 港無r&d, 得D用package 同抄model的人.
我覺得係惡性循環黎, 鬼叫D老細唔識, 淨係話要做到, 又要做得快, 又唔知呢D野唔易做, 當然抄人地model 係最快捷既方法
如果係咁簡單好多曲狗都轉左行LA, 香港dl entry pos都可以開25k
加上企業根本唔應該做研究, 除非你大到google facebook的scale有多剩錢,或者係做緊啲full research公司攞明十年都唔係賺到錢等人收購 e.g. boston dynamic
之前hackernews 就有一篇文講, 做ml的公司根本唔應該請phd, startup更加如是
好贊同除左做lead住世界既tech firm需要請高等學院既academics做ml ge r&d，普通phd都唔夠，睇返google china head of ai既背景就知
其他用ml既公司只會係follower，明點用，明點做適當tunning，明點fit返係自己要解決既問題到已經夠，呢方面唔需要phd。phd高於ug / pg既能力係research同研發，唔係做呢方面，ug同phd分別唔會好大
但我都係唔覺得有冇人才建立複雜model係而加ml既主要問題，係無real application同行業環境唔fit ml個套至係ml發揮唔到既主因
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