作者:
yvonneQQQ (yvonne)
42.72.44.230 (台灣)
2023-11-10 22:18:07 推 DrTech: 還要選？直接看產業，秒選3 16F 11-11 14:00
作者:
chal ( )
1.170.183.199 (台灣)
2023-11-09 22:16:52 推 DrTech: 不管是服務還是微服務，你的概念就是模組化把解偶合，減少每次變更需要處理的工作量而已。 重點是人的頭腦有沒有這種概念：沒有這種工作概念，不管你是用什麼服務，微服務，還是把自己搞死。
這就是為什麼，有些人覺得：怎麼可能專案完成越多，事情與 10F 11-10 08:10
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作者:
naoomi (奈米)
118.161.90.131 (台灣)
2023-11-09 01:43:47 → DrTech: 幹嘛一直想著轉低薪工作。程式語言根本不是重點。你用程式語言做什麼事情才是重點。
外商要直接投官網，你用104投根本搞錯方向。 10F 11-09 07:30
作者:
accock (昏沉 墮落)
114.45.13.187 (台灣)
2023-11-07 08:36:20 噓 DrTech: 書店或網路科普書一堆…
懶要承認，不要找一堆藉口。 12F 11-07 12:36
作者:
ck237 (白色小雞)
49.216.27.111 (台灣)
2023-11-06 08:44:14 → DrTech: 可以說明清楚你所謂的"後端"是哪些嗎？ 如果是處理後端HTTP 與業務程，怎麼樣做前後端互動，很有必要學，這樣才能當個好的Web工程師，遇到問題能知道根源。如果是花時間到處去搞CRUD，我就覺得沒必要。所以看事情的內容才知道是否合理。 36F 11-06 12:05
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作者:
zzLin (zzlin)
125.229.23.229 (台灣)
2023-11-04 07:52:18 → DrTech: 看工作內容就是tech lead啊，沒管人的職務
找個技術厲害的人帶計畫，對外找很平常。
如果只是管人的主管，從外面找才奇怪。會技術的主管，從外面找很主流吧。 18F 11-04 12:35
作者:
otherman (總經理)
1.168.120.196 (台灣)
2023-10-30 08:04:53 → DrTech: 難道選工作只看表面數字判斷？ 建議至少要判斷一下面試過程，哪家的環境與溝通方式讓你較為舒服吧。 4F 10-30 12:28
作者:
eatter (breeze)
101.9.114.146 (台灣)
2023-10-26 13:27:24 → DrTech: 儲備幹部 = 不是幹部啊。何必腦補。 40F 10-26 23:11
作者:
AmadeGX (櫻紜 司)
1.169.65.137 (台灣)
2023-10-24 10:38:02 → DrTech: 直接說公司名啦，我也只待過一家公司有這種情況：工研院資通所。加班不給報，還強制員工修掉特休還要去上班。 6F 10-24 17:37
作者:
OoShiunoO (機機勳)
223.137.208.20 (台灣)
2023-10-24 11:00:39 → DrTech: 負責越多系統，與工作量，又沒直接關聯。可否多解釋一下，為什麼寫過的code越多，負責系統變多，工作量就會變多呢？一般有專案管理的公司，或有Operation的團隊，根本不可能出現原文的情形。 52F 10-24 17:29
推 DrTech: 專案管理：隨時間持續新增功能，結果loading越來越重？ 能 70F 10-24 22:42
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作者:
cw112 (cw)
122.11.166.8 (新加坡)
2023-10-24 01:40:04 → DrTech: 重點是很多人很愛拿A國的好，比B國的爛，當然到哪都覺得鬼 3F 10-24 07:00
→ DrTech: 去中資，或Singlish 練英文。其實有更好的選擇吧，歐洲，澳洲，機會更多。
台灣人能錄取的，就是中資那幾家啊。 8F 10-24 08:17
作者:
cecol (雪橘子)
123.193.182.119 (台灣)
2023-10-18 23:20:26 → DrTech: 每個人看事情角度不同吧。我是看到，新加坡薪資怎麼那麼低？講得連房租都付不起？比台灣高沒多少蠻疑惑的。 19F 10-19 07:02
作者:
welcome0 (coest)
27.125.175.210 (新加坡)
2023-10-18 18:11:58 → DrTech: 博弈工作哪來不易？ 笑死 41F 10-18 22:49
作者:
school5566 (千年大嫌者)
111.71.59.73 (台灣)
2023-10-17 09:44:31 → DrTech: 如果是寫網路上一堆人貼過的blog，google就能搜得到，那其實不用浪費精力寫。 12F 10-17 12:08
作者:
Jangfather (整個發了)
123.205.96.48 (台灣)
2023-10-15 23:21:58 → DrTech: 正常。因為面試要找到完全適合的人真的很難。尤其缺人時，差不多6，7成符合時，很多人就會發offer了。進去當然覺得有落差。 30F 10-16 08:07
作者:
alex780312 (Alex)
182.234.135.79 (台灣)
2023-10-14 15:46:23 → DrTech: 很好的討論，讓大家看到更多想法 2F 10-15 00:12
作者:
MARKMARK (馬克)
36.231.34.130 (台灣)
2023-10-14 03:34:35 → DrTech: 發展LLM問題根本不在本土化，或繁中。為了政府經費，動不動就主打繁中，根本是騙錢。真正好的知識，又不在繁中語料 32F 10-14 23:57
→ DrTech: 難道ChatGPT輸出簡體中文，或中國知識，我們就覺得ChatGPT發展錯誤嗎？ 思考程度要站高一點。 35F 10-14 23:58
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作者:
iamshiao (心情很胖)
106.1.44.36 (台灣)
2023-10-12 14:57:58 噓 DrTech: 增加生產力最好的方式是：不要寫程式，成果卻比別人好。搞清楚需求，懂得溝通與說話，確認成果發揮最大價值，都比你說的這些重要。 12F 10-12 17:36
作者:
DrTech (竹科管理處網軍研發人員)
42.72.54.199 (台灣)
2023-10-09 14:53:30 → DrTech: 台智雲前陣子發新聞稿，最新模型是用LLaMA 2+Qlora訓練的 73F 10-09 23:44
→ DrTech: 另外，有人提到消費級顯卡無法fine-tune LLM，可以說為什麼嗎？。實際上 4090，筆電16G，桌電24G，真的夠fine-tune 中研院這種等級(7B)的LLM 阿。 75F 10-09 23:56
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作者:
gaymay5566 (feeling很重要)
36.234.77.82 (台灣)
2023-10-09 09:42:30 推 DrTech: 到底多少人有在訓練LLM ？繁體中文資料少根本是藉口。你沒能力與資源訓練LLM 。只能用qlora fine-tune中國人的模型才是真相吧。
語料根本不是問題，大廠都是拿全網訓練。中研院有沒有幾千張A100？ 沒有的話，訓練出來的模型，不是充滿簡體中國知 36F 10-09 13:41
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