#純靠北工程師4jq
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我在前公司很奴,從建機房做到資料庫做到後端做到前端做到物網聯做到AI,月薪才三萬多然後要on call。
現在在新加坡工作,只要做一件事情然後年薪220萬不on call。
在國外工作,你的責任少、不on call、分工清楚。
終於知道,環境比選擇更重要,新加坡的軟體環境良好,怎麼選都很高薪。
也明白了選擇比努力更重要,我在台灣很努力,可是選擇出國工作才有合理待遇。
補個靠北點,前公司老闆也開了年薪200萬要我回台灣。
但是有100萬是公司股票,其實就是壁紙的意思。
勸工程師也不要太相信拿股份這件事,直接把薪水談高吧
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瘋談Big Data,但台灣真的有大數據公司?
文 / 邱莉燕 攝影 / 池孟諭、陳之俊
2020-06-04
在台灣,大數據是最流行的科技詞彙之一,各行各業公司從大到小也積極展開數位轉型,然而,誰能說得出台灣有哪些知名的大數據公司?台灣有大數據產業嗎?
大數據公司有兩種,一種提供大數據分析服務,在台灣有相當多公司從事數據整理與相關工具的業務,但性質更偏向顧問諮詢服務。
再一種是日常生產大量數據的企業,在主業之外,以主業為基礎再去發展數據的分析應用,一則優化企業的業務,二可將大數據服務作為新產品進行銷售。
不管哪一種,台灣還稱不上有大數據產業。觀察全世界的大數據公司,台灣還只是「小媳婦」。
「這是一個非常燒錢的行業,」數據公司「威朋(Vpon)」創辦人兼執行長吳詣泓說,數據如何變成一門生意,巨大的資本支出便是一個門檻。
以威朋為例,這家在台灣與香港稱得上「資深」的數據公司,從投入到產出砸下數億台幣進行開發研究,光是數據儲存的租金的費用一年就百萬美元,資料科學家或軟體工程師的基本年薪,資淺的百萬起跳,資深的更達數百萬元。
大數據創業艱辛:「沒有收入,整整空燒三年多!」
2008年,吳詣泓與另一位志同道合的夥伴,在夥伴的五股家中創業,員工只有兩個人,如今成長到200位員工。
12年來篳路藍縷,但也見證了台灣的大數據發展從無到有。
威朋的商業模式歷經數度轉換,一開始做的是App,2010年隨著行動上網高速增長,於是轉型做行動廣告,賺到第一桶金。2015年大數據在全世界萌芽,再次轉型。
「五年前轉型做數據的時候,團隊也有很多人不看好,有些人因此一起離開,」吳詣泓回想當初幾乎沒有收入,到2017年才有第一個客戶,整整空燒了三年多,最保守估算,直接成本燒了超過1億2000萬以上,「當公司沒有收入,沒有人不慌的。」
忍受著零收入的孤獨,嚴厲考驗著公司的經營者,吳詣泓那時候能堅持下來,多虧了對於數據這件事情有信念,「團隊裡面有一群人,是數據的信仰者。」
五年前大數據是未來:「如今講大數據,未來就是現在!」
對比五年前與現在,當時講大數據,很多企業覺得那是未來,但如今,所有人都認為是「未來就是現在」。
數據公司依靠海量資料而活,然而台灣的數據量都很小,因為人口就是2300萬人,導致台灣的大數據公司大多選擇往外走,賺其他國家的錢,事後也證明是公司的生存之道。
「台灣大數據公司比較大的困境是,台灣沒有本地的大量數據,」吳詣泓說,如果一個大數據公司在台灣本地經營,市場規模會受限,需要走出去。「像威朋就是靠整個亞洲市場來養活工程師。」
再以數據量而言,威朋的台灣月活躍用戶一直維持在2000萬個移動終端,幾乎沒有增長。
但相較於海外,威朋每個月可以接觸到全亞洲的活躍、不重複獨立終端,高達9億個用戶的手機或平板電腦等,讓威朋建立起數據的競爭力。
大數據在台困境:「台灣缺乏本土大量數據!」
威朋的優勢是「移動軌跡數據」,數據業務的主力戰場在日本,也是第一家成功打入日本總務省(相當於台灣的內政部)的台灣企業。其他如日本國家旅遊局及其大阪、東京、北海道、沖繩、京都等旅遊局,還有JR、JAL日本航空、近畿鐵路等,亦皆是威朋的客戶。
以旅遊類客戶為例,威朋的特點是幫助日本客戶建立亞洲各國入境旅客的數據,為不同的移動終端「貼標」,分析出外籍遊客在日本的移動路線、偏好景點、停留時間等,甚至是網購資訊。
吳詣泓表示,實力過硬才有機會,威朋能在保守的日本市場獲得成功,憑的便是硬實力的技術能力。
台灣有優秀數據公司:「但問題是,如何走出台灣?」
「台灣其實有非常多非常優秀的數據公司,現在的問題在於如何走出台灣?」吳詣泓點出關鍵。
一群來自史丹佛、柏克萊、台灣大學的資料科學團隊,在2015年成立了行動貝果(MoBagel)。公司選擇在美國註冊,也是突破台灣市場侷限的思考邏輯。
行動貝果共同創辦人暨執行長鍾哲民指出,資料科學很早期是從美國發源,做得最普及也是美國,所以美國普遍是大數據產業的生態系。
美國新的趨勢是愈來愈多企業,把自己當成「data company」。比方,Uber不再只是汽車公司、Airbnb也不再只是地產公司,它們其實都是數據公司。人才匹配網站LinkedIn聘僱了600~700位資料科學家,甚至微軟開始也轉型做數據公司。
鍾哲民觀察到,即使是像沃爾瑪(WalMart)、Nike等傳統零售巨頭,這兩年也在頻繁併購AI數據分析的公司。
數據是企業命脈:「WalMart、Nike等大咖正在內建數據分析團隊!」
「為什麼?因為這些公司知道數據是命脈,所以in house在做,」鍾哲民說,美國企業早已充分認知數據實在太過重要,數據是核心業務,所以要操之在己,「寧願買公司進來,也要自己做。」
從世界潮流來看,企業數據分析的能力,未來都將需要內化。換句話說,任何公司若是依然仰賴第三方協助進行資料的分析,基本上這家公司是走在被淘汰的路上。
順應趨勢,於是行動貝果的商業模式,定位在將高難度的數據模型做成一個「工具」。這種工具易懂、方便使用,降低企業進入數據決策的門檻,無須投資超級鉅額的金錢與人力。
總結來說,前進數據量夠大的海外市場,方能使大數據公司擁有發展的機會。同時,針對客戶的痛點提出解決方案,強化企業的韌性,將是適應多變世局的不變策略。
有趣的是,當未來所有公司都將是數據公司的時候,台灣的大數據產業或許有機會化整為零、撐出另一片天。
附圖:數據公司「威朋(Vpon)」創辦人兼執行長吳詣泓。池孟諭攝圖/數據公司「威朋(Vpon)」創辦人兼執行長吳詣泓。池孟諭攝
行動貝果共同創辦人暨執行長鍾哲民。圖/行動貝果共同創辦人暨執行長鍾哲民。取自行動貝果 MoBagel Inc.臉書
資料來源:https://www.gvm.com.tw/article/73061?utm_source=facebook&utm_medium=social&utm_content=73061&utm_campaign=share&fbclid=IwAR3LjUINzEkWiejevO8KK2g2g95YWWQnwFIZFfXpA9cpaz-bRa62QxXXGH4
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大數據公司有兩種,一種提供大數據分析服務,在台灣有相當多公司從事數據整理與相關工具的業務,但性質更偏向顧問諮詢服務。
再一種是日常生產大量數據的企業,在主業之外,以主業為基礎再去發展數據的分析應用,一則優化企業的業務,二可將大數據服務作為新產品進行銷售。
不管哪一種,台灣還稱不上有大數據產業。觀察全世界的大數據公司,台灣還只是「小媳婦」。
「這是一個非常燒錢的行業,」數據公司「威朋(Vpon)」創辦人兼執行長吳詣泓說,數據如何變成一門生意,巨大的資本支出便是一個門檻。
以威朋為例,這家在台灣與香港稱得上「資深」的數據公司,從投入到產出砸下數億台幣進行開發研究,光是數據儲存的租金的費用一年就百萬美元,資料科學家或軟體工程師的基本年薪,資淺的百萬起跳,資深的更達數百萬元。
大數據創業艱辛:「沒有收入,整整空燒三年多!」
2008年,吳詣泓與另一位志同道合的夥伴,在夥伴的五股家中創業,員工只有兩個人,如今成長到200位員工。
12年來篳路藍縷,但也見證了台灣的大數據發展從無到有。
威朋的商業模式歷經數度轉換,一開始做的是App,2010年隨著行動上網高速增長,於是轉型做行動廣告,賺到第一桶金。2015年大數據在全世界萌芽,再次轉型。
「五年前轉型做數據的時候,團隊也有很多人不看好,有些人因此一起離開,」吳詣泓回想當初幾乎沒有收入,到2017年才有第一個客戶,整整空燒了三年多,最保守估算,直接成本燒了超過1億2000萬以上,「當公司沒有收入,沒有人不慌的。」
忍受著零收入的孤獨,嚴厲考驗著公司的經營者,吳詣泓那時候能堅持下來,多虧了對於數據這件事情有信念,「團隊裡面有一群人,是數據的信仰者。」
五年前大數據是未來:「如今講大數據,未來就是現在!」
對比五年前與現在,當時講大數據,很多企業覺得那是未來,但如今,所有人都認為是「未來就是現在」。
數據公司依靠海量資料而活,然而台灣的數據量都很小,因為人口就是2300萬人,導致台灣的大數據公司大多選擇往外走,賺其他國家的錢,事後也證明是公司的生存之道。
「台灣大數據公司比較大的困境是,台灣沒有本地的大量數據,」吳詣泓說,如果一個大數據公司在台灣本地經營,市場規模會受限,需要走出去。「像威朋就是靠整個亞洲市場來養活工程師。」
再以數據量而言,威朋的台灣月活躍用戶一直維持在2000萬個移動終端,幾乎沒有增長。
但相較於海外,威朋每個月可以接觸到全亞洲的活躍、不重複獨立終端,高達9億個用戶的手機或平板電腦等,讓威朋建立起數據的競爭力。
大數據在台困境:「台灣缺乏本土大量數據!」
威朋的優勢是「移動軌跡數據」,數據業務的主力戰場在日本,也是第一家成功打入日本總務省(相當於台灣的內政部)的台灣企業。其他如日本國家旅遊局及其大阪、東京、北海道、沖繩、京都等旅遊局,還有JR、JAL日本航空、近畿鐵路等,亦皆是威朋的客戶。
以旅遊類客戶為例,威朋的特點是幫助日本客戶建立亞洲各國入境旅客的數據,為不同的移動終端「貼標」,分析出外籍遊客在日本的移動路線、偏好景點、停留時間等,甚至是網購資訊。
吳詣泓表示,實力過硬才有機會,威朋能在保守的日本市場獲得成功,憑的便是硬實力的技術能力。
台灣有優秀數據公司:「但問題是,如何走出台灣?」
「台灣其實有非常多非常優秀的數據公司,現在的問題在於如何走出台灣?」吳詣泓點出關鍵。
一群來自史丹佛、柏克萊、台灣大學的資料科學團隊,在2015年成立了行動貝果(MoBagel)。公司選擇在美國註冊,也是突破台灣市場侷限的思考邏輯。
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美國新的趨勢是愈來愈多企業,把自己當成「data company」。比方,Uber不再只是汽車公司、Airbnb也不再只是地產公司,它們其實都是數據公司。人才匹配網站LinkedIn聘僱了600~700位資料科學家,甚至微軟開始也轉型做數據公司。
鍾哲民觀察到,即使是像沃爾瑪(WalMart)、Nike等傳統零售巨頭,這兩年也在頻繁併購AI數據分析的公司。
數據是企業命脈:「WalMart、Nike等大咖正在內建數據分析團隊!」
「為什麼?因為這些公司知道數據是命脈,所以in house在做,」鍾哲民說,美國企業早已充分認知數據實在太過重要,數據是核心業務,所以要操之在己,「寧願買公司進來,也要自己做。」
從世界潮流來看,企業數據分析的能力,未來都將需要內化。換句話說,任何公司若是依然仰賴第三方協助進行資料的分析,基本上這家公司是走在被淘汰的路上。
順應趨勢,於是行動貝果的商業模式,定位在將高難度的數據模型做成一個「工具」。這種工具易懂、方便使用,降低企業進入數據決策的門檻,無須投資超級鉅額的金錢與人力。
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有趣的是,當未來所有公司都將是數據公司的時候,台灣的大數據產業或許有機會化整為零、撐出另一片天。
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各位年薪千萬的工程師前輩們好
小弟常常看到「如何從XX到年薪百萬」,「年薪百萬的日子有多爽」之類的討論
好像人生年薪百萬就是終點一樣,但仔細算一算,100~150以14個月來算
一個月也就7~10萬,(以雙北而言)想要買房、養小孩就只能過的普普的生活
更不用談財富自由
但就公司角度來說,請一個10萬的資深工程師
公司寧願請一個6萬的工程師帶一個4萬的工程師
當然在解決問題的經驗上,10萬的工程師一定比6+4的工程師優秀
可是實際上硬是疊床架屋也可以完成很多的程式需求
有時候甚至多幾個3~4萬的菜鳥也可以疊出個可以跑的爛架構
然而,200~250萬等於你一個人就可以頂替兩個百萬的工程師的價格
年薪100~150萬的工程師絕對也不是吃素的,要搞架構搞Code都有一定水準以上
所以小弟就不解,以一個純軟工來說的話
到底要另外提升什麼樣的能力才能突破200這個門檻?
小弟粗略是有想幾種可能:
1. 繼續增加專業技術、強化架構、解決問題的能力
2. 學習英文、直接跳外商(但外商程式能力夠強就能200嗎?)
3. 轉管理職,手下帶一堆3、4萬的菜鳥完成專案
4. 強化業務能力,直接可以談生意並完成專案
撇除直接去國外發展,哪一種方式比較有可能會破200這個門檻
而不會被2個100萬的工程師取代? 有強者大大願意分享嗎?
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溫拿有數位女友
魯蛇有數位女友
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.171.170.68 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1590484290.A.842.html
10萬 vs 6+4萬,產能可以到2倍我相信
但17萬 vs 10+7萬真的也能夠維持2倍的產能嗎?
純軟不加上其它能力(管理、業務)而言
同樣都是senior,10萬工程師做不到,但17萬做的到的狀況真的多嗎?
※ 編輯: woogee (1.171.170.68 臺灣), 05/26/2020 17:34:48
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