在台灣,工程師往往給人專業、高薪的印象,也讓許多理工背景的學生以此做為求職目標。
但是,現在工程師這個職業卻出現危機。
過往,不少企業因為人力、土地便宜,將工廠遷往中國大陸,但新冠肺炎的疫情,大家開始知道要把工廠放在自己的國家,碰到特殊狀況才安全。
可是工廠遷回來,將會面臨人力成本上升的問題,因此最好的方式就是走向自動化,但是當今自動化卻也讓很多職缺出現消失的危機。
當公司導入工業化4.0與大數據,每一個產品製作的數據都會被蒐集起來,當發現產品有缺陷,系統可以靠大數據去比對藉此找出問題點。
簡單來說,只要現在的工作是跟工廠的現場有關,例如生產、製造、製程,它的職場未來是比較堪憂的,雖然目前中小企業還比較看不到,但大企業已經在進行了。
由於現在產業趨勢動得很快,即使工作內容現在沒有改變,未來20年也肯定會有變動,很多人缺乏危機意識,直到自己面臨結構性失業後才不知所措。
因此才會產生我們所謂的中年危機,如果你沒有準備,可能要花很多時間才能爬起來。
現在很多年輕人在規劃職涯的時候,會聽成功人士的建議,其實應該多找那些面臨中年危機的人聊一聊,因為他們的反應才是最真實的。
面對這些可預見的未來,應該怎麼準備?
我們特別與彭建文老師設計了這堂【工程師的職涯經營指南】,老師過去在台積電服務超過15年,而後離開台積電成為一名企業顧問與講師,輔導企業「問題分析與解決」,之後成為一名創業家。
>>https://bit.ly/3tcAQ3q
從工程師到顧問,再到講師與創業家,彭老師歷經各個時段的轉變,他也將自己這些年來的心路歷程整理起來,分享自己規劃職涯的系統化做法。除此之外,再講座中,老師還分享了一般工程師在職涯很常碰到的問題。
比方如何與別人相處?怎麼跟老闆開會?工作與生活怎麼平衡?要選大公司還是小公司?等等…
不只侷限工程師,這可能也是困擾許多人的千古難題,老師也將分享自己當時碰到的迷惘與後來的解決方法,將超過20年的職場第一手經驗毫無保留地提供給大家,為你拆解『工程師職涯發展』的關鍵。
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過5,870的網紅珊蒂微AI,也在其Youtube影片中提到,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...
大數據 工程師 工作內容 在 啟點文化 Turn-Key Solution Facebook 的最佳解答
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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」。
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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。
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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。
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光是亞馬遜(Amazon)公司每個月雇用的這些「資料工人」,至少超過 1 萬,主要來自美國和印度。亞馬遜 CEO 貝佐斯 2005 年就說過,「artificial artificial intelligence」(人工打造的人工智慧,網路圈常稱工人智慧)是公司未來發展的關鍵,甚至還有個新潮好聽的名詞叫「群眾外包」(crowdsourcing)。
在所有神奇的人工智慧應用中,最關鍵的元素可簡化成兩個,第一是演算法,第二是數據。好的演算法可以創造奇蹟,運用較少、較差的數據就能做出好結果,而數據則是人工智慧發展的硬道理,只要擁有夠好的數據資料庫,理論上就可以為所欲為。因此全球最強大的人工智慧,幾乎都出自掌控大數據的公司之手,像是亞馬遜、Google、Facebook、騰訊、阿里巴巴等,而這些公司最需要的就是源源不絕的數據,來訓練各種人工智慧系統。
#貼標師
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👉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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