各位前辈好，小弟是半路出家； 因为研究所期间开始接触coding， 所以硕士毕业之後又跑去学术单位当RA练功两年， 主要做NLP，ML也有摸到。 过去五个月面试了几家公司，提供自己的经验给其他人参考。 以下用面试时间由先到後排序： 1. Appier - Machine learning scientist 近期最火红的公司，我很不知道天高地厚的放在第一家面试 XD 地点在很气派的华南大楼， 两位工程师进会议室讲完名字没有其他寒暄就直接叫我上白板介绍研究， 问的东西也都满细的。 不过因为我过去两年的研究偏重在语义情绪分析，不太符合他们要的； 而我在ML的应用就是发paper的时候用过的那些SVM, Naive Bayes的toolkit， 所以一边面试一边也有被打枪的心理准备。 （面试中间看到田神从外面走廊经过，算是收获之一）（无误） 最後考一题简单coding，类似建构ROC curve的概念。 result: rejection 不讶异，连我们实验室毕业的PhD去面都GG了 2. 友达光电 - 资深(data?)工程师 在竹科总部的缺，主要做market intelligence 友达想找人帮忙爬网路上关於友达产品的文章与评论， 作为公司开发市场的资料，因为这样所以需要写crawler跟弄NLP的人。 面试过程就是考完英文跟心理测验， 该team的三个主管与工程师来讨论我做的研究。 三位前辈态度都很友善， 也有讨论在那附近租屋生活的资讯，面试氛围满不错。 唯一要靠杯的是厂区门口保全态度很差，不知道在嚣张什麽。 result: offer get 3. 趋势科技 - Machine learning expert 台湾CS毕业生及软体工程师的热门跑点之一， 投送履历之後先来三题codility，完成之後到敦化南路onsite。 到了现场再来一张纸笔考试，内容大概包含网路跟OS基本概念。 不过完成之後第一个面的team是另外一组主管， 因为那位主管说对我的经历满有兴趣，所以我也不排斥多聊。 他们做的事要把很多分散在世界各处不同系统的伺服器log迅速归纳处理， 并找出可能具有同质性的讯息，以便做危机处理。 （还记得他们说做这个task的系统叫做麝香猫，超可爱的） 但是这个team开的职位算QA而不是SWE。 这组面完才是原本ML expert的team来面。 除了问研究之外，也考了一题情境题， 说在不使用邮件的metadata情况下要怎麽样找出假冒身份发的信件； 好比说有路人甲假装是郭台铭然後发信给其他大老板说要募资。 我说可以分析本人写文章的模式，归纳他常用的词汇， 人称的运用频率，甚至使用标点符号的习惯。 他们听了以後笑笑的说好像不错，不过後来HR约二面的时候就没有这个team了， 反倒是麝香猫的工程师再来跟我细聊。 过程中很可以感受到他们的善意， 包含我说我其实对QA跟网路没有这麽熟，他们也说没关系可以再训练。 可惜我还是有点怕以後不好转职，所以就跟HR说我想坚持原本丢的职缺。 result: rejection 4. Kloudless(柯迪) - Software engineer 这家美商新创好几个月前也有板友分享面试经验，其实满类似； 不过从一开始他们在104上面看到我的履历主动跟我联系，算是第一次会谈。 之後又打一通电话问会不会用JS或其他工具， 以及考一些git或linux使用经验，（第二趴） 然後才是codility。（第三趴） 线上题目写完，隔几天跟美国的VP用hangout进行live test，（第四趴） 考两题coding外加一题linux使用情境题。 我自己觉得coding写得不错， linux情境题就是strace不熟用法所以面试官有给提示才完成， 但最後他们也约我到信义路上的办公室onsite。（第五趴） 在onsite之前的面谈与面试通通都是用英文沟通，我的英文也没问题。 结果最後是拒绝信。 因为onsite他们没有问我technical的问题，所以收拒绝信我颇为不解； 真要说我能力不足应该前面三趴就可以评量出来了， 第四趴的hangout test我自己觉得也不会扣分太多。 如果说跑完前四趴觉得我不OK那其实就不用约onsite了，害我多请了半天假。 5. 竹间智能 - NLP engineer 近年在台湾成立的NLP公司，办公室在内湖瑞光路。 面试是一个team lead主持，考了不少ML的基本概念， 好比说neural network常用的loss function是什麽， hinge loss是什麽以及常用在哪个方法等等。 也考了两题coding（记得有一题是two sum）， team lead後来说觉得我可以先进去做码农。 最後才来主管，主管说公司近期有募到资金，所以再撑十年绝对没有问题。 （不过後来也有听到业界消息说没有这麽乐观） result: 无声卡，应该是薪水开太高了 6. 104 - NLP data engineer 这个过程比较有趣，地点在新店总部（HTC附近）。 目前那个team带头的博士因为在我们单位做过访问学人， 因此对我们这边满熟的。博士原本对我们实验室的前辈有兴趣， 不过因为前辈目标是教职，所以对方退而求其次，找我 XD 第一次面谈之後就是回家写三题简单的codility， 再後来team出一些project当回家作业， 包含在众多job description找出关键字，或是构想新的应用。 几周後我实在没有时间实作，就把我会的做法用email回覆； （好比使用word2vec或是用TF-IDF等等） 第二次面谈的时候他们就直接用投影机把我的信打出来， 我在台前一边讲解一边回答该team大约六名工程师的问题。 虽然月薪普通，但他们的分红跟其他福利其实挺不错； 公司楼下也有自己的托婴中心，HR说不到一岁就可以送过去了。 这对於有小孩的新手爸妈应该满有吸引力。 不管104过去在网上的风评如何，至少我遇到的主管前辈都非常专业。 result: offer get 7. Synology - 软(韧)体开发工程师(Product Developer) 传说中的白板马拉松，由HR发信邀请参加面试。 开始之前也是thread, mutex, OOP概念先问一问， 然後就分三关考白板。考了满多题linked list。 当天最後一题是在一个阵列里面找出现过半数的数字； 自己提了两个方法，不过面试官希望更省空间跟时间， 第三个方法是考官提示之後才写出来。 因为这职缺的JD说想要C/C++强者，而我过去两年主修C#跟Python， 所以一开始我其实跟HR说我不想去浪费大家的时间。 是在HR多次致电盛情邀约之後才去面试，但最後我也没见到HR。 result: rejection 8. CloudMile - ML engineer 2016成立的本土新创，为google cloud合作夥伴； 主要是利用google cloud platform提供data相关的service给企业使用。 我挑某天午休前往他们在基隆路的办公室面谈，与会者是IT director。 长官稍微描述公司概况， 提到组上会用tensorflow，问我有没有兴趣。 再说公司会希望工程师找时间考取google cloud的证照， 能力达到一定程度公司会再派出去在一些论坛或学会给talk。 我说只要不是前一天才通知就好 XD 面试长度没有太久，感觉IT director是非常有经验的人， 问问题不拖泥带水，就是问以後公司会需要的能力。 result: offer get 9. RT Lawrence - Big data developer 这家是美商，在美国LA成立二十多年做税收软体， 今年才来台湾设研发中心，但在台中西屯区。 第一次对话是用skype talk跟在LA的负责人及CTO三方通话； 前者是从小在美国长大的台湾人，後者应该是印度人。 两位主管轮番问研究跟经历， 因为我过去两年在实验室做的方法算我们指导老师独树一格的概念， 在业界并不普及，所以常常会被challenge 负责人就狂炮我们的方法 XD 我自己没有太大感觉，只是觉得後续没望了； 结果过了几天负责人跟我联络，说要飞回台中看办公室，顺便找我面谈。 我挑了某天下班後从台北坐高铁到台中， 与负责人跟公司的一位manager吃饭，席间就继续问答。 这位负责人是机械出身，但数学底子很强。 他的专长是建模型，所以在美国待过NASA lab； 做过流体分析，商业顾问，後来才跳来做e-commerce。现在想要做AI。 他说他当时skype talk的评论是针对那个方法，但对我的能力他觉得ok 最後manager塞给我一千块补贴我的车费； 虽然整趟高铁票加计程车钱其实要两千， 但我觉得在台湾面试，这样已经是非常有诚意的表现。 result: offer get 10. 广达电脑 - Deep learning specialist / 自然语言人工智慧研究工程师 位在林口总部，原本丢自然语言的缺， 後来HR觉得我可以顺便面deep learning的缺，就帮我团报了。 当天先完成类多益的英文考试， HR再给我两份纸笔考题，包含一些逻辑跟简单程式题， 还有那种想仿造美国大公司的脑力激荡。 先面的是deep learning specialist，单位记得是BU12； 两位工程师问完换主管，主要应用是影像跟音讯的分析。 後来才是自然语言工程师的面谈，换一个写app的team， 一样是两位工程师打头阵。 这个team先前发行了一款app，有点像是作热门网路论坛的重点讯息推播， 然後他们想要进一步的去做recommendation。 两位工程师问了不少语意分析的技巧，包含断词跟同义辞汇辨识， 与其说是考试不如说是技术交流。 讲了一小时，这组的主管才在工程师打电话提醒之下来会议室。（那时候已经五点多） 主管问问题的态度给人感觉很随意，除了称赞我英文考950之外， 又问了几个我已经跟两位工程师讲过的问题。 主管最後看看手表，傍晚六点。 主管："那就下次再来一次吧，考考coding跟进一步面谈。" 我："............" 我是觉得广达如果不跟软体公司一样先用线上测验过滤， 至少该让求职者on-site的时候就直接上白板。 (一开始塞那份考不出程度的纸笔考题，很浪费时间...) 而且在工程师的言谈之中， 可以推得那位主管在面试过程中已经回办公室； 也不知道为什麽是工程师打去催之後主管才来。 当天在广达花了整整4.5个小时，赢过synology的3小时。 result: 打电话跟人资婉拒二面 11. 中华电信研究所 - AI核心技术研发 今年中华电信第23次人员遴选，地点位於杨梅。 apply的时候先在系统上填履历， 隔几个礼拜收到二面邀请，需要使用他们的制式PPT做简报（只有十页） 然後简报时间只有五分钟，所以你要在五分钟讲完你的丰功伟业。 当天气氛满欢乐。 我为求从容提早半小时到，门口接待工作人员就问我要不要直接上， 因为原本排我前面的面试者临时取消。 我觉得没问题就直接进去开始。在场有大概七位主管。 讲完之後，一位主管先针对我在目前单位的研究细问， 後来我再多描述了我在中华民国人工智慧学会发过的paper。 （使用word embedding对PTT电影评论作情绪分析） 结果另外一位面试官又好奇的问我以前工作经历。 面试官："你履历表上写你以前在华创车电啊？" 我："对，就是纳智捷的研发单位。当初我是做U6的内装。" "所以如果各位在场的长官有买这台车的话，我先跟各位说声抱歉。" 面试官们："哈哈哈哈哈哈哈哈哈～～～"（真的是大笑） 面试官："所以有问题就找你就对了啦！！！" 我："（跟着大笑）" 於是专业面谈就结束了。 离开之前再跟公司的会计谈了期望薪资，很愉快的完成此次郊游。 result: offer get 大家说中华电信月薪不高，但隐藏福利很多，是真的。 以上，算小弟的奋斗历程。 虽然也是被打枪满多次的，但很高兴总算转换跑道。 祝大家工作顺利身体健康～ --

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