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#純靠北工程師5bj
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最近上網看一下目前現在職場上都需要那種類型的人材。看了之後只有覺得現在求職環境真的噁劣到了極點。
例如看到某"資訊公司"找一個技術經理，工作內容有夠臭長，簡單來說就是一句話：「除了業務以外的工作都是算你的」，然後薪資還不敢寫出來，只敢寫4萬以上。
最可怕的是以上例子不是特例，是通例，台灣人從小到大書唸一堆，補習從小補到大，結果一出社會就只能到這種公司沉淪，然後還要被靠北工作不認真。
現在只要年輕無家室一律建議出國工作。
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【走進後臺《博物館密室大公開》，用最輕鬆有趣的方式解鎖博物館的所有禁區！】
《#博物館密室大公開》新書上市
博物館的前世今生是什麼？
你看過「失竊的朋友」摩艾像的背面嗎？
挖掘人員為什麼要幫化石和出土標本打上石膏？
工程師用「吹出噴射氣流」的特殊推車搬運重達數幾百公斤的石雕？
博物館裡原來有很多「危險文物」，像是居禮夫人的筆記本？
修復大砲展現了博物館修復工程不總是細膩的一面？
在博物館工作的專家有誰？他們的工作內容和環境又是什麼樣子？
https://www.facebook.com/TheMuseumBarAndCultureBlah/photos/a.130482474998653/581926873187542
【美商應用材料】設備工程師 2021擴大徵才
Applied Materials Taiwan台灣應用材料公司
客戶支援設備工程師 2021擴大徵才！
Applied Materials應用材料公司，全球最大半導體及顯示器設備商，在台灣深耕30年，正在積極找尋設備新星，廣邀符合以下資格者投遞履歷。
應材重視多元及包容的企業文化，歡迎理工科系女力或社會新鮮人投件！
職缺：Customer Engineer 客戶支援設備工程師
工作內容
• 負責客戶設備維修及故障排除，診斷並解決設備問題
• 建立並維持良好客戶關係
• 負責或參與產能利用率提升、成本管理等專案
• On-call機制
工作地點：台南 *優先面試機會 / 新竹 / 台中 / 林口
應徵條件
• 社會新鮮人－機械/電子電機/航太/船舶/輪機/模具/光電相關科系優先考慮，也歡迎製造/化工/材料/生醫/原子核能/通訊工程/環工/土木系者
• 具設備相關經驗－3年內不限特定產業經驗；3年以上須半導體經驗
• 英文程度相當於TOEIC550（無TOEIC成績者也可應徵）
報到時間：2021年10月底前
應徵方式：投遞履歷至 Recruit_Line@amat.com (先投遞者先面試)
※ 主旨請註明「姓名_應徵職缺」
通過第一階段履歷篩選者，將以電話或Email聯繫
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三大理由告訴你為何要選擇我們公司：
1. 豐厚薪資最實際
• 年薪14個月，另有績效獎金及股票
2. 優惠福利享不完
• 每年10-30天的特別休假，全薪事假5天及全薪病假12天
• 國內外旅遊津貼每年2-6萬
• 員工價認購美國總公司股票
• 36萬免息汽車貸款
• 免費早餐，午晚餐優惠補助，全天候供應研磨咖啡與茶包
3. 外商環境高彈性
• 寬廣職涯：全球19個國家職缺開放轉職，11大產品線可深可廣
• 專屬培訓：全方位的個人發展計畫，出國受訓地點包括韓國、美國德州、中國大陸西安、以色列、美國波士頓等
• 智能工作：上下班彈性工時，公務手機配 iPhone
• 差旅禮遇：出差安排高檔星級飯店，設有差旅緊急協助計畫
公司福利族繁不及備載，我們非常樂意與你見面聊聊職缺內容!
關於台灣應材:
No.1 全球最大半導體及顯示器設備製造商 ● 財富雜誌 2020 全球最受推崇企業● Barron’s 2020全美百大永續發展企業獎
應用材料公司是提供材料工程解決方案的領導者，我們的設備用來製造幾近世界上每顆新式晶片與先進顯示器。我們以工業規模在原子層級進行材料改質的專業，協助客戶將可能轉化成真。在應用材料公司，我們以創新驅動科技，成就未來。欲瞭解更多關於應用材料公司訊息，請至 https://www.facebook.com/AppliedMaterialsTaiwan/
台灣應用材料 人力資源部招募組 (Recruit_line@amat.com)
很難得機會在台灣捕獲李孟這位旅日的資料科學家，也很高興可以訪問到他！
李孟在日本四年的工作時間當中，歷練過「軟體工程師」、「資料科學家」以及「機器學習工程師」的職務，為什麼會有這一路以來的自覺與自學歷程？我們都一併在這次專訪當中聊到了！同時還加碼聊了「在日本的工作與生活環境」，提供給想去日本生活的朋友參考呦～
👉在這次專訪中，我們暢聊了：
1. 李孟是如何從軟體工程師的身份開始自學「資料科學」？
2. 資料科學家 / 機器學習工程師工作內容上的差異？
3. 李孟比較喜歡當資料科學家、還是機器學習工程師呢？Why？
4. 覺得人們除了積極自學之外，還應該用什麼心態來應對AI帶來的衝擊？
5. 加碼閒聊「在日本的工作環境與生活環境」，提供給想去日本生活的朋友參考呦！
👉李孟釋出他在台大的演講簡報，鉅細靡遺地分享他成為一位資料科學家的歷程，內容相當精彩，製作也很精美耶！https://www.facebook.com/LeeMengTaiwan/posts/10220691442829365
👉李孟的超高含金量部落格，分享各種他在資料科學與機器學習上的應用經驗！https://leemeng.tw/
#他是資料科學家也是機器學習工程師 #自學資料科學與機器學習 #李孟
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每個人都想要找到更穩定、更有保障的工作，不過我要提醒的是，要是你沒看今天的節目，到頭來，你可能只剩下一場空。
在收看影片之前，不管你是在Youtube還是Podcast收看或收聽，記得訂閱我們的頻道，你的具體支持，是我們製作節目的最大動力～
最近在網路上，有某些關鍵字持續的飆升，像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後，也代表著在疫情平息之前，無薪假、失業這些問題不會改善，人們也很難恢復安全、穩定的生活；因此人們會傾向去尋找更有保障的工作，這也讓坊間的公職考試補習班，又熱門起來了！
公職補習班迷思
當然喔，追求安全、穩定本來就是人性，只是當我發現這些公職補習班，還用一些有一點不合時宜的標語，對求職者做宣傳，像是什麼呢？「參加銀行特考，就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高，形象良好，進可攻擊他人之不正，退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔，有一點誤導大眾的認知跟行為，我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢？台灣喔的「人工智慧」教父～李開復先生，在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界，並且會帶來前所未有的經濟失衡，而眼下最直接的，就是在未來的五到十年之內，對於全球就業市場帶來的衝擊，很多一般人認定的金飯碗，很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了！
李開復在他的書裡面，更進一步的指出，近年來，世界各國因為「無人銀行」的興起，各種AI的工具，已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人，普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多；實際到銀行臨櫃的人越來越少，而第一線的金融人員的工作就此消失，已經是顯而易見的結局！
國外甚至於已經出現申請貸款，把資料送出到核可，不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵，就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據，可以在很短的時間裡面做完風險評估，而這些都是人類很難做到的事情。
再來，法院書記官的工作，就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務；講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎？現在的科技，已經可以讓機器聽懂人類說話，同時呢在螢幕上轉換成精準的文字，準確率高達九成以上。
你想想看喔，假如準確率繼續提高，費用也越來越平價，法院或者是政府是不是有很大的可能性，會直接採購這樣的設備來取代書記官呢？
一來呢，大幅降低薪資的費用，二來呢，降低人員管理的問題；畢竟人類加班會抱怨，但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔，你也許會好奇，以前聽說的AI、人工智能會取代的工作，那應該都是像工廠的工人，或者是體力活動的藍領階層才對啊！
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作，像是銀行行員、書記官，這些白領職業，也會被AI取代呢？
這是因為啊，現代的AI本質，其實是一種「深度學習」！那什麼是「深度學習」呢？
李開復先生在他的書裡面提到，深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔，過去的電腦只能執行單一程式；比如說，你希望機器人幫你到早餐店買三明治；那麼一旦輸入你家到早餐店的路線，機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃，遇到人也會直接輾過去，一直到抵達早餐店它才會停止，那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習，則是透過數據資料，幫機器人建立起路況，可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候，先停下來，重新偵測、評估環境的狀況，再計算出成功率最高的路線，轉個彎重新出發，這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊，在固定的場景底下，只要能透過數據，找到人類固定的「行為模式」，再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據，讓AI系統去做深度的學習，AI就能夠擁有思考能力，取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子，我們可以進一步的知道，符合以下二個特點的工作，很有可能會跟恐龍一樣，在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢？第一個、那些資料、流程可以編碼的工作；第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說，就像是現代的醫檢師、放射科的醫師，或者是銀行行員，他們都是在固定場景底下，專門分析數據跟資料，再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定，而且有一套嚴格的作業流程和評判標準，不會有太多參數的變化，就很容易被編碼，而變成一條程式。
在未來呢，凡是可編碼的流程，再讓機器人通過大量數據的深度學習，就能夠快速的優化，任何動作都會比人類更快、更精準，而且可以一直進步，還不會喊累！
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑，感受不到AI對於職場的全面破壞，那麼我再提供一個更貼近你我的事實～
台灣的知名品牌～華碩電腦，在他們關渡總部的13樓，已經有一個130人的AI團隊，成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁～黃泰一先生，他就表示喔，華碩的AI團隊，已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池，累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者，建立起節省人力、降低風險，而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來，能夠透過大量的數據，以及資料跟資料之間的相互運用，所產生的商業價值來賺錢！
儘管現階段呢，華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據，不過可以想見的是喔，只要精準的演算法系統建立；商店它是不需要店員，醫院它可能也不太需要醫檢師，輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」，將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生，在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說：「在未來的5～10年之內，現有的50%工作，將會由AI取代」！
所以拉回來看，只要你有稍微留意時事，你一定知道現代的公務人員、銀行行員，就算寒窗苦讀多年考了進去，福利和工作的輕鬆度，也都大不如前了，更別說他們的未來和發展。
也就是說喔，要是你忽略真實職場上正在發生的變化，那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的，卻只能做個幾年，就被裁撤了！
這樣的投資報酬率，你覺得划算嗎？算一下喔！會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格，但是真正得到的，卻是更高的失業風險！
你想因為「眼前」短暫的穩定，而把自己放到更大的危險裡嗎？如果你不想，你可以選擇現在就打開眼睛，開始為自己的未來做準備～
假如你很想要為自己打造不敗的未來，讓自己的求職、轉職之路，擁有更務實的安全跟穩定，我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑～【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了，但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋，在面對自己的人生，你曾想過這是為什麼嗎？
其實答案很簡單，那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思，困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡，我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念，它的危險之處。
它在於喔，人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」，或者是「最好的鐵飯碗」之後，我們就不再動腦筋思考了，所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗，千萬別碰！
而「路徑依賴」呢？它是指喔，人會習慣用過去的經驗，想現在的事，然後去預測未來。
比如說吧，你念醫學院，所以就只能當醫生；再比如說，你過去在某個行業，所以你在轉職的時候，就只能做相關的行業。
而弔詭的是，如果過去的經驗能夠適用於現在，還能夠幫你預測未來的話，那每個人都是半仙了啊，也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了，不是嗎？
所以呢，無論你是白領，還是藍領的朋友，我想要跟大家說的是喔，未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的，無論你想不想面對，它遲早都會來！
不過我也很肯定的告訴你，在我們失去「舊工作」的同時，這個世界還會增加許多的「新工作」。
只要你願意改變，跟上腳步，某些你覺得沒有什麼的工作，其實都潛藏著非常大的人力缺口，值得你好好的關注。
而幫助你換個腦袋，轉換成智能思考的第一步，就是歡迎你加入我們的線上課程【過好人生學】。
【過好人生學】從即日起，到6/12晚上十二點止，我們將推出季節限定的1413的優惠價～
我一直相信喔，未來仍然是充滿希望的，在【過好人生學】裡面，我會用最淺顯易懂的話，點破你對於生涯的迷思，幫助你移除20世紀的思考遺毒，發展出最適合21世紀的生存策略。
我還會幫助你繞過三個心智的陷阱，陪伴你一步一步的去建立起，新時代必備的四大能力，你將看見自己的更多可能性，並且懂得轉換自身的專業，幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖，過上一個更好的人生。
歡迎你加入學習，也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助，我是凱宇。
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而Podcast收聽的朋友，除了訂閱之外喔，也請給我們5顆星的評價，並且把它分享給你身旁的朋友，我們需要你用最具體的行動來支持我們。
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歡迎你的加入，更期待你在學習之後的發現；那麼今天就跟你聊到這邊了，謝謝你的收看，我們再會。
Hi 我是 Yuan, 在這個特別的季節裡，那時如果有人跟我說這些就好了
（喜歡這類影片請幫忙留言、按讚、訂閱分享）
預祝各位準畢業生都能找到屬於自己不後悔的工作（不要被謠言動搖）！
今天找了我前同事一樣在科技業打滾不多不少六年多，趁我們還不是老鳥記憶猶新的時候跟大家分享在科技業與傳產面試的趣事，還有些不為人知的秘密，一定要看到最後唷！
謝謝收看。
Q&A 影片內容
1. 甚麼樣的「人格特質」當工程師游刃有餘？
2. 這類工程師「CP值高」？
3. 工程師分兩大類－你的個性適合對內還對外？
4. 這個「能力」讓你脫穎而出?
5. 科技業？傳產？Resume CV 寫法很不一樣！
6. 面試第一印象服裝怎麼穿？
7. 觀察面試官動作、語氣，提前了解工作環境
8. 「條件排序」找出適合的，工作與公司
爆笑內幕－聊聊當工程師的趣事與想法
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