ฝึกตอนช่วงไหน : มิถุนายน - สิงหาคม 2560
แผนก : visionary architect
สถานที่ทำงาน : แจ้งวัฒนะ รถตู้
ช่วงเวลาทำงาน : แล้วแต่อารมณ์และการนัดหมายของพี่ทีม
หน้าที่ : รับมอบหมายให้ทดลองพัฒนาระบบ Face liveness detection ให้จะใช้ในการเปิดบัญชีธนาคารผ่านโทรศัพท์มือถือ รวมถึงการทำธุรกรรมต่างๆที่ใช้ใบหน้าในการยืนยันตัวตนของลูกค้า
บรรยากาศที่ทำงานเป็นยังไงบ้าง :
บรรยากาศที่ทำงาน : สบายๆ ทำงานที่ไหนก็ได้ เมื่อไหร่ก็ได้ เพื่อนร่วมงาน : เฮฮา ปารตี้ กินเหล้าเก่ง เล่นเกมทั้งวัน สภาพแวดล้อม : โต๊ะทำงานมีทั้งที่ดีและไม่ดี แต่ก็นั่งทำงานไหนก็ได้ + เกลียดเพลงที่เปิดในที่ทำงาน + internet ช้า
skill ที่ควรมี / ได้ใช้ในการทำงานนี้ : Computer vision
ค่าเบี้ยเลี้ยงต่อวัน : 300
ช่วงเวลาที่เปิดสมัคร : รับสมัครที่คณะ
Comment : เลือกหัวข้อและทีมที่จะทำงานด้วยดีๆ ทีมดีมีชัยไปกว่าครึ่งเพราะการ support ต่างๆจะมาจากคนในทีมเท่านั้น นอกจากนี้อาจจะเจอปัญหาเรื่องข้อมูลที่ได้รับ แนะนำเลือกหัวข้อที่ใช้ข้อมูลที่หาได้ง่ายและสะดวกให้การเก็บข้อมูล ที่สำคัญสนุกกับงานที่ได้รับแม้ทุกอย่างจะไม่เป็นใจ ใครที่ได้ฝึกงานจะเข้าใจการทำ research อย่างแท้จริงว่าการทำสิ่งใหม่ๆจะเจอกับปัญหาและข้อจำกัดทางด้านต่างๆ ทั้งที่คาดเดาได้และคาดเดาไม่ได้ ซึ่งมีเยอะกว่าที่คิดจริงๆ คำแนะนำสุดท้าย ทำที่อื่นเถอะ มีโอกาสดีๆอีกมากมาย
Post date: Jun 30, 2019 4:24:31 AM
ฝึกตอนช่วงไหน : มิถุนายน - กรกฎาคม 2560
แผนก : Innovation Technology
สถานที่ทำงาน : ตึก KBTG เมืองทอง น้ำท่วมเร็วแต่ลดเร็ว555555 รอบๆมีห้าง cosmo plaza กับ outlet ของถูกเว่อ เดินทางโดยใช้ทางด่วนตรงแยกยมราช 20-30 นาทีถึง ยกเว้นวันศุกร์โคตรติด
ช่วงเวลาทำงาน : 8:30-17:30 แต่เอาจริง flexible 555555 ส่วนมากเลิก5ครึ่งแหละ แบบไม่มีใครมาคุม ถึงเวลาแล้วถ้างานเสร็จตามเป้าก็กลับ หรือทำงานต่อก็ได้ ตอนใกล้ๆจบเคยอยู่ถึง 2 ทุ่ม 55555
หน้าที่ : เป็นการฝึกงานแบบ project-based internship ทำงานร่วมกับเพื่อนวิศวะคอม (กลุ่ม 3 คน) สามารถเลือกโจทย์ธุรกิจที่ทางธนาคารเสนอมาให้ โดยใช้ข้อมูลจริงของลูกค้า ซึ่งประกอบไปด้วย ข้อมูลบัตรเครดิต ข้อมูล transaction และอื่นๆ นำมาวิเคราะห์เพื่อตอบโจทย์ หรือสร้าง product ให้กับธนาคารต่อไป
บรรยากาศที่ทำงานเป็นยังไงบ้าง : ก็จะนั่งกันเป็นทีม มีคอมให้ ข้อมูลให้ โดยแต่ละทีมจะมีพี่โค้ชคอยให้คำปรึกษา ไม่มีพี่มาประกบสอนตลอดอะ ปล่อยเลยทั้งวัน อยากรู้อะไรก็ขึ้นไปถามพี่เค้า 55555 อารมณ์ช่วยกันทำงานกลุ่มกับเพื่อนเสร็จให้ทันก่อนเวลาไรประมาณนี้ มีคอกสำหรับเด็กฝึกงานให้ สภาพแวดล้อมก็ออฟฟิศทั่วไปเลย สังเกตว่าในตึกมีแต่ผู้ชายเยอะมากกกก เพราะมันเป็นฝ่ายไอทีทั้งตึกอะ 555555555
skill ที่ควรมี / ได้ใช้ในการทำงานนี้ :
1. machine learning พวกเทคนิค classification/clustering >> อันนี้รู้แบบ algorithm มันต่างกันยังไงแบบพอสมควร ไม่ต้องลึกมากขนาดนั้น เอามาประยุกต์ใช้ได้ก็พอ
2. ความรู้สแตท >> จริง ๆ แทบไม่ค่อยได้ใช้อะ ของพี่ใช้แค่ทดสอบสมมติฐานเล็กน้อย สุ่มข้อมูลออกมาซึ่งก็ไม่ใช่การสุ่มข้อมูลแบบ social sci ที่เรียนในวิชา sampling ด้วย TT หรืออาจจะใช้ตอนคลีนข้อมูล ตัด outlier บลาๆ
3.ทักษะการอ่าน paper / หาความรู้เองเพิ่ม >> อันนี้สำคัญมากกกกก เพราะตอนเรียนในห้องเราหาความรู้เองตามเน็ตไรงี้ไม่เยอะ แต่เทคนิคหนึ่งในการทำโปรเจคให้รอดคือหา paper ที่ใกล้เคียงกับเรื่องที่เราจะทำ หรือเสิร์ชกูเกิลหาวิธีแก้ไขปัญหา หรือหาสิ่งที่เราไม่รู้ไปเรื่อย ๆ นอกจากนั้นน้องยังต้องทำ report รายงานความคืบหน้าโครงการอีกด้วยน้า
4.programming skill อันนี้อาจเป็นเรื่องยากสำหรับใครหลาย ๆ คน 55555 แต่ไม่ต้องกังวลไป ขอแค่ฝึกอ่านโค้ดให้รู้เรื่อง เข้าใจ algorithm ไม่ต้องเขียนเองทั้งหมดได้ เพราะส่วนใหญ่ก็เปิด stack overflow เอาอะ แต่ถ้าเขียนได้ก็ดี ส่วนใหญ่ใช้ python ผ่าน pyspark engine ในการรันข้อมูลทั้งหมด เพราะข้อมูลเยอะมาก5555 หรืออาจใช้ R ที่เราคุ้นเคยกันอยู่ก็ได้ เช่นอาจจะใช้วิเคราะห์ข้อมูลแยกออกมา แล้วนำผลที่ได้ไปใช้ต่อ ใช้ R เอามารันข้อมูลหลักไม่ได้น้าา
5. visualization skill >> เพราะตอนเราพรีเซ้น ต้องทำกราฟแสดงผลประกอบด้วยเสมอ แนะนำให้ส่ง transcript เพื่อไปขอ tableau มาใช้ฟรี หรือใช้ tableau public ไปก่อนก็ได้
6. presentation skill >> อันนี้ตัวใครตัวมันเลยจ้า55555 เพราะน้องต้องพรีเซ้น พรีเซ้นยังไงให้น่าสนใจ ทำยังไงก็ได้ให้งานที่เราทำมาตลอดทั้ง 2 เดือนนั้นเผยแพร่ออกสู่สาธารณะชนให้ดีที่สุดด :)
ค่าเบี้ยเลี้ยงต่อวัน : 300
ช่วงเวลาที่เปิดสมัคร : case briefing 8 Nov 16:00-20:00 // audition 19 Nov 8:00-16:00
Comment :
1. ก็ประมาณ 5 แรก ๆ ก็จะมีเทรนนิ่งทั้งวัน แบบสอน ML ขั้นสูง5555 กับตีความโจทย์ในแง่มุมต่าง ๆ แล้วต่อจากนั้น (จนจบโครงการ) ก็จะปล่อยให้ทำงานกันรัวๆเลยจ้า ประมาณครึ่งโครงการและจบโครงการก็จะมีพรีเซ้นต์ความคืบหน้ากับอาจารย์ในภาควิศวะคอมกับสแตทเรานี่แหละ 555555 2. หลาย ๆ คนอาจเป็นห่วงเรื่องการเดินทาง คือถ้าขี้เกียจเดินทาง อยากสโลว์ไลฟ์ ดริ๊ง ก็แนะนำให้อยู่หอ แถวนั้นมีหอเยอะ หรือใครคิดถึงบ้านก็ไม่ได้ลำบากมากอะ เพราะบนทางด่วนก็แค่ 20-30 นาที บางวันรถไม่ติดนี่อย่างเร็ว5555 แต่ถ้ารถติดก็นานนิด แรกๆอาจเหนื่อยหน่อย แต่โดยรวมก็ไม่ได้แย่มาก 3. แรกๆทำงานถ้ารู้สึกว่าเฟล ท้อ แบบไม่รู้เรื่องไรเลย ก็อย่าพึ่งตกใจไป เพราะวิศวะเค้าถูกสอนมาให้ปฏิบัติ เน้นทำยังไงก็ได้ให้ได้ผลลัพธ์ออกมา เลยดูแบบทำนู่นนี่เป็น แต่ฝั่งเราเน้นทฤษฎี ไม่เน้นปฏิบัติ เราก็อาจเอามุมมองและความรู้สแตทไปจับกับงาน หรือเป็น assumption เบื้องต้นในการวิเคราะห์ วิศวะไม่ใจร้ายกับเราออกจะเข้าใจด้วยซ้ำ ไม่ต้องซี55555555
Post date: Jun 30, 2019 4:24:31 AM
ฝึกตอนช่วงไหน : มิถุนายน - กรกฎาคม 2560
แผนก : Innovation Technology
สถานที่ทำงาน : KBTG Building ที่เมืองทองธานี เดินทางได้สามแบบคือ
(1) รถส่วนตัว ขึ้นทางด่วน ค่าทางด่วนเที่ยวละ 60 บาท
(2) ขึ้นรถตู้ที่อนุฯ หรือที่อื่นๆ
(3) อยู่หอแถวนั้น
ช่วงเวลาทำงาน : 8:30-17:30
หน้าที่ : รับผิดชอบทำ project ที่เลือก/ได้รับมอบหมายให้สำเร็จกับเพื่อนร่วมทีมอีก 2 คน
บรรยากาศที่ทำงานเป็นยังไงบ้าง :
1. เพื่อนร่วมงาน: เพื่อนร่วมงานตอนรุ่นเรา มีเด็กสแตท 7 คน วิศวะคอม จุฬา 8 คน เค้าจะจับกลุ่มให้ตามหัวข้อที่เลือกทำ project กลุ่มละ 3 คน โดยแต่ละกลุ่มจะมีทั้งเด็กสแตทและวิศวะคอม 2. สภาพแวดล้อม: ตึกค่อนข้างใหม่ เราจะได้โต๊ะทำงานประจำเป็นคอกๆ แต่เค้าไม่ได้บังคับให้นั่งทำงานตรงโต๊ะตลอดนะ เราสามารถเอาคอมไปนั่งทำงานโซนอื่นได้ (พวกรูปตึก บรรยากาศ สามารถ search image ใน google พิมพ์คำว่า KBTG แล้วเจอเลย)
skill ที่ควรมี / ได้ใช้ในการทำงานนี้ :
****Skill ที่ทุกกลุ่มได้ใช้ 1. ควรเขียน Python หรือ R ได้ในระดับนึง **Skill coding สำคัญมาก!! 2. ความรู้ machine learning พื้นฐาน พวก supervised learning, unsupervised learning แต่ละแบบมี algorithm อะไรบ้าง สามารถอธิบายได้ว่าแต่ละ algorithm ทำงานยังไง (จริงๆแต่ละ algorithm ไม่ต้องเข้าใจละเอียดมากก็ได้ เพราะถ้าไม่รู้ตรงไหนก็สามารถไป learn เอาหน้างานหลังได้ project แล้วได้ แต่ถ้ารู้มาก่อนจะดีกว่า เพราะเด็กวิศวะคอมตอนเราฝึก เค้ารู้เรื่องตรงนี้หมดแล้วทุกคน ถ้าเราต้องมา learn ทุกอย่างใหม่ อาจทำให้ตามเค้าไม่ทัน) 3. ถ้าเคยใช้พวก framework ที่ทำงานกับ big data มาบ้าง เช่น เคยเขียน PySpark จะช่วยตอนทำ project ได้เยอะ (รุ่นเรา เด็กวิศวะคอมเขียนเป็นทุกคน) ****Skill อื่นๆที่ขึ้นอยู่กับ project ที่ได้ทำ (ไม่จำเป็นต้องรู้มาก่อนทั้งหมดนะ เค้าจะมีเวลาให้ศึกษาอยู่) 1. Deep learning architectures เช่น deep belief networks, deep neural networks 2.TensorFlow 3. ความรู้อื่นๆที่ไม่ใช่ด้าน technical เช่น บางทีเราต้องคิด feature เพิ่มเอง ซึ่งตรงนี้เราอาจต้องเข้าใจด้าน business บ้าง 4. และอื่นๆ ขึ้นอยู่กับโปรเจคที่ได้ทำเลย
ค่าเบี้ยเลี้ยงต่อวัน : 300
ช่วงเวลาที่เปิดสมัคร : พฤศจิกายน
Comment :
****สรุปข้อดี-ข้อเสียของการฝึกงานที่นี่ ข้อดี 1. Scope ของโปรเจคไม่ได้ระบุมาเป๊ะๆมาจะเอาแบบไหน ทำให้เราสามารถกำหนด direction ของโปรเจคเองได้ว่าอยากทำไปในแนวไหน (หรืออาจเป็นข้อเสียได้เช่นกัน เพราะเราอาจงงๆว่าที่เราทำมันโอเคไหม หรือนึกไม่ออกว่าทำไปในแนวไหน ซึ่งตรงนี้สามารถปรึกษาพี่ๆ Mentor, Coach ได้) 2. ได้ทำงานจริง ไม่มีถ่ายเอกสาร ชงกาแฟแน่นอน 3. ได้ทำงานร่วมกับเด็กต่างภาค ทำให้เราได้เรียนรู้จากเค้าเยอะมาก เช่น เรื่อง OOP, การใช้ git, subnetwork, การเขียน code ให้สวย ไม่งั้นจะโดนเด็กวิศวะคอมบ่น 4. ได้ฝึกสกิลอย่างอื่นนอกจากฝั่ง technical เช่น การเขียน report, การ present ความคืบหน้าให้ mentor ทุกสัปดาห์, เตรียม final presentation ที่ได้ present ผลงานให้กับพนักงาน KBTG ที่ stadium ใหญ่ ข้อเสีย 1. ที่ทำงานไกล 2. รุ่นเรา มีปัญหาเรื่องได้ข้อมูลช้า ทำให้ทำงานได้ช้า รวมถึงบริษัทให้ข้อมูลมาค่อนข้างจำกัด ทำให้บางทีเราอาจไม่สามารถลองทำทุกอย่างที่คิดไว้ได้ 3. โปรเจคที่จะได้ทำ รุ่นเราเค้าจะให้ list โปรเจคมาแล้วให้เรา rank อันดับที่อยากทำ ทำให้บางคนอาจไม่ได้ทำโปรเจคที่เรา rank ไว้ในอันดับที่ 1 ****อื่นๆ 1.รุ่นเรา ตอนจบโครงการจะมีให้ present โปรเจคที่ทำมาให้กับกรรมการ (มีทั้งอาจารย์คณะเรา, บุคคลภายนอก, พี่ๆ KBTG) เพื่อให้คะแนน และมีเงินรางวัลให้กับกลุ่มที่ได้คะแนนสูงสุด 3 อันดับแรก (มีรางวัล popular vote ด้วย) 2. ฝึกงานที่นี่ เราคิดว่าเหมาะกับคนที่ชอบเรียนรู้ด้วยตัวเองและมีพื้นฐานด้าน machine learning มาบ้าง เพราะตอน train เค้าจะไม่ได้เริ่มจาก 0 แต่เค้าจะคาดหวังว่าเราต้องรู้เรื่องพื้นฐานมาบ้างแล้ว (ตาม skill 3 อันแรกที่ list ไว้ด้านบน) และเวลาเราไปปรึกษาพี่ๆ เค้าจะแนะนำเป็นแนวๆบอกชื่อวิธีมาและให้เราไปศึกษาต่อเองว่ามันคืออะไร จะเอาไปใช้ยังไง 3. ถ้าไม่อินกับสายนี้/ไม่มีพื้นฐานมาก่อนจนตามเพื่อนร่วมทีมไม่ทัน/ไม่ชอบเขียน code อาจจะเบื่อได้ เพราะเราต้องทำโปรเจคที่รับผิดชอบไปสองเดือนเต็ม 4. เด็กวิศวะคอม prefer python มากกว่า R
Post date: Jun 30, 2019 4:24:31 AM