通常監督式的學習(supervised learning)需要有大量的數據當作模型訓練與驗證的基礎，因此數據分析師可以根據初步的分析結果給予一些insight或對已知的資料結果進行標註(tagging)，並提供這些數據給AI工程師進行模型的訓練與驗證。

若是資淺的人員，協辦的案件數大致2~3件，也有能更多，這要視公司手上的案件數。雖說案件數越多可能會越忙，但由於案子的進度不一致，有的可能卡關要處理，有的可能才剛啟動，有的可能已進入送件階段等等，不過原則上大家的心力會以目前準備要送件的案件為主。

票券公司也有績效獎金，但是票券公司獲利受市場利率影響較大，公司可依照交易員成交金額或筆數，或是買入賣出價格(成交利率)，做為績效獎金之決定因素，但是根據我過去所待過單位之經驗，並沒有所謂「獲利抽成」的部份。畢竟交易員操作原則，大方向取決於公司資金部位和判讀未來利率趨勢，此兩因素，往往不是個人交易員可決定的。

以地區型醫院來說是2名營養師完成(我們醫院床數大約130多床，國家規定每99床需配置一名營養師)

以一個全系統開發角度來闡述這三個角色，程式架構師主要是規劃系統架構、規格、使用何種框架最為適切；程式分析師，則會根據藍圖尋找最佳演算法決定程式開發方向；再由程式設計師實際去開發撰寫程式本身內容。

植牙手術時，由醫師執行切開、放入植體、縫合的動作，因手術要無菌環境，所以跟刀手必須要有無菌的概念（不可碰觸到無消毒的物品），跟刀手工作主要為手術前的消毒、輔助醫師更換器械、吸口水、和醫師討論植體放入角度。

專利商標事務所不一定會有律師駐所，一般不那麼需要律師身分或專業性的事務，法務人員就有足夠能力可以處理，例如:閱卷、提存、代理客戶開庭或陳述意見，陪同或代理客戶進行和解等等。若是案件複雜需要律師身分或專業度始能處理，例如:法庭活動的訴訟攻防、和解調解就法律專業的部分有較高需求的狀況，沒有律師駐所的專利商標事務所，通常都會有長期配合的律師事務所，轉介案件或是共同合作，另外，也有外包給SOHO律師或是個人自由接案的律師協助處理。因此，法務人員若同時具有律師身分，那麼薪水呈倍數型的增加是可以預見的。