看板Soft_Job
: 各位前輩好：
: 小弟116機械碩畢業,剛退伍正在找工作的菜鳥
: 由於碩論的關係小弟有用到OpneCL或CUDA
: 來改寫一些線性代數運算達到演算法的加速效果
: 之後覺得蠻有興趣的想再繼續從事相關的工作
: 但104上能找到的相關職缺的似乎不多
: 少數是要跟影像辨識或是機器學習做結合
: 或許本身不是資工相關出身,所以有些公司投了都沒下文
: 小弟很願意從影像辨識或是機器學習學起
: 也努力地在加強ＣＳ的基礎知識
: 但應該不太會有公司願意這樣花時間訓練一個新人
: 小弟現在對於找工作感到有點迷惘
: 是平行運算在業界用不太到亦或是...？
: 請問版上的各位前輩能否為小弟指點迷津？小弟會萬分感謝您們建議
小弟也用過 GPGPU，當時是算物流車配送的最佳路線。
目前本人是不看好未來十年GPGPU廣泛的應用。
我只看好學術界或財團法人可繼續靠這生論文而已。
商用場景最大的問題不會卡在CPU計算速度。
計算速度成為瓶頸之前，會先卡 I/O，接下來是 Memory，
即使有平行處理需求，也有很多GPGPU以外的替代方案。
所以沒有人會去特別設置 GPGPU 來處理商業問題。
GPGPU 拿來練頭腦，或學習資料處理架構倒是不錯的經驗，我還蠻慶幸自己學過。
其實很多事情頭腦要靈活一點。
1. 履歷寫法
像我之前覺得 CUDA 或 OpenCL 支援性太差了。
乾脆直接利用一般CPU的多核改寫。這樣每台電腦都能用。
雖然速度差多了，但至少企業用得到。
我投履歷時的作品集，用了一張柱狀圖，
告訴人業主用了這多核平行作法，會快多少秒完成工作。
你甚至可以把一台主機因你的算法產生的價值換算成台幣，寫在履歷上。
任何面試看到有錢進來，都會買單的。
你的履歷可能會寫 ：我會 CUDA ，我會XX算法...，投稿XXX。
我的履歷可能會寫 ：每年為企業創造3萬元利潤的算法，使用C++實做多核心...。
我愛寫老闆愛看的文字，你愛寫教授愛看的文字。
2. 找工作為何限定碩士論文研究
碩士論文就跟任何一門課程一樣，你學過。但你不一定要去用阿。
其實業主也是，誰會在意你碩士論文在幹嘛阿，現在碩士論文的程度是有目共睹的。
大家只在意你學校名稱，聽不聽話，會不會快速學習而已。
根本沒在意你碩士論文到底是不是你最強的專業。也用不太到。
到最後大概只會問你，用什麼程式語言完成的實驗？
拿別人不在乎的事情當主力找工作，當然覺得挫折很大。
建議你有興趣的工作，只要程式語言對，就可以投履歷了，
找工作很膚淺的，沒你想像那麼複雜。
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→ femlro: 給的建議中肯有效 08/22 09:40
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