thắc mắc Xin tư vấn - AI Engineer và lộ trình để vào công ty xịn

buiduchanh1995 said:
Kinh nghiệm đọc paper của mình là k nên quá đào sâu vào thuật toán mà nên xem nó cải tiến được những gì và nên lắp vào đâu trong mô hình của mình để cải thiện. Với các kiến thức về xstk, đại số nếu thích học bạn sang bk mua giáo trình xstk + giải tích 1,2,3 + đại số là thoải mái đọc đến tết

Cái sai của tất cả các ông thần mới học AI là nghe mấy thầy bà trên mạng bảo học xstk với toán các kiểu, đấy là sai hoàn toàn nhé :LOL: bạn cứ ngẫm xem bạn thấy dùng nhiều xstk + toán thì mục đích của bnaj học mấy cái đó là gì, rõ ràng là chỉ để hiểu mô hình hoạt động ntn thôi, mình cam đoan chả có mấy ông dựa vào mấy kiến thức toán đó mà cải tiến ácc kiểu được đâu. Nếu bạn làm được như thế thì tầm của bạn nó khác rồi và rõ ràng bạn hợp làm research, viết paper, học cao lên thạc sĩ tiến sĩ chứ k phải là 1 engineer nhé

:D đã xác định làm AI engineer thì kĩ năng cần phải là dev 80%, research 20%. Gắn cái mac Engineer mà k làm được 1 cái production thì nia nia cái gì :LOL:))
Click to expand...

Đọc comment này tự nhiên thấy nhột quá, cũng đang có mác ML engineer nhưng không biết đưa lên production :shame:
 
Ké phát là bên Úc có nhiều việc về computer vision k nhỉ các bác.E đang bên Úc đây tìm chỗ thực tập thôi mà khó quá

Sent from Xiaomi Redmi Note 8 Pro using vozFApp
 
itachicitus said:
Vin chỉ mạnh mảng academic thôi, industry research nhiều cty mạnh hơn như Axon chẳng hạn.
Click to expand...
Axon VN em thấy mạnh SWEngineering thui bác, thêm tí thì là CV, còn lại mấy thằng hàng đầu đưa vào đời thật vẫn loanh quanh shopee, lzd, momo, tiki, trusting social, CocCoc, WQ là nhìn rõ nhất thôi
 
Mình cũng đang theo AI Engineer mảng CV. Không biết có bác nào có knghiem rảnh check qua CV giúp mình để tăng cơ hội việc làm ko :censored: Mình đang học Master CS ở EU, dự định về Việt Nam làm việc.
 
AI là cái bánh vẽ thôi chứ phần lớn engineer làm trong ngành này thì chả có mẹ gì ngoài import mấy cái thư viện vô là dùng mấy lệnh train có sẵn đó. Chỉ trừ khi giỏi đến mức top 3% của ngành thì mới đụng đc vô phần core của model (mấy người này thì phải trình vcl về toán, đại số, và THUẬT TOÁN), background về toán và CNTT cực mạnh, tiến sĩ này nọ. Chứ dăm ba cái chuyển ngành rồi tự học trên mạng với học xíu Master thì chả thấm vào đâu. Nếu xác định chuyển ngành thì làm web app ngon hơn nhiều. Còn cứ đâm đầu làm AI thì mình nói thật, nó k khác gì bạn xấu trai, nghèo, dốt mà lại đòi cưới vợ đẹp, giàu này nọ cả. Bạn muốn cái điều đó thì bạn phải có Background như thế nào đó đã. Đằng này k có thì chịu

Gửi từ Sony G3416 bằng vozFApp
 
hihi_vitcon_saolaibanem said:
có vụ giữ lương như mình nói đó, hàng tháng trả 80% hay 85% gì đó cuối quý trả lại. => thực nhận mỗi tháng 1x x tiểu học nha bác.
Và VTCC nha bác, tòa nhà viettel HCM ngay CMT8. Bác cần ib e cho coi offer cũ
Ko phải mình tui đâu, 1 bro ở trên cũng confirm r kìa
Click to expand...
bác còn lưu offer không hộp em tham khảo với bác. Em không hộp bác được
 
Các bác cho em hỏi vài thông tin với.

Em tính YOE thì 1 năm. Nhưng tính YOE với vai trò AI engineer thì 10 tháng, 2 tháng còn lại em làm nhân viên kỹ thuật mảng khác.

Công ty em vào thuộc dạng công ty vừa và nhỏ của Mỹ. Role của em làm lai lai giữa phần cứng và phần mềm. Có thể tách thành 2 role chính:
1. Robotics (hardware)
Phối hợp với các team khác như firmware, hardware, mechanic để thiết kế ra một cái máy phù hợp cho tác vụ AI. Ví dụ muốn máy chụp ảnh tốt, rõ lỗi thì em là người đứng ra phối hợp với các team làm ra cái máy thỏa mãn yêu cầu của nhóm ML.
2. ML Engineer
Nửa thời gian còn lại là em train model + phát triển thuật toán xử lý ảnh.

Mà sao em làm một thời gian thì thấy theo k nổi. Cty luôn đòi acc 100%, em với 2 thằng nữa cày cm mới detect được 1 defect type lên 100%. Nhưng overall acc tăng từ 67% lên 83%. Em thấy kiểu ngành này làm đc thì càng đòi hỏi lên cao, mà nhiều khi cao đến cái mức khó có thể xảy ra ấy.

Không biết em trụ nổi không nữa.
 
phieu_be_ngoan said:
Các bác cho em hỏi vài thông tin với.

Em tính YOE thì 1 năm. Nhưng tính YOE với vai trò AI engineer thì 10 tháng, 2 tháng còn lại em làm nhân viên kỹ thuật mảng khác.

Công ty em vào thuộc dạng công ty vừa và nhỏ của Mỹ. Role của em làm lai lai giữa phần cứng và phần mềm. Có thể tách thành 2 role chính:
1. Robotics (hardware)
Phối hợp với các team khác như firmware, hardware, mechanic để thiết kế ra một cái máy phù hợp cho tác vụ AI. Ví dụ muốn máy chụp ảnh tốt, rõ lỗi thì em là người đứng ra phối hợp với các team làm ra cái máy thỏa mãn yêu cầu của nhóm ML.
2. ML Engineer
Nửa thời gian còn lại là em train model + phát triển thuật toán xử lý ảnh.

Mà sao em làm một thời gian thì thấy theo k nổi. Cty luôn đòi acc 100%, em với 2 thằng nữa cày cm mới detect được 1 defect type lên 100%. Nhưng overall acc tăng từ 67% lên 83%. Em thấy kiểu ngành này làm đc thì càng đòi hỏi lên cao, mà nhiều khi cao đến cái mức khó có thể xảy ra ấy.

Không biết em trụ nổi không nữa.
Click to expand...
Rồi cuối cùng câu hỏi của em là gì ?
 
corazon1 said:
Rồi cuối cùng câu hỏi của em là gì ?
Click to expand...
Bây giờ em đang đứng giữa sự lựa chọn. Một là chuyển sang làm SWE, hai là tiếp tục cố gắng trên AI Engineer role.

Chuyên ngành của em là cơ điện tử. Thành ra khi đi làm AI engineer thì em thấy tận dụng kỹ năng phần cứng và phần mềm thì mới cạnh tranh lại các bạn bên KHMT.

Nhưng làm một thời gian thì em thấy AI engineer có những target không thực tế lắm. Hoặc do tùy công ty, cty trc đây của em leader gà, cty yêu cầu detect defect 100%, leader làm còn k nổi nhưng cứ dí frehser tụi em làm 100%. K đc 100% thì hỏi tại rồi hỏi giải pháp, trong khi tụi em làm engineer chứ k phải research, mà trong cty lại k có researcher.

Thành ra em đang sợ k trụ nổi trong ngành. Một phần là các job có requirements cần phần cứng hiện tại tương đối ít. Thường các công ty làm product xoay quanh robot thì mới cần AI engineer có skill về phần cứng. Ở thị trường VN bây giờ các job như vậy đếm trên đầu ngón tay. Còn lại toàn làm thuần phần mềm.
 
Mọi người có thể góp ý cho e k ạ. Em nên chuyển sang SWE hay vẫn cày AI engineer ạ?

Giờ em thiếu căn cứ để đưa ra quyết định quá. Chuyển sang thuần SWE thì em sẽ dành vài tháng để học thêm do ngành Cơ điện tử của em k phải thuần SW. Nhưng cố đấm ăn xôi theo AI engineer có role hòa trộn giữa phần cứng và phần mềm thì khó. Do nếu bị layoff thì k có chỗ apply.

Em đang tính đường phát triển lâu dài ạ.
 
Cá nhân mình luôn khuyên là nên đổi qua SWE vì đất diễn AI ở VN ít quá.

Còn nói chung công ty của fen quá tệ, fen là người mới, đáng lẽ cái đứa áp lực về 100% accuracy (mà dm thằng thần kinh nào set vậy) phải là sếp fen, còn fen đi bộ vuốt râu thôi.
 
phieu_be_ngoan said:
Mọi người có thể góp ý cho e k ạ. Em nên chuyển sang SWE hay vẫn cày AI engineer ạ?

Giờ em thiếu căn cứ để đưa ra quyết định quá. Chuyển sang thuần SWE thì em sẽ dành vài tháng để học thêm do ngành Cơ điện tử của em k phải thuần SW. Nhưng cố đấm ăn xôi theo AI engineer có role hòa trộn giữa phần cứng và phần mềm thì khó. Do nếu bị layoff thì k có chỗ apply.

Em đang tính đường phát triển lâu dài ạ.
Click to expand...
2023 thì làm ơn k phân biệt AI Engineer và SWE nữa được không ạ ? muốn làm AI Engineer thì điều kiện cơ bản phải là một SWE đã. AI nó k phải cái gì đó quá cao siêu đâu

SWE thì k nói rồi nhưng AI sẽ cần vài cái gạch đầu dòng sau
1. KĨ năng siêu cấp vippro, chỉnh sửa mô hình, nghiên cứu các kiểu ( phù hợp với research hơn là engineer ) phần này skip cho qua vì học khá là khoai mà ở Vn thì đất diễn k nhiều.
Với AI Engineer:
  • Chôm chỉa cải tiến các open source để phù hợp với production : Kĩ năng cơ bản của AI engineerr là phải đọc, học nhiều công nghệ mới để lúc nào cần là tìm lắp ráp chỉnh sửa đắp vào production của mình. Nghiên cứu k bằng ngta thì tay phải nhanh hơn người ta
  • Kĩ năng SWE : Nhấn mạnh là người ta cần production chứ k phải mấy bọn gõ lệnh import rồi python train.py. Mà muốn làm production thì kĩ năng của SWE là thực sự cần thiết, mấy cái hiểu biết về viêck deploy, api , loadbalance, v..v là bắt buộc phải có.

Cách để thành AI Engineer thì nói chung có 2 cách : học AI trước, SWE bù đắp sau hoặc học SWE rồi lấn sân sang AI. Cách nào cũng vất như nhau cả nên thay vì tính toán thì cứ đâm bừa đi, theo kn của tui thì cứ đấm SWE trước rồi tìm hiểu AI, hợp thì múc còn k thì mình vẫn làm SWE.
 
EmBeBongBong123 said:
AI là cái bánh vẽ thôi chứ phần lớn engineer làm trong ngành này thì chả có mẹ gì ngoài import mấy cái thư viện vô là dùng mấy lệnh train có sẵn đó. Chỉ trừ khi giỏi đến mức top 3% của ngành thì mới đụng đc vô phần core của model (mấy người này thì phải trình vcl về toán, đại số, và THUẬT TOÁN), background về toán và CNTT cực mạnh, tiến sĩ này nọ. Chứ dăm ba cái chuyển ngành rồi tự học trên mạng với học xíu Master thì chả thấm vào đâu. Nếu xác định chuyển ngành thì làm web app ngon hơn nhiều. Còn cứ đâm đầu làm AI thì mình nói thật, nó k khác gì bạn xấu trai, nghèo, dốt mà lại đòi cưới vợ đẹp, giàu này nọ cả. Bạn muốn cái điều đó thì bạn phải có Background như thế nào đó đã. Đằng này k có thì chịu

Gửi từ Sony G3416 bằng vozFApp
Click to expand...
câu nói của bác thể hiện là bác cũng k làm AI bao giờ, k hiểu AI làm gì và chỉ nghe thông tin từ trên mạng. Câu của bác nó tương tự như cái việc làm web chả có cái mẹ gì ngoài mấy cái html css với mấy dòng backend :))
 
buiduchanh1995 said:
câu nói của bác thể hiện là bác cũng k làm AI bao giờ, k hiểu AI làm gì và chỉ nghe thông tin từ trên mạng. Câu của bác nó tương tự như cái việc làm web chả có cái mẹ gì ngoài mấy cái html css với mấy dòng backend :))
Click to expand...

Bác bằng tuổi mình, mà kiến thức và cách nói chuyện ưng cái bụng quá. Mình inbox xin một ít chỉ dẫn được không
 
buiduchanh1995 said:
2023 thì làm ơn k phân biệt AI Engineer và SWE nữa được không ạ ? muốn làm AI Engineer thì điều kiện cơ bản phải là một SWE đã. AI nó k phải cái gì đó quá cao siêu đâu

SWE thì k nói rồi nhưng AI sẽ cần vài cái gạch đầu dòng sau
1. KĨ năng siêu cấp vippro, chỉnh sửa mô hình, nghiên cứu các kiểu ( phù hợp với research hơn là engineer ) phần này skip cho qua vì học khá là khoai mà ở Vn thì đất diễn k nhiều.
Với AI Engineer:
  • Chôm chỉa cải tiến các open source để phù hợp với production : Kĩ năng cơ bản của AI engineerr là phải đọc, học nhiều công nghệ mới để lúc nào cần là tìm lắp ráp chỉnh sửa đắp vào production của mình. Nghiên cứu k bằng ngta thì tay phải nhanh hơn người ta
  • Kĩ năng SWE : Nhấn mạnh là người ta cần production chứ k phải mấy bọn gõ lệnh import rồi python train.py. Mà muốn làm production thì kĩ năng của SWE là thực sự cần thiết, mấy cái hiểu biết về viêck deploy, api , loadbalance, v..v là bắt buộc phải có.

Cách để thành AI Engineer thì nói chung có 2 cách : học AI trước, SWE bù đắp sau hoặc học SWE rồi lấn sân sang AI. Cách nào cũng vất như nhau cả nên thay vì tính toán thì cứ đâm bừa đi, theo kn của tui thì cứ đấm SWE trước rồi tìm hiểu AI, hợp thì múc còn k thì mình vẫn làm SWE.
Click to expand...
Đúng là làm AI engineer thì cần SW skills, nhưng đợt rồi mình làm và apply thì thấy vài nơi có một số role yêu cầu cả phần cứng + phần mềm.

Qua quá trình mình đi làm thì thấy để làm tốt AI project thì cần nhiều team.

Một AI project thuần trên cloud, k nhúng vào robot thì sẽ nghiêng về SW. Nhưng bác thử nhúng vào robot xem, bao nhiêu thứ phải tính, chứ bác thích là nhúng đc model vào robot à?

Mà ở VN mình thấy ít CTY làm dự án AI nhúng vào robot quá.
 

Similar threads

lipami
Xin tư vấn trái ngành vào BA
2
Replies
31
Views
2K
utrmei
utrmei
anh_beta
Xin tư vấn chọn trường đh, cao đẳng cho thằng em
2
Replies
20
Views
749
linklink
linklink
hmcisdreaming_
tìm việc Xin lời khuyên về định hướng phát triển sự nghiệp
Replies
0
Views
114
hmcisdreaming_
hmcisdreaming_
ThatThapLuc
Những điều kiện để được học thạc sĩ trái ngành?
Replies
9
Views
503
minhnhat86
minhnhat86
tucmach
Lương 7tr công việc đúng ngành và cty cách nhà 5km ở quê
Replies
4
Views
297
apologymylove
apologymylove

Share this page

Back
Top