原標《 2023研替求職心得 》

文／DCARD 網友

【前言】 　　

本文大部分內容撰於 2023 年 4 月，由當時面試結束後的紀錄和現在回憶拼湊而成，內容形式近於流水帳，若有過多冗餘或語焉不詳的部分亦請大家包涵。在找尋研替職缺時浪投了非常多間公司，從 GG、系統廠、豬屎屋、外商純軟到資本額數百萬的小公司都有，希望這些經歷能幫助到還沒上岸的人們。 　　

以下有提及薪資的公司名稱請容許我就不公開了，但稍微推敲一下也不難猜出。

【經歷】 　　

四大工學院非機械學碩，大學成績在末段班。大學時期其實沒甚麼程式經驗，自己是在碩士班從幾近於零的基礎開始努力，至於碩士班兩年內培養的技能如下：

(1) 暑假實驗室讀書會： 線性代數、隨機程序、機率與統計。 > 這裡的讀書會是我們實驗室在暑假期間的傳統，閱讀上述科目的指定文本，於 meeting 時針對原文書的內容進行報告。

(2) 線上課程： 作業系統(周志遠)、計算機網路(黃能富)、計算機結構(黃婷婷)、數位訊號處理(林源蓓)、演算法設計與分析(陳縕儂)、消息理論、通信原理(陳伯寧)。 > 此外還有一些程式語言相關課程就不羅列在上面了

(3) 修課： 資料結構與演算法、作業系統、計算機網路、數位訊號處理&其延伸課程、影像處理、數位控制系統、邏輯電路、其他所上必修... > 與線上課程重疊的部分為預先看過線上課程後再去修課，降低自己在修課上的loading 刷題： leetcode 140+ 題數比例：hard/medium/easy(1x/7x/5x)

【推薦資源】

C++工程面試題“大全”

0到100的軟體工程師面試之路 系列

Larry Lu-Medium

Mr. Opengate

GreeksforGeeks｜A compputer science portal for geeks

Cracking the coding interview問題與解答

2022 年「資訊科技產業專案設計」課程

鳥哥、jserv 自己是挑有興趣的主題看，除此之外散佈在 hackmd、Medium 等網站的各大公司筆試考古看好看滿，這裡就不列了。

【面試職位】

1. TSMC－RD(1)

這個機會其實是 GG 主動寄來的面試邀請信，自己主要是想累積一些面試經驗，並不抱太大期望。在選定一天自己方便的時間後，由至少一位有興趣的主管來進行多(一)對一線上面試。

面試當天僅有一位主管進入聊天室，自我介紹+碩論介紹完後，主管便開始介紹其負責的部門業務內容主要是負責黃光相關的製程研發，了解完以後完全不曉得為什麼是這個部門主管來面我Q，業務內容與我所學完全沒有重疊，推測是做業績。

無聲卡

2. TSMC－RD(2)

這次的面試機會來源同上，同樣只有一位主管進入聊天室，而這次負責的主管表示其部門是 RD 裡面負責設備的部分，職稱雖然叫做研發工程師，然而業務內容跟設備工程師一樣，簡而言之就是套 RD 皮的設備仔，我在當時明確表示自己的志願可能比較偏向 IT 端，對於設備內容沒有太大興趣，所以面完當下心裡就有底了，這兩次面試的時長皆在 40 ~ 50 分鐘左右便結束了。（另外自己找了 IT 的學長內推無下文 QQ）

無聲卡

3. 仁寶－軟韌體工程師

這間主要也是想累積一些面試經驗，然而面試一開始便由兩位工程師劈頭開始介紹職務內容，沒有自我介紹以及碩論介紹的環節，也沒有專業相關考試，結束後便問我有沒有什麼問題...老實說真的挺隨便的，沒什麼值得一提的部分，對於經驗累積也沒有任何幫助。

無聲卡

4. 正文－軟韌體工程師

投遞履歷原因同上，首先到小房間進行英文測驗以及筆試，筆試沒有任何時間限制，題目非常簡單，沒有涉及任何資料結構（如果 array、enum 跟 struct 基本用法不算的話），大概就是大一計程的課堂練習程度，內容全部為手寫 function，包括 rand() 函式的應用、將網路位址字串轉為16位元表示...等。

結束後到會議室由兩位工程師進行面試，當時的形式像聊天一樣，不需要自己準備簡報自介，主要由他們介紹公司業務內容，職務日常等等，這方面的介紹上挺完整的，但當問到希望待遇的時候，我坦承表示希望能破百，兩位工程師面面相覷地建議我第一份工作別一開始就要求這麼高，這邊其實讓我心裡萌生打退堂鼓的念頭，總之我還是盡量展現自己在網通領域的興趣，聊了很久後完成面試流程。

無聲卡

5. 新思－軟體工程師

部門：IC Compiler II/Fusion Compiler

在某天早上收到HR電話，回寄英文履歷與成績單後便進行部門媒合，近三個禮拜後收到此部門的評估邀請，考試為一個禮拜內自己找一天進行，內容為 Codility 5 題 120 分鐘，大概是 3 easy + 2 medium 等級的題目，自己體感大概正確 4 題，1 題 graph 條件沒有想乾淨，應該只過部分測資。我在考前就知道 Codility 會紀錄切視窗，然而考試中途還是手殘不小心切到其他分頁，不曉得對後續評比有無影響。

考完後無聲一陣子，收到其他公司 offer 後就主動寄信更新求職狀態了。

6. 某 SSD 系統廠－韌體工程師( offer get )

<面試前>

(1) 智力測驗+英文測驗 　　

智力測驗滿有趣的，包含數字邏輯、語意邏輯、判斷推理...等，本人是門薩會員但寫起來還是微卡，寫完提交後發現超時一點點，考完沒有顯示作答分數。

<面試當天>

(2) 筆試（開螢幕分享，HR 監考寫）： 　　

C語言、一點點資料結構( linked list 題)， 題目本身不難，包含一些 identifier 應用、給定 code 問輸出、手寫 code ...等，然而時間限制僅有 30 分鐘，觀念要夠清楚，不太有停下來思考的空間。

(3) 面試： 　　

這個環節由主管與一位工程師於線上進行，首先以簡報自我介紹 + 碩論介紹，結束後主管針對我的碩論的掌握度及理解程度令我滿驚訝的，明顯是有認真在聽介紹內容並且可以延伸聯想到應用範圍，對一些細節也問到了癥結點上，令我非常佩服也覺得有被好好尊重到。 　　

隨後主管問到剛剛程式考得不錯，但有一小題不難為何沒寫到，請我當面答出那題的輸出，順利答出後便開始後面流程，主要由工程師來介紹目前部門內的業務內容等等。 　　

上述流程結束後馬上接著面人資，但有別於一些情境題，這邊比較像是人資提醒一些研替申請日程跟制度介紹，不得不說幫了我不少忙，也不會拖泥帶水水時間，結束後問了我有無其他問題，自己問了一些問題後就結束了面試流程。 　　

這邊也要特別感謝人超好的主管以及人資，面完後因為下面那間公司排了三面所以自己給公司答覆的時間一延再延，自己其實挺不好意思的，人資在聯繫過程中也祝福我能夠拿到自己最想要的 offer，真的非常感謝她，僅憑面試印象覺得是一間很好的公司，也是個很棒的面試經驗。

(4) 時程： D 聯繫　

D+6一面 D+21 HR 口頭 offer D+28 核薪完成(N+20)

7. 某上市二線豬屎屋－演算法工程師( offer get ) 　　

聽聞板上對於這間面試的評價就是硬，超級硬，會把人問爆，所以自己早早打了預防針，在專業科目、情境題、自介等方面準備做得非常充足。

(1) 一面 　　

一面以線上方式進行，由部門主管以及一位工程師來提問，進行完自我介紹以及碩論介紹後，便進入白板題的部分，主管要求我開IDE並分享畫面寫一題 leetcode medium ( binary search變形)，開始前首先講述自己的想法並打成註解，主管覺得ok後便開始coding，白板題結束後便開始通訊領域問題的靈魂拷問，包含：FIR/IIR 濾波器比較、設計方法舉例、OFDM 原理證明(正交性推導)、CDMA 原理、展頻效果及分析、說明卷積運算的應用、Sampling theorem...等，值得一提的是於視訊鏡頭的另一端，我在實體白板上進行一些公式推導來輔助我的回答，但因為反光緣故被主管反映其實看不到QQ，應該準備平板連線手寫的，本次面試時長兩小時。

(2) 二面 　　

二面為現場面試，有被提早告知需攜帶筆電，進入會議室後，主管在等待其他兩位工程師進來的空閒時間考了兩題明星高中機率範圍的段考題當暖身，人員到齊後我再次進行碩論介紹(二面的工程師和一面為不同人)，速速結束簡報後，三位針對我的碩論進行提問，提問方面都非常地細節，不好回答。答完後進行白板題(leetcode medium)，在白板上寫出最佳解後分析複雜度、並與brute force method進行比較。 　　

隨後再次進行靈魂拷問，首先針對我在履歷上的一些實作經驗提問(socket programming, FFT algorithm implement, DIP projects...etc)，過程中我開了相關的程式作業檔案來呈現，接著同樣問各類通訊相關問題，包含：說明 Gaussian, Butterworth, Homomorphic, Wiener 等各濾波器原理與效果呈現、訊號頻率偏移、時間偏移原因及處理方式、pilot/preamble說明、作業上的訊號經傅立葉轉換後的頻譜為何輸出後會呈現該圖形、該圖形某特徵對應到該訊號呈現的什麼物理意義、OFDM 架構圖、OFDM 使得信號在 channel 傳送上有甚麼優勢？與FDM進行比較、加入 cyclic prefix 可改善什麼部分？當 sampling rate 變一半時，頻域圖形將如何變化...等，感覺來到了一個小型的學術討論會，真的問得又廣又深。 　　

最後三位面試人員針對履歷的其他部分進行提問，尤其成績單看得很細，雖然大學成績吊車尾，但碩班在核心科目的修課成績均在前段水準就沒被太大刁難，隨後便結束這次面試流程。自己的心得是主管跟工程師們對於知識掌握度都非常高，在遇到跟自己想法有出入的部分也會停下來討論，並且提問過程中引導性很強，不會讓人感受到壓迫感。面試結束後覺得收穫很多。本次面試時長也是兩個小時。

(3) 三面 　　

大主管線上面試，同樣準備 ppt 介紹，主管比較像進來勉勵我們這些新人的，走走流程，不多加贅述。 (4) 四面(三面當天遇到 HR 請假，故沒有在三面結束接著面 HR ) 　　

HR 讚讚，形式像是在聊天過程中觀察你的人格特質，過程中夾雜一些典型情境題，例如過往一些遇到某些事情的處理經驗等，就輕鬆聊。

(5) 時程 D

投遞履歷 D+17

一面 D+54

二面 D+87

三面 D+91 四面

D+98 offer get（N+26）

8. 內湖某小公司－軟體工程師

這裡的經驗非常微妙，進入會議室後，面試的是一位中文講得非常溜的白人主管，而整間公司負責軟體的 team member 就只有他一個人，主管準備了非常詳細的 ppt 介紹該公司產品及他的工作內容，從訊號接收、雜訊濾除、影像處理、韌體撰寫、到程式介面開發...等，正好跟我的所學內容完美重合，而職缺產生原因主要是因為他長年以來一個人負責這些項目不堪負荷(乾你根本台灣勞工)，跟老闆討論了一陣子後決定找個人一起做，不限定 junior/senior 原因也是因為其實自己一個人也做得來(牛逼)，所以有沒有經驗對他來講非必要，和主管相談甚歡後主管問到我對於這份工作的意願分數，我表示自己覺得進入小規模公司所需要承擔的風險很大(包括薪資保證、轉職...等)，便答了意願可能只有 6 分，後來繼續聊了一陣子，祝福他能夠找到一位合適的新同事後便結束了本次面試，是一次有趣的體驗。

無聲卡

【後話】

補充一下自己收到面試邀約後婉拒的面試有：大立光RD、中華精測FW、TSMC RDPC。 以上便是自己在這波科技業寒冬中的一些心得，希望在記錄這段歷程之餘還能幫助到需要的人。 準備口試之餘有空看到回覆才會回，請大家見諒，也祝大家都能順利畢業。

本文由 DCARD 網友 授權轉載, 原文: 《2023研替求職心得》

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原標《2021台灣CS相關實習面試經驗分享》

文／WEN-HSING HUANG

對於一個大三的資工學生來說，2021前半年能做的事情不外乎做專題、準備考研、找實習。在這個全球CS畢業生數量大幅增加的競爭時代 [1]，大三、大四是個自身成長的重要時期。選擇投入時間在何處便成為了重要的抉擇。對於想要提升自身學歷的台灣學生，考研是一個重要的管道。而想通過推甄升學或是想畢業後直接就業的同學則可以投入心力在專題以及尋找實習中。

在這樣的抉擇中，我將大三下的這段時間投入在尋找實習。考量到希望對未來的研究所申請以及就業產生幫助，我在進入大學前就決定要累積幾段實習經歷。由於希望這些經歷不管到哪裡都可以產生幫助，因此各大外商便成為了我的首選。

這篇文章將會分享我在這段時間面試的各家公司以及一些我的所見所聞。在累積了許多外商的面試經驗後，一來可以作為對自身經歷的一個紀錄，二來也是希望能通過自身的分享幫助到其他人。

面試前的重要準備

我認為找CS相關實習有三個主要面向，履歷面、技術面、面試面。這三個面向是在面試前就已經決定的東西，雖然可以通過面試能力更好的呈現，但這幾個面向的累積都不是短短幾天就可以臨時抱佛腳的。

履歷面

履歷面是指在你在履歷上所呈現的經歷。依我個人的觀察和觀點，我認為工作經驗是構成履歷面的最重要要素，過去所待過的公司的reputation、過去在工作中所做的事情，這些對於HR來說是很好的參考，這其實也顯示了為甚麼實習很重要的原因。

對於找第一份實習的同學來說，狀況就有點不同，我們拿不出第一份工作經歷，因此最重要的要素其實會變成學歷。或許你會聽過有人說學歷在找工作不重要。但實際上，外商跟大公司實習在比例上來說台清交還是佔多數的。除非履歷上有一些尤其突出的點或是有內推，否則很容易在海投階段就被HR篩除。

當然，構成履歷面的要素除了學歷外，還有side projects、研究經歷、競賽經歷等等。其中如果在比較solid的實驗室待過，對於自身經歷來說也是很大的加分(在台清交也是比較容易有這樣的機會)。另外一個跟學歷稍微沒那麼掛鉤的大概就是side projects，這一項來說我覺得要在履歷上發揮效果，還是要有一定的規模或是產生實際影響力，舉例而言，若是能對國際著名的open-source project有contribution，相信也是會有不少幫助。

技術面

再來，技術面是指你所擁有的skillsets。skillsets可以是網頁前後端、app前後端、ML或資安等等專長。台灣大部分CS實習職缺在找人時，其實會考慮到candidate skillsets與職缺的匹配程度。即使履歷過關且面試表現良好，但是卻沒有相關經驗，在與其他與職缺更匹配的candidta競爭時會有很高的機率被篩掉。

累積自身技術面的方法，有數種比較常見的方法。第一種是在課堂中學習並完成課堂project，然而CS的課程其實很多都是偏理論或是非實用的，不一定有這個機會。第二種是自學，通過線上課程或網路資源來學習相關技術知識，完成一些side projects。第三種是在實驗室或實習中直接學習並在工作中運用，我認為這是最有效且最具說服力能證明你擁有這些技能並可以運用在工作中的方法。

面試面

最後，面試面是指面試時的綜合能力，我認為這項基本上由英文、口才、刷題三者所構成。在面試外商時，英文溝通能力可以說是基本要求，在面試過程中，時常會有面試官以英文與我對談。另外，怎麼樣在短短的30分鐘到一小時展現你的人格特質、描述過往經歷都需要通過口才來呈現出來。

所謂的刷題是指你的演算法解題能力。美國矽谷的軟體公司不管是新創還是大公司，都很風靡用演算法解題作為面試評估candidate的一個手段[2, 3]。自然而然的，台灣的著名軟體外商也會有這套面試流程。對於極少數的IOI、ICPC大神來說，面試會遇到的題目根本是輕而易舉。

而對於像我這樣的一般人而言，基本上就是以刷leetcode上的題目來鍛鍊解題能力。刷得越多，在面試時遇到一樣的題目或是想出解法的機會也就越高。因此，有些人會以刷leetcode的題數來作為刷題能力的評估標準。

我自身的狀況

為了讓讀者能夠客觀參考我的面試經驗，在這裡我先說明一下我的背景。

NCU CSIE 大三，GPA 4.24/4.3，系上排名算前面，有一篇二作期刊論文，在中研院做過兩個月暑期兼任助理，在學校實驗室做了一年多的專題，另外有些課外活動，像Deloitte club、DSC，比賽有幾個ICPC和NCPC的小獎。

從履歷面來看，由於我的成績還算突出，加上一些不同面向的經歷，因此要過HR那關大多數是沒問題的。不過到了更深入的技術主管面試時，由於與他人競爭，一來是在校名上會輸人，二來可能相對來說我的經歷比較水，就有不少機會成為劣勢。

再來看到技術面，這點可以說是我自身最為劣勢的一項。整個大學期間，我基本上是以目標導向在做事，不太有額外的時間去學習一些課外的技術。也因此我的經歷跟skillset幾乎都偏往data science、Machine learning的方向(實驗室跟修課)。我原本的想法是朝General SWE的方向找工作，但是實際在台灣面試了這麼多職缺後才發現大部分公司還是以特定職缺在進行徵才的。目前我覺得在台灣有開General SWE的大公司似乎只有Google。

最後來到面試面，分成三個點來個別討論。我個人的英文口說能力可以應付基礎的口語溝通。另外我的口才算是不錯，有時候看到陌生人可以主動搭話聊天。刷題來說，我過去零零總總大概刷了100, 200題左右，其實相對其他人我這樣算刷得很少。在實際面試時，我大概只能夠給出一個最基本的解再加一個follow up，不過常常想不出最佳解。

各公司面試流程

我基本上是採取海投策略，少數公司會請好心的學長姊幫忙內推(感謝!)，整體來說我應該投了有超過40個職缺。我在這裡只會把至少有收到OA或面試邀請的職缺分享上來，因為我也不知道我到底投了哪幾家。

* 有簽NDA的以及我目前任職的公司我會簡單帶過。

Overview

• 被拒或無聲: Amazon Ring, AWS, Mckinsey, Verizon Media, Synopsys QA, Google, ASUS AICS, Mercari, HPE PM, Trend Micro, WorldQuant, MicroSoft(TAI), IBM, Acer, Deloitte A&C, MicroSoft AI R&D(ENG)
• 主動停止面試流程: KKBOX, Carousell, Garmin, skymizer
• Offer: Academia Sinica, Delta Electronics, Qualcomm, Microsoft AI R&D(PM)

Amazon Ring — Software Dev Engineer Intern

• 2020/12月初投遞履歷
• 1月初一面

一開始就是考一題easy難度的演算法題，基本上我在這題很快就給出一個最佳解，不過有點瑕疵。我在資料結構上使用unordered_map，但實際上由於有給出問題的限制，因此只要簡單的用陣列存即可。另外還有問了一個resource scheduling的開放性問題，我就用OS的一些概念回答。

最後我有問面試官feedback，他給我的評價還不錯。不過我在面試過程中也發現他們要找有embedding system經驗和背景的人。總之最後就被刷掉了。

• 2月初感謝信

AWS

• 2020/12月初投遞履歷
• 1月中OA(inline assessment)

OA主要是一些虛擬的工作模擬，然後考網路概念的筆試。印象中我去年有面過AWS，對網路要有基礎，最好還要有擅長的domain knowledge。我在網路這塊很不熟，所以OA隨便做，就被拒了。

• 幾天後感謝信

Mckinsey DtV Lab — machine learning solution

• 1月初投遞履歷
• 1月底OA

很有趣的遊戲化測試，詳細內容可以去查Mckinsey官網。

• 1月底 online interview

面試過程主要以英文進行，開放性的問一些問題用ML去解。這場面試時我表現超級差，英文口語斷斷續續，還沒有辦法很好的想到一個好的ML solution去解他們的開放性問題。印象中他們說幾天就會有結果。

• 2月初感謝信

其實我被拒蠻正常的。我自己分析一來是我的背景跟能力沒有很符合他們要的人(ML為主)，二來是我這場面試表現真的很爛。原因跟我自己面試經驗不足也有點關係，所以初期最好還是多找幾家練練面試比較好。

Verizon Media — Research Engineering Intern

• 忘記何時投遞履歷
• 3月初 online 一面

一面基本上都問些很簡單的基礎CS問題，然後考一題演算法，印象中好像算Easy難度，我當下也是給出一個最佳解。然後簡單聊聊就結束了。

• 4月初 online 二面

後來接到他二面的電話，這時候我已經被Google拒了，所以還挺高興的。二面時分別有三個人面，第一個是HR manager，簡單問了一些BQ(behavioral question)。

第二個問了一個開放性的ML系統設計問題，由於我ML不是很專精，自認我答的不是很好。第三個是一面的面試官，同樣也是考演算法，這次的問題分兩題，第一題難度大概easy ~ medium我也是當場給個最佳解，但我好像說錯解法的名字了。

後來他給出第二題時，我想說感覺難了一點，然後就給出一個解，我跟他溝通後發現我誤會題意了，重新釐清後發現其實是第一題的follow up，題目還是算簡單，第一題的解加一些code就最佳解了。

• 4月底催結果 感謝信

據HR說這職位有200多個投履歷、40多個1面、二面人數不告訴我。全部實習生HeadCount 13個，這職位2個HC，需求分別都有點不同。很特別的是這實習計畫只有8周，在台灣疫情還沒爆的當時就已經規畫全面遠距了。有趣的是我認識的兩個朋友也都有一起面這個職位到二面。聽朋友說最後這兩個HC都後來都給海龜了。

Synopsys QA

• 3月初投遞履歷

據我所知，他們會將履歷送進一個pool，然後最多3個team的主管可以邀你去面試。

• 3月初電話

QA team的主管直接打來簡單的聊一下經歷，問我會不會python，我就回應過去在中研院是用python寫實驗的。聊完後就直接約正式面試。

• 3月中一面

這次面試經驗真的挺特別的，這位主管採取很free的面談風格，其實就簡單的聊聊，他還請我吃中飯。了解一下工作情況，大致上是幫內部寫個以網頁呈現的內部工具。當時他有考慮包含我在內三個candidate，後來不知道選誰了。

• 無聲卡

Google — SWE intern

• 12月初一開放投遞我就請實驗室以前的學姊內推

Google是我非常想去的一家公司，所以我很早就關注Google的intern何時開放，就我個人的看法早投+內推都很重要，晚投head count很容易沒有，沒內推有掉入履歷海的風險。在這邊也向當初幫忙內推的學姐說聲謝謝!

• 2月底填面試方便時間的表單
• 3月中back-to-back interview

第一次難得拿到的Google面試，事前當然有刷一些題。Google的實習面試會有兩輪，很有趣的是我這次是被安排連續兩小時兩輪的back-to-back interview。

第一面的面試官問我一個差不多Medium ~ Hard的題目。我當下是先給他一個暴力解，想說後續再優化。很糟糕的是，我在這裡複雜度分析錯，我的解法O(N³)結果我分析成O(N²)，原因在於我不知道原來unordered_map在mapping string時複雜度是O(N)。他提點完我之後告訴我，在Google這種底部實作細節的一些內容是基本常識。事後看這部分我真的犯了巨大錯誤，對於自己使用的一些資料結構或是內建函式千千萬萬要了解其實作細節。接著他請我降低時間複雜度，這裡我一開始真的沒什麼想法，後來他給我一些提示跟引導後，我就實作出一個O(N²)的follow up解法。最後時間差不多45分鐘了，他就問我有沒有能降到O(N)的想法，此時我完全沒想法，所以他直接告訴我方法了。真是慘淡的一場面試。

二面時的狀況就好多了，出個easy難度而且只要修過演算法一定寫過的題目。我說明完我的想法後就開始實作最佳解。接著他請我犧牲一些時間複雜度嘗試space O(1)的解法，這裡我卡了很久，分析一段時間後有慢慢接近解法的思路，不過最後一步還是由面試官提示我才想到。

• 下一周被HR拒

我自己分析下來未來面試上還需要多多改進 (1) 常使用的函式或資料結構要熟悉實作細節 (2) 多刷點題強化解題能力 (3) 多做Mock interview增強溝通能力，希望未來在面FAAMG時能夠表現得更好!

ASUS AICS — SDE intern

• 忘記何時投遞履歷
• 3月中OA

OA的程式題目蠻簡單的，有三題。

• 3月底 online interview

線上簡單聊一下經歷，然後進入正題考演算法，不難，我當時用backtracking解決。

• 4月初 onsite interview 連續四輪

同一天下午連續四輪跟四個不同面試官面對面實體面試，印象中題目至少都有Medium，暴力解之外還能有兩個follow up繼續去優化的題型。我大多可以給出暴力解跟一個優化後的follow up，但最佳解如果我沒解過很容易卡住想不出來。連續四個面完真的很累，面試前最好養足精神。

講個額外的小插曲，在面試前我看隔壁一個感覺也是來面試的人，我就隨口找他搭話，結果後來發現我們一堆面的都重疊，Verizon面同職位、微軟AI R&D面同職位，說不定整個圈子其實蠻小的?後來我們都會互相分享面試跟應徵資訊。

• 4月中感謝信

KKBOX — Tomorrow Lab Program

• 2月中投遞履歷
• 3月底OA

他們家的OA有四題程式題，老實說題目很簡單，但有點出的偏向細節處理，後來面試時候跟他們聊，他們是跟我講說只是確認一下candidate有基本的程式能力。

• 4月中 onsite interview

主要面試內容主要是圍繞在candidate過去做過的事情跟一些BQ。但我面試完後真的很推KKBOX，我在面試時能感受到他們在招收實習生時不是要求有多高深的技術能力，而是去尋求符合他們企業文化的人。整個面試給人的感覺也很尊重面試者，算是整個面下來，我很喜歡的一家公司。

• 5月初電話約二面，婉拒

會拒絕是我個人規劃上未來要出國，所以才先以外商為主。

Mercari

• 3月初投遞履歷

好像是日本的電商?當初還沒拿到Offer時看到這個線上實習就投投看了。

• 3月底OA

題目非常簡單，都是兩三行code可以解的。

• 4月中感謝信

HPE — Customer Program Manager

• 忘記何時投遞履歷
• 4月底 onsite interview

面試後發現，這職位完全沒有碰到coding，單純是職能整合解決問題。面試也是以聊天為主。人資當初還一直push我去面這個職位，另一個也是純CS的朋友面完很傻眼當場就婉拒了。

• 5月中感謝信

Trend Micro

• 忘記何時投遞履歷
• 3月底OA

OA是考演算法，我寫他們OA的感想是雖然題目簡單但寫起來挺有趣的。雖然我一堆同學都有拿到面試，不過我完全沒收到面試QQ。

• 5月底感謝信

WorldQuant — Data Science Intern

• 3月底投遞履歷
• 4月初OA

幾題演算法題，這絕對是我寫過最難的OA。老實說我很意外這家會發給我OA。

• 4月中感謝信

Microsoft — TAI

• 3月初請朋友內推

會投TAI不是RDI的原因是因為去年時我也有去面RDI然後過萬寶華那關就卡住，履歷沒被部門主管挑起來。今年想說TAI應該相對RDI競爭比較少，我就投這個track了。

• 3月底電話面試

我還記得他打電話過來時我剛好在吃飯，我只好趕緊走出餐廳到吵雜的路邊。基本上是簡單的問一下實習能配合的時間還有簡單的英文對談。

• 4月底與人力公司一面

面試時基本上以BQ為主，還有問一些很基礎的CS問題。中間有一段問答是用英文來做溝通。我猜我應該是有被人力公司move forward，但中間等有點久，我就請正在實習的朋友幫我問一下HR，才發現我履歷又沒被主管挑起來，我是不是跟這個計畫無緣啊XD。

• 6月初感謝信

Academia Sinica — summer intern

• 3月初書面申請
• 4月初Offer，婉拒

Delta Electronics — 最佳化演算法開發實習生

• 3月初書投遞履歷
• 4月初面試完，當場口頭Offer，婉拒

這家是採實體面試，在中壢工業區那塊，我當時坐計程車從學校過去。一開始是HR接洽我，他先給我一個很簡單的邏輯測驗題目，然後給我一些時間來答題。後來就請我在會議室等待，請面試人員來面試。

由於有兩個team都對我有興趣，所以就一次面對兩個team面談。過程中也發現，很少有資訊背景的去面他們中壢這地方的職缺。主要面試內容也是很簡單的介紹一下自己的履歷跟了解工作內容。基本上結束之後，HR當場就給我Verbal Offer要我考慮一下。後來拿到別家Offer後我就拒了。

IBM — Associate Application Consultant summer intern

• 3月中投遞履歷
• 4月初OA

IBM也是採取遊戲化的測試，不過更吃重直覺跟反應能力，老實說我覺得還蠻難的。

• 5月初一面

在這關基本上也是以BQ為主，會介紹這個職位的工作內容，也會請你講述一遍你過去的經歷和做過的事情。沒有問到甚麼技術問題，我也蠻訝異的。

• 5月底感謝信

Acer — summer intern

• 忘記何時投遞履歷
• 4月初OA

基本上就是智力測驗。

• 4月底感謝信

Carousell — Software Engineering Intern

• 忘記何時投遞履歷
• 4月中OA

是演算法題目，我印象中難度不高，有基本程式能力應該能輕鬆處理。

• 4月底約面試，婉拒

Garmin — Research&DevelopmentCore Tech_實習生

• 3月中投遞履歷
• 5月初面試，主動暫停應徵流程

我原本想婉拒這次面試，結果來不及寫信。面試流程有點複雜，還要做多益模擬測驗，我想說沒要面就沒做了。基本上面試時也是以面談為主，講述一下自己過去的經歷還有工作內容。結束後我就跟HR說我已經有Offer，所以後續應該不會再面了。

Qualcomm — IT engineer intern

• 4月中被HR從履歷pool撈起來約面試
• 4月中面試

面試是由兩位主管主持，一開始也是先做個自我介紹，整場面試的氣氛很輕鬆，到中間有請我們使用英文對談，從對話中也了解到這份工作需要很多英文對談，可能會需要熟悉一下外國口音。

這次面試我自己表現得挺積極的，另外在英語對談的部分，溝通上很順暢。再加上candidate似乎不多，所以才拿到Offer。

• 隔週Offer，一段時間後才婉拒

Deloitte A&C

• 4月中內部管道面試，被拒

由於我去年有參加Deloitte club，所以HR在有缺的時候就先連絡我了。面試其實也是很簡單的了解一下背景跟說明這份工作在幹嘛。不過，我提到說我明年會想出國，面試官就跟我說這個intern會希望能夠轉正，算是婉拒我了。

skymizer

• 忘記何時投遞履歷
• 4月中邀約面試，婉拒

Microsoft AI R&D — backend engineering intern

• 忘記何時投遞履歷
• 4月中邀約面試
• 4月底電話面試

這次電話面試我覺得只是簡單的聊聊天確認狀況。基本上是很簡單的問一些資料結構跟一些基礎的CS知識。然後確認一下實習可以多長，每周能去多少天這類資訊。

• 5月初 onsite 一面

正常來說總共有3輪，各一小時。每輪都是考演算法，難度的話約莫都在medium左右，但是至少都有一個follow up，我覺得跟面ASUS AICS的難度跟模式很像。這次面試時，我的狀況還不錯，都能夠在清晰描述想法的情況下給出解來，面試官通常也都會請我再解出題目的變形來。

三輪結束之後，很意外的我被加面了。其中一個部門主管想當面和當天所有面試者聊一下，所以才有這輪加面。基本上就是簡單的介紹一下我過去的經驗，然後主管向我說明一下工作的內容還有一些BQ。我也以很休閒的心態去聊一些我想了解的問題。可能是這場面談我表現得比較健談，所以主管就詢問我對PM intern有沒有興趣。因此，另外的被安排了一個跟PM主管的談話，也是簡單的自我介紹和提問。算是額外的加開了一個PM intern的hiring process。

我後來跑去研究了一下，發現蠻多科技公司，facebook、google、microsoft之類的，他們的PM很多都是有CS背景的，算是一個打破我過往認知的事情。

後來，這個職位是我一個台大資工朋友跟另一個台大資工的上了，他們好像是想找ML背景強一點的。

Microsoft AI R&D — Program Manager intern

• 5月初 online 一面

這次面試和上一屆PM實習生跟PM主管面談，基本上問題就比較偏向對產品design的問題跟一些BQ，老實說這是我第一次面這類型的面試，所以我自覺沒有答得特別好。不過，面完一個月後就意外收到Offer了。

• Offer get，決定入職微軟啦!

總結

這幾個月面下來真的超級辛苦。從一開始的投履歷就要大量的投，隨時關注新的實習職缺，盡早投遞履歷。到後來一直被拒，手上卻還沒有任何Offer，陷入找不到工作的恐懼。同時還要兼顧學校的課業及專題。而再拿到Offer之後，如何協調deadline成為一件難事，想等更好的公司，卻又擔心兩頭空。即便過程如此艱辛，但整個尋找實習的過程卻都是很難得的經驗，我從中也獲益良多。

很幸運的是，與我一同打拼的強者朋友也都很幸運地上岸紛紛拿到外商的實習機會。事後通過聽聞朋友消息或網路上的分享，了解到今年除了競爭激烈外，也有疫情導致暫停的悲劇發生。

總的來說，有時候找工作真的挺吃運氣與緣分的。如果找不到實習或工作的話，我相信只是運氣不太好罷了。相信自己的潛能，持續努力打磨自身的能力，肯定能夠獲得應有的成果的。

本文由 WEN-HSING HUANG 授權轉載, 原文: 《 2021台灣CS相關實習面試經驗分享 》

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這篇文章 【學長姊帶路】香港商雅虎/Amazon/麥肯錫/新思/ASUS/KKBOX 多間 CS 面試分享 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。