作者pha123661 ()()()()()()
看板Soft_Job
标题[心得] 2024 AI/ML新鲜人求职心得
时间Sun Feb 23 11:48:07 2025
# 前言
背景:
* 113 CS 学士 + 112 CS 硕士
* Leetcode 一年内 ~500题 medium + ~200题 hard
* 拿过几次书卷奖; 硕论CV顶会; 大学时 2篇一作 + 1篇二作 (极冷门领域 top
conference)
* 大学必修 GPA 4.3/4.3，选修课大部分为 AI、演算法 (图论)、多媒体相关
* 2 个实习 (Google, Intel)
我是 [心得] 2023 找实习心得 - 全灭 (
#1aNIZI4y) 的原 po
上次发文後收到很多人的鼓励, 也非常感谢很多版友/指导教授/学长姐内推,
让没实习经验的小弟有机会在一年内去 2 间外商实习, 最後也顺利转正!
希望能够用找正职的心得来回馈板上
懒人包:
拿到 offer: Google (转正), MTK, Appier, Cyberlink, Yahoo, Nvidia, 一堆
backend/FW缺
进面试後被刷: Perfect, Taiwan AI Lab
没拿到面试: Nvidia (Scientist), Taboola, Amazon, Apple, Gogolook, Synopses
虽然我投递的比较杂, 但我想着重分享网路上比较少的 ML/AI 相关职缺
如果有什麽问题想问的也欢迎推文/站内, 我会在能力范围内回答
# 面试分享
## MTK
### 唯一一面: 多位 Hiring Manager
因为之前投过Intern所以不需要OA
PPT自介, 基本上和其他人心得一模一样
因为不知道要放什麽, 我花了蛮多时间在介绍我的社团创社经验, 不过感觉是个坏主意
Offer get (做3A的), 考虑到工时後婉拒
## Appier LLM Research Scientist 共三面
### 一面: Hiring Manager + Senior 共60min
因为本身有从头训练 LLM 的经验, HM 先花了约30min聊了关於 training 中种种
trade-off
E.g., RL调参, 如何决定实验资源分配的优先度, Pretraining corpus 如何影响
downstream performance, ...
後面花了5min解出 LC medium + 10min 考了一些 LLM/NLP 基本功
最後10min很紧急的考了 Chatbot System Design
除了大家都知道的招外, 我把重点放在如何 iterate & improve based on feedback
前面聊太开心有点压缩到後面时间, 不过面试官很专业所以整体感觉很好
### 二面: CTO
一点点technical + 聊天, 主要是我一直在问, 可以感觉CTO对於GenAI应用在Appier的产
品上非常有信心
### 三面: CEO
聊天, 主要是他一直在问, 我主要关心这新部门能够获得多大重视(资源)
Offer get, compete 後是全部 offer 里最大包的+有研替, 考虑种种因素後忍痛婉拒
不过跟 HR 沟通不太顺畅, compete 的过程也异常缓慢 (>4W) 之後投递需要纳入考虑
## Cyberlink AI Engineer
### 一面: Hiring Manager
前60min智力测验, 轻松写即可
接着报硕论 10min + QA 10min
之後面试官拿了多组 training/validation curve 并问调参经验 + 一些DL/CV基本功
### 二面(现场): Hiring Manager + RD Head
需要提前准备题目 (三选一), 介绍目前进展、比较大的挑战等等
因为是我比较不熟悉的题目, 花了约 6 hr 准备 (谢谢 NotebookLM)
报告完後面试官提问, 整体很像是和面试官一起讨论新产品的可能性
最後假设讨论如何把这些技术 intergrate 到产品中
因为面试官有更多做产品的经验, 从他身上学到很多新角度
面试当下即拿到Offer, 因薪资婉拒
Cyberlink的HR全程提供非常多的帮助, 非常感谢她
## Perfect (完美移动) AI Engineer
### 一面: Hiring Manager
一样是报告论文, 不过面试官兴趣缺缺就提早结束面试
最终无声
# 结语
工作不好找, 求职心态要稳住, 坚持自己想要的
我自己前期找到了一堆很不错的 backend/FW offer, 公司/薪水也可以接受,
如果没有勇气放弃, 好好坚持的话现在可能已经在熬夜通灵了
最後打算去 Google 做 ML Algo 的组 非常幸运
我大部分的 offer 都有内推, 我觉得对於新鲜人来说, 实习经验跟人脉都非常重要, 尤
其是竞争超级激烈的现在, 即使你很强也可能根本没人看到
以我自己为例的话, 我即使把大学成绩顾的很好, 在没内推的情况下还是找不到实习 (可
看
#1aNIZI4y), 之後靠热心版友 + 指导教授/学长姐力推才拿到很多offer
鼓励在大学时就要好好经营人脉,不要像我都在打魔物猎人, 之後很难补救
如果有什麽问题欢迎直接问, 我会在能力范围内回答
如果大家有兴趣的话 之後有时间会再分享intern转正心得
---
更新一些在 Dcard 被问的问题:
##组上的工作内容
我是在做纯算法, 不过不是 research team 也不太是在写 software, 我们写的东西基本
上都不会上 production (不会让用户用到)
大部分工作是在开发还不存在或改进已有的演算法 based on external / internal 的研
究结果
因为会需要很多 internal 的研究结果所以跟 research team (brain) 密切合作
不过毕竟是个 engineering team, 和 research lab 最大的区别是会更要求稳定性/落地
可能性和 edge case, 通常是用多个 module 做成 system 才满足要求, 并且也不会发
paper
做完後还会再给下游很多team optimize (Silicon/HW/SW/FW ...)才可能上production
下游举例的话就有可能像是 B30-2 提到的 teams
B20-2: 自己在台湾 G 的 ML team
如果大家想的算法研究是 DeepMind 那种做研究发论文，那台湾 G 完全没有
台湾的 ML team 是根据产品需求， fine-tune 模型
整个台湾让你做纯研究发论文的职缺大概只有 NV 跟 AMZ robotics 的部门
不常看到可能是因为team太小不常招人, 有招也基本上放上官网前就会找到人了 (内转/
内推/HR主动找) 大部分同事也不在台湾
## ML 面试准备
以面试来说, 进阶一点推荐可以准备某个你有兴趣的 task 的实际开发 因为这会遇到很
多发表时候遇不到的各种 trade-off
以 video generation举例的话, 要不要用 diffusion model / 如何减少 artifact / 如
何处理小物体的移动... 这些问题都没有很好的答案 你如果有实际开发过的经验
(E.g., 特别拿了某种不常见的 data 来 tune, 直接用 motion vector 去糊, 利用在某
种 domain 下的特例去解...) 而且在面试的时候分享 那会很加分
而且做多了会有自己的思路 我自己面试时有被问现场出题的 ML system design, 我们边
做边更新 spec 跟加功能/constraint 如果能有逻辑清楚的方法去拆需求的话(包含如何
从考官模糊的叙述订出spec, 如何 evaluate, 未来如何更新...) 相信能够说服考官自己
有能力做这方面的工作
不过我的经验中 刷题/ML基础/各种SOTA/数学 这些基本的就会占60-80%以上 又有投顶会
就已经十分充足了(相信大部分的考官会对发表有一点兴趣)
重点是当这些职缺出现的时候 你要是第一批就拿到面试的人 因为现在很卷 基本上能够
跟你竞争的也都差不多 或甚至有超强的出来炸鱼 早点 close 职缺才是最稳的
--
※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 60.251.57.70 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1740282491.A.619.html
1F：推 Mike1109: 好猛 02/23 12:09
2F：推 Henry658: 神 02/23 12:12
3F：推 Iversonshao: 太强了 02/23 12:13
4F：推 wuyiulin: 一年内，太卷了QQ 02/23 12:18
5F：推 hobnob: 恭喜 02/23 12:23
6F：推 zerges: 台湾一堆中小看不上的人最後去了google 02/23 12:30
7F：→ zerges: 原po很厉害，我想说的是别因为被中小企业刷掉而灰心 02/23 12:31
8F：推 duck10704: 推 好强 02/23 12:47
9F：推 Inglenook: 好猛，是说原来google taiwan有ML algo这麽软体的组 02/23 12:57
10F：推 airforceso: 推推 02/23 12:59
11F：推 sustainer123: 大神 02/23 13:24
12F：推 doranako: 强 02/23 13:40
13F：推 ukuk666888: 超强 02/23 13:41
14F：→ uncle925: 高手 这个学历和研究方向 本来就该去顶外商 02/23 14:05
15F：→ uncle925: 不是说本土不好 而是环境、资源、风气 差太多 02/23 14:05
16F：推 Iversonshao: 再推一次 另外想问你怎麽会想去面後端跟fw呢 02/23 14:11
我想说有准备就一起面了 拿到offer再来决定
17F：推 rurumi855357: 推强者 02/23 14:35
18F：推 Raymond0710: 恭喜 工作不好找的情况依然持续着 02/23 16:47
19F：推 xavierqqqq: 推 02/23 16:58
20F：推 winiel559: 太虐了 02/23 17:41
21F：推 a826451115: 猛 02/23 17:55
22F：推 holebro: 超强学经历 02/23 19:53
23F：推 whatzup1124: 强 02/23 20:25
24F：→ WTS2accuracy: 无懈可击的经历... 02/23 21:28
25F：推 transforman: 猛 02/23 21:32
26F：推 tommytyc: 推 02/23 22:09
27F：推 wenyee0730: 这学历好顶 02/23 22:10
28F：推 abc21086999: 好猛，文组只能赞叹了 02/23 22:58
29F：推 yayahappy96: 推 02/23 23:04
30F：推 gcobc19622: Appier居然能match G的offer吗 02/23 23:21
31F：推 viper9709: 推分享~这种背景还会全灭喔@@ 02/24 00:15
32F：推 rdg1231: 好强 02/24 00:35
33F：推 cheeeeeeers: 推爆 02/24 00:59
34F：推 leon1757tw: 大神 02/24 02:36
35F：推 luweber88: 推推！ 02/24 08:24
36F：推 winston8512: 楼主好神 02/24 09:03
37F：推 s31364663: 请问习惯用什麽武器 02/24 09:10
勇气重弩 彻甲重弩 太刀 开荒用盾斧
38F：推 womandrift: 原Po太神啦！最後是去G的Gemini 吗？ 02/24 09:10
39F：推 plsmaop: Pixel on device ML team? 02/24 09:23
※ 编辑: pha123661 (60.251.57.70 台湾), 02/24/2025 09:39:27
※ 编辑: pha123661 (60.251.57.70 台湾), 02/24/2025 09:56:50
40F：推 jackkao1: 强 02/24 12:41
41F：推 TSMCfabXX: 推 02/24 13:01
42F：→ TSMCfabXX: 中小企业会刷掉 很多时候是因为觉得你迟早会离开 02/24 13:02
43F：→ TSMCfabXX: 小庙大佛理论 02/24 13:02
44F：推 secrectlife: 好扯的在校经历 这种台厂肯定不收阿因为一下就被挖 02/24 13:30
45F：→ secrectlife: 走 02/24 13:30
46F：推 tanby: 印象中appier 薪资已经没以前高了 02/24 15:43
47F：推 kyrie77: 有够强 02/24 16:02
48F：推 DrTech: 人生胜利组，什麽条件都是顶 02/24 17:35
49F：→ DrTech: 学历，顶。论文，顶。刷题，顶。实习，顶。未来工作经历顶 02/24 17:36
50F：→ DrTech: 。 02/24 17:36
51F：推 roshia: 可以开始准备228登入荒野 02/24 18:36
52F：→ fallcolor: Appier 竟然变这麽大方了 02/24 18:37
53F：推 anglesong: 真正的强者 都是谦虚的… 02/24 19:26
54F：推 drysor: 神 02/24 22:33
55F：→ superpandal: 这不就学历加成吗 没有连面的机会都没有 02/24 23:20
56F：→ WTS2accuracy: 这个经历看下来会觉得是靠学历加成 摁...你加油XD 02/24 23:23
57F：→ superpandal: 新鲜人有个屁的经历 面试经历吗 02/24 23:24
58F：→ superpandal: 能找指导教授学长姐内推不是学历又是什麽？ 02/24 23:30
59F：推 aria0520: 原PO新鲜人 经历=学历呀XD 所以本来就是学历加成 02/24 23:34
60F：→ aria0520: 有卷有顶会 几乎完美的新鲜人学历了 02/24 23:35
61F：→ aria0520: 基本上所有入场券都能拿到 接下来就看互动表现 02/24 23:36
62F：→ superpandal: 楼上说的是 反正我说不出本楼一堆媚俗的话 02/24 23:39
63F：→ superpandal: 看来一堆人也很想内推 02/24 23:39
64F：推 jay123peter: 神人... 02/25 10:41
65F：推 umii: 推六楼笑死 02/25 12:07
66F：推 jonathan793: 原来cs是可以4.3毕业的吗... 02/25 13:49
67F：推 RumiManiac: 完美履历，真夸张的强 02/26 01:12
68F：推 sugaryeh000: 这个学经历完美到毫无参考价值XD 只能用拜的 02/26 07:35
69F：→ sugaryeh000: 还有一年内刷700题M+H的LC也是变态 02/26 07:36
70F：推 ho83leo: 神人 02/26 14:57
71F：→ deangogi: 是CMLab? 02/26 19:37
72F：推 Burwei: 背景好神好厉害 希望台湾有足够资源让你成长 不要耽误到你 02/27 17:52
73F：推 m06800825: 这种学经历不考虑去矽谷吗XD 02/27 21:52
74F：推 wrt: 好神，但是刚毕业就进谷歌会後悔 02/28 02:11
75F：推 pearcup736: 推 03/01 03:22
76F：推 northsoft: 太顶了 03/06 12:38
77F：推 JellyZ: 推 03/08 21:41
78F：推 andy02242009: 请问是台湾Google 哪个team有纯做MLPixel 吗？ 03/10 22:44
79F：推 tammy228: 想问G ML Algo 组是哪个 04/03 08:04
我的组和 Pixel Team 无关 Pixel 是一个超巨大的组织 下面还有细分很多组
※ 编辑: pha123661 (111.248.89.183 台湾), 04/29/2025 11:58:46
※ 编辑: pha123661 (111.248.89.183 台湾), 04/29/2025 12:01:11