強盜算法的三個職位：資深運籌學科學家，機器學習科學家，資料科學家
閱讀時間約 4 分鐘
這篇文章記錄與強盜算法有關的職位。
職位#1：Amazon 資深運籌學科學家
職位說明：Amazon’s Strategic Sourcing team is looking for Senior Operations Research Scientists to build Amazon’s next generation of inventory planning and supply chain solutions. 策略資源.
We are seeking an experienced research scientist. Candidate will be responsible for developing solutions to better manage/optimize the flow of inventory in Amazon's network world wide. This position will focus on identifying opportunities and building the next generation of optimization, Reinforcement learning and Multi-arm bandit algorithms to mitigate future risk to Supply and optimally procure inventory over long horizons.
職位#2： Tripadbisor 機器學習科學家 II
Tripadvisor is looking for an experienced ML II to join our dynamic and fast paced Machine Learning Team on our Viator brand, home to over 300K bookable experiences worldwide. As a member of this team, you will have the opportunity to work on a wide range of complex and interesting business problems including: recommender systems, NLP/NLU, computer vision, online advertising and targeting, ranking algorithms, and more.
職位#3：BOA 資料科學家
Desired skills:
- Graduate level (masters or PhD) degree in a quantitative field such as computer science, engineering, math, and physics
- Understanding of Bayesian inference, optimization, bandit algorithms, and reinforcement learning
- Ability to communicate results via interactive visualization tools such as D3.js, GGplot, Matplotlib and Tablea
- Proficiency in using query languages such as SQL and HiveQL and NoSQL databases, such as MongoDB and Cassandra
Next Actions
可以根據這些職位內容，來建立Profile
- 消化Manning的書，來累積資料科學實際案例.
- 由google colab, 來寫作技術blog. 也利用這種機會做各種實驗。
- 建立個人的Twitter專業帳戶. 配合Ship 30 to 30 program
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本文探討了人力資源招募的角色和變化。透過討論招募在人資中的重要性、進入人資領域的捷徑以及企業中的招募趨勢，強調了人資工作在現代社會中的關鍵地位。
本文要探討AI的任務與實戰場景。AI技術已深入生活各層面，從違約預測到都市交通管理。AI任務主要有三類：數值型資料處理、自然語言處理（NLP）和電腦影像辨識。時間序列資料和強化學習方法（如AlphaGo）也引起廣泛關注。AI演算法和方法因應不同學派和技術發展而多樣化，了解這些基礎有助選擇適合研究方向
將「未知的"真實強盜參數"與未知的"最優行動"」 替換成「已知的“估計強盜參數與已知的”強盜算法選擇的行動“」。 於是，在瞬間後悔定義中用到的未知量， 都能轉化為強盜算法設計就能知道的已知量， 那麼分析就能繼續下去。 這個思維在做理論研究的時候相當重要，
1. 挑戰：在極限邊緣工作
- 「挑戰 Challenge」這個概念來自於Matt Beane的《The Skill Code: How to Save Human Ability in an Age of Intelligent Machines》。這本書強調，透過在極限邊緣工作（Work ne
本篇週報記錄了數據分析師最近一週的重要工作內容，包括種族與性別分析、Amazon市場分析、購買人群統計資訊及 SEO 品牌字分組等等。透過以上議題的分析與執行過程，不僅能瞭解工作內容，也能學到數據分析的實戰議題，有助於減少行銷和數據分析方面的學習彎路。
本文談及資料科學的領域與分工。首先是建造一個AI的研發流程，資料收集到 AI 模型訓練的過程，AI經歷這一切流程被創造出來並產生價值；再來本文也提及在這個領域中的各種腳色、資料工程師、數據庫工程師、資料科學家和資料分析師的各種介紹。並且強調跨領域合作的重要性。
Appier 面試體驗滿好的，對談過程中很順暢且快速，大約兩週多就結束所有面試進入最後薪資談判。值得注意的是該崗位並沒有標示出職等，面試官會根據面試內容去給予其職等，能力達標會直接掛 Senior level。薪資方面應該是台灣數據分析產業數一數二高的，有興趣的人可以試試
AI 的快速發展，顛覆了各個產業的發展，ChatGPT 的出現，加快了作家寫作的速度，加快了工程師寫程式的速度，世界正在快速的改變。許多人開始探究自己的工作會不會被 AI 取代，身為資料領域的工作者，我也開始在思考，當 AI 的能力不斷進化且遠遠超過人類時，在我的工作中有哪些任務交給 AI 會更
自從2017年7月來美國讀博士，
今年2024年已經是在美國第七年了。
2017-2022這五年，
我在美國印第安納州西拉法葉的普渡大學統計系攻讀博士學位。
當時的研究課題是線上機器學習(Online Machine Learning) 以及強盜演算法 (Bandit Alg
迎向大數據時代，數理及統計技能已成為了求職市場上的熱門資產，無論是在數據分折、機器學習、深度學習、金融科技、統計建模等，數統人才都扮演著重要關鍵角色。由勞動部勞動力發展署北基宜花金馬分署、臺灣大學數學系、國科會科學推展中心數學組和1111人力銀行合作「數學統計系所徵才會」( https://even
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