原標《數據分析多家面試分享》

文/Cathy Chen

2022年開始決定面試後，從2月陸陸續續面試到10月，總共面了HP、華邦電子 、SEA Group、17 LIVE、緯創資通、蝦皮、Pinkoi、Dcard、Titan、LINE TAXI、MIGO、樂天、國泰、和泰聯網、Good Night、趨勢快20間的面試，總算告一段落，趁還有記憶紀錄一下這段時間的辛酸血史

HP - Data Scientist

應徵方法：Hunter

面試流程：一面

主要隸屬於Operation下的DS，主管也很老實說目前正在進行公司數位轉型，所以很多制度都還很不一定，主要協助跨部門的資料分析，聽起來做的事很雜，但好處是公司對於技術開發上與軟體的豐富度都很足，有很多資料可以玩。

結論：Offer Get

華邦電子 - Data Scientist

應徵方法：HR

面試流程：三面

部門成立還很新，主要特別的不是針對半導體進行分析，而是做一些公司內部的分析與Business上的分析，聽起來做的題目很廣，三面的過程只是一路呈上主管進行面談，唯一有被問到的問題是介紹專案中使用的演算法在幹嘛，bagging跟boosting的差異。

結論：Offer Get

SEA Group -Data Analyst

應徵方法：Hunter

面試流程：二面

一開始會先有前測，主要是考SQL、Python、PySpark，考過後才開始一面，主要的工作內容是協助SEA Group底下蝦皮金流與蝦皮店到店的物流分析，分析流程是否有再造改善的空間，二面則是連線新加坡，進行第二次SQL考試，老實說二面壓力蠻大的是寫考卷的過程中面試官是全程看著你考，所以也緊張粗心了，當下就會知道面試結果

結論：Reject

17 LIVE -Data Analyst

應徵方法：HR

面試流程：二面

一樣會有前測的三題SQL，考過後就開始一面，一面是DATA lead進行面試，主要也是先介紹專案，過程中主管很在意用了哪些演算法，要能講出演算法在幹嘛，如何調參數等等的，但我是不知道DA問這麼細要幹嘛XD，接著就是二面，二面主要是case study的面試，但是是全英文面試，一切來的太突然，整個沒準備好，自己覺得表現得很差

結論：無聲卡

緯創資通 -Data Scientist

應徵方法：HR

面試流程：一面

主要介紹過去專案，面試的兩位主管再針對專案問得比較詳細，算是輕鬆的面試，但因為緯創的DATA team主要在崑山，主管一開始是問新竹與昆山的意願，我是表示不排斥出差但希望以新竹為主，過兩天接到HR的電話說不去崑山就不予錄取==，當下整個傻眼，就直接秒拒絕

結論：Reject

蝦皮 -Data Analyst

應徵方法：HR

面試流程：三面

一樣會先有SQL前測，一面試PM team介紹合作模式的部分，二面則是Data team介紹主要的工作內容，有點像是數據PM的角色，同時要了解使用者的需求，同時要出分析資料給使用者，三面則是數據部門的主管，也是先閒聊，之後一題case study

結論：Reject，但有偷偷跟在裡面的同事打聽原因，說是我在咖啡廳面試背景太吵==

Pinkoi -Product Data Analyst

應徵方法：官網自己投履歷

面試流程：一面

會先出回家作業，算是蠻有趣的考試，主要是用他們家的系統，在裡面自己存取query的結果，並做dashboard，面試直接是Product Team Lead進行面試，算是面試多間以來覺得最喜歡的一場面試，主管會以引導式的方式讓你講解你做的dashboard，可以給user帶來哪些分析，主管很重視統計理論，這場面試也是我覺得學到最多的面試

結論：Reject

Dcard -Data Analyst

應徵方法：Hunter

面試流程：沒面到XD

一樣先出回家作業，給一個禮拜的時間用google data studio建dashboard並說明重要的五項指標(我只建完就交卷了活該)，然後一題SQL題目計算商品轉換率

結論：Reject

Titan -Data Scientist

應徵方法：Hunter

面試流程：一樣沒面到XD

一樣是給一個禮拜的時間做回家作業，算是幾個面試中覺得考得最有趣也最有難度的考試，主要是考應用題，及如何使用統計的方式證明結果

結論：Reject

LINE TAXI -Data Analyst

應徵方法：人力銀行

面試流程：三面

先考前測的SQL，接著是整個Data team團體面試，後來才知道除了team lead以外其他都是實習生，面試過程主管會很認真地聽你介紹的專案，中間也有出一些case study的考題，二面一樣是Data team團體面試，其實不知道兩面差在哪XD，最後一面是人資面試

結論：無聲卡

MIGO -Senior Data Analyst

應徵方法：人力銀行

面試流程：一面

先考30分鐘的SQL，過程粗心了一下，幸好面試官很好還有提醒我，工作內容主要是協助客戶做技術服務，所以遇到的產業會非常廣，從很傳產到大公司都會是公司的客戶，但面試官也老實說大部分都是想做數位轉型的客戶，所以大多時候多是在協助客戶做資料收集，並且大多都是在跟客戶做溝通

結論：Reject

樂天 -Data Analyst

應徵方法：人力銀行

面試流程：二面

前測是先考一些選擇題，大多都是商業指標的計算，題目還算蠻生活化的，接著就是用人主管面試，主管對於專案的每個細節都問得非常詳細，也感覺部門做的分析蠻有趣的，中間也會問一些case study像是推薦系統的問題，面談過程還蠻愉快的，二面則是HR面試

結論：無聲卡

國泰數數發 -Data Analyst

應徵方法：人力銀行

面試過程：三面

一面主要是兩位主管進行面試，因都是金融同業，做的分析方向與專案大多都很相似，所以談的過程很有共鳴，二面則是用人主管，算是聊聊天看看人格特質，三面則是其他部門主管團體面試

結論：無聲卡

趨勢科技 -Senior Data Analyst

應徵方法：Hunter

面試過程：二面

一開始Hunter 幫我一次投了Senior Machine Learning Engineer跟Senior Data Analyst，前測的Codility直接考Python 的hard，寫到崩潰應該沒對任何一題，面試前HR才看考卷，原本打算直接取消面試，後來Hunter溝通過後決定取消Machine Learning，只有面DA，之後也補了一次SQL的Codility，幸好有寫完也寫對了，一面主要是做專案介紹，另外主管也介紹了工作內容70%要做user behavior的分析，並給RD進行分析上的建議，30%則是做跨部門的Business Analysis，資料都在雲端，所以要對GCP、Azure、Microsoft的產品有一定程度的熟悉，二面則是HR的人格特質面試，整體面試還算愉快

結論：Offer Get

老實說面了這麼多也收到不少的Reject信跟無聲卡，面試到後面會覺得很絕望，原本打算趨勢科技面完就等明年年終後再說，想不到上帝關了我這麼多扇門後終於幫我開啟了最後一扇門，也很謝謝很給力的Hunter幫我爭取到面試的機會。

※本文由 Cathy Chen 授權勿任意轉載，原文《數據分析多家面試分享》

___________

你也有經驗想分享嗎？快來投稿賺稿費吧！

[elementor-template id="118812"]

這篇文章 【學長姐帶路】2022 HP｜華邦｜SEA Group｜Dcard等數據分析師 求職心得 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

原標《AI Software Engineer 面試分享》

文/厭世工程師

先說一下背景

小弟目前任職傳產IT部門9年，剛進公司時主要做Web前後端開發。

後來公司有導入AI的需要，所以約5年前開始學AI。

在公司開發過的AI專案包含: 聊天機器人、語音辨識相關、物件偵測相關、還有一些傳統的機器學習方法作分析預測的小專案。越學越覺得自己超廢，能力嚴重不足。

所以後來去了112電信所補了一個在職碩，今年1月寒假前剛畢業。

修的課的都是AI相關課程(機器學習、深度學習、電腦視覺、自然語言處理)。

碩論寫的是改良Faster-RCNN的缺點，自己搞了一個物件偵測的模型，去年有投中一個大型的IEEE Conference。

順帶一題我大學是念政大資管系，所以也是個混血仔。

後來想要在AI這塊繼續鑽研，夢想是成為一個專業的資料科學家、AI軟體工程師。 深覺待在傳產格局太小，進步有限。因此萌生了轉職到科技業的想法，說真的要離開一個做9年的工作不太容易。而且這份工作壓力不大，幾乎不加班，可以兼顧家庭(家有妻小)。可是為了理想還是決定拚一把。從3月面試到現在，深感科技業AI純軟缺其實很少，待遇也都不是很好。但是還是陸續有面幾家，可以分享一下，以下是照時間順序，從3月到現在。

1.台達研究院 NLP Engineer

3月中旬PTT科技業版找人內推。內推完隔兩天收到HR電話邀約面試，一周後線上一面。

一面為工程師面試。先叫我自我介紹，簡單介紹一下背景、做過的專案、碩士修課和碩論內容約20分鐘。會先針對你自我介紹的內容作題問。主要表明這個工作就是做聊天機器人，會大量應用到RAG的技術。接著對方就詢問RAG的技術細節，包含如何對文字做embedding、如何建立向量資料庫，如何結合LLM，還有一些prompt engineering技巧。

結果: 一周後收到感謝函

2.華邦電子 竹北-Machine Learning Engineer

3月中LinkedIn HR主動私訊詢問電訪時間。一面應該算HR打電話來，電訪約30分鐘，也是問背景、工作經歷、學歷等。有問幾個behavior question比方說如果遇到和主管同仁意見不合的時候，會怎麼處理；遇到主管交派不合理的要求，要怎麼處理等等。電訪完HR覺得我還行，邀約我至竹北辦公室用人單位面試。

二面:竹北華邦，用人單位

面試官是AI team的主管和和另一位工程師，一開始先叫你做簡單的自我介紹，照著投影片介紹完一輪之後，開始從學經歷問問題。不過我覺得他們問的問題有點奇怪，給我的感覺很不專業，根本不像是AI工程師會問的問題。

第一題從我碩論問，因為我碩論的骨幹模型是transformer架構，他就問我transformer跟CNN主要的差異在哪，為什麼transformer在視覺任務可以表現得比CNN好。

第二題說你把我當成是一個AI小白，對我解釋你的碩士論文。

第三題說如果有個模型只有100個參數要怎麼訓練。 這三題聽完我覺得有點莫名其妙，除了第一題之外完全不知道怎麼答。我覺得問題本身就有問題了。尤其是三，我真的還沒聽過100個參數的模型。隨便瞎掰一通之後草草結束。

最後說明工作內容，說他們team除了主要負責開發AI產品之外，還要對非資訊單位的USER進行AI賦能。意思是要教育User如何使用AI提升生產力和效率。有點像教育訓練教官的意思。我面的是Engineer，這感覺是PM要做的事吧。聽完我整個就沒什麼興趣。

結果:一周後收到感謝函。二面從問的問題到職務內容我整個就覺得很荒謬。

3.瑞昱半導體 電腦周邊事業群-音訊演算法開發工程師

3月中瑞昱官網履歷主動投遞，但是我投的是AI Machine Learning的缺，不知道為什麼找我來面試這個。螃蟹是不是都亂槍打鳥做KPI阿。

一面是線上，由工程師面試。一樣叫你先自我介紹，介紹完問兩題白板題。一題是倒水的，水倒來倒去要配出4公升。還有一題演算法DP，給兩個字串找最長子字串，寫pseudo code就好。

之後針對你的自介發問。

結束後說明工作內容，做軟體工程，算是寫演算法的，主要使用C++。針對音訊的數位訊號如何跑在公司的產品上做優化，也有深度學習的應用，但是偏inference方面的，就是如何讓神經網路模型能跑在瑞昱的IC上功耗降低，記憶體使用效率增加等等。也有一部分是做自動化，也就是開發一些自動化軟體能讓工程師日常作業量降低。說明工時時我有點被嚇到，他說他們9:30上班，大概21:00左右下班。沒有加班費，加班費的部分會包含在分紅裡面。然後說最近歸功於自動化軟體，有好一點大概20:30就可以下班。

一面結束之後不到一週，hr email來約二面。二面好像是個小主管，再叫你做一次自我介紹，之後也是從自介發問。這次就沒有問程式或技術，都是針對人格特質發問。比方說遇到問題怎麼處理等。印象比較深刻的問題是【如何用幾個形容詞描述你這個人?】【對你來說你覺得最重要的核心價值是什麼】。我自認我這些問題並沒有答的很好，有些語塞最後擠出幾個字而已。

結果:無聲卡

4.鴻海精密工業 中央資訊-Machine Learning Engineer

4月中從人力銀行上投遞履歷，隔天主管寄信邀約面試。

一面是一個model team的leader跟一個infra工程師兩人面試。先叫我自我介紹然後從自介發問，問的問題像是【如何讓你碩論的大模型能跑在邊緣裝置上】【如果模型在testing set上表現不好要怎麼改善】【有沒有使用過多模態模型的經驗】等等。之後說明工作內容，提到目前這個AI團隊有大概30人，分成PM、Infra跟模型工程師，主要開發項目是用AI工具及軟體幫助工廠及產線提升效率及降低成本，也會有研發的需求，需要定期跟上級主管報告。一面完之後約二面。

二面是兩週前會丟一個小專案給你，內容是使用OpenAI的開源多模態模型(圖片與文字)，並且使用Kaggle上的一個公開資料集去微調它。專案要求做整個finetune流程及跟其他方法的比較，要做簡報約15頁。簡報內容我是寫了整個實作的流程包含探索性資料分析、資料前處理、資料增強、模型選擇、實驗結果、跟其他模型的比較、未來改善方向、說明與結論。

二面報完以後兩位工程師針對我做的內容提了一些問題，比方我我如何確定目前的模型是overfitting的，overfitting有幾種解法，你是如何下這些結論的。二面完安排線上人資制式評測，考英文、邏輯測驗、人格測驗等。

之後又約了三面，由比較高階一點的主管面試和其他兩位工程師一起，我覺得這次面試很特別。三面先要求你把二面的東西再報一次。報完之後由主管先把我洗臉一頓，說覺得我的方法很不嚴謹，結論下的很草率。沒有足夠的實驗證據，直接做出這個結論很危險。我的觀念不是很正確。還問我花多久時間做這個實驗。然後接著補充我的能力跟他們團隊的工程師還有很大一段差距，可能我在原工作9年的年資，只跟他們團隊裡2年的工程師能力差不多。我還需要很大的進步。

第二位工程師繼續說，雖然剛剛主管這樣說你，但是從你的實驗和簡報中，我看得出你很有潛力，學習的也很快，腦袋也很聰明，如果你願意努力一點，我們這裡絕對有好的環境可以讓你一年內迎頭趕上。

最後第三位工程師說我知道你為什麼會現在不上不下，我覺得一定是環境的關係。因為你待在傳產，公司不看重AI也不願意投資。所以第一你沒有好的同事可以互相求問進步，第二你沒有足夠的運算資源可以讓你好好做模型。你就這樣被困在困境中。我們鴻海有三十幾人的AI團隊，今年還預計擴編一倍，其中的同仁都是這領域的箇中翹楚，許多博士也在我們團隊裡面。另外我們鴻海有好幾台DGX Server，還是不夠的話Azure上的A100隨便你開，你在我們團隊絕對不需要擔心算力的問題。現在只看你願不願意跳脫舒適圈，到更寬闊的地方接受更大的挑戰。我自己先給予正面回應之後。主管說會再請人資我跟聯繫。最後昨天人資主管打來跟我確認offer。

結果:offer get

5.廣達研究院 Data Scientist

人力銀行投遞履歷，隔天人資打來約線上面試。 一面是由一位工程師面試，一樣先叫你做自介，然後也是針對自介問題發問。比較特別的是我覺得這位面試官人蠻好的，他提醒我我的自介裡列的專案很多是現職的公司專案，他不建議我把一些含有公司的系統架構與開發方法，內部細節等直接跟別的公司的人提，因為可能會有智財權的問題。但是他還有針對我的自介中專案內容發問。問題不外乎也是【為什麼在這個專案中要使用這個模型，有沒有做過其他模型效能的實驗】【如果這個模型太大，算力成本無法支持時有什麼替代方案】【你覺得模型在處理語音信號跟文字資料時，最大的不同在哪裡】等。然後他說明工作內容，他表示這是廣達的研發單位，主要是做一些協助公司生產單位導入AI的事，目前也在擴編中，所以才有這次招募。算力的問題不用擔心，好幾百張GPU可以提供使用。團隊組成分成PM、Data Scientist跟Software Engineer，各司其職做不同的事，目前團隊約30人。

最後算是相談甚歡，聊了蠻久大概一個半小時。他還問我家住哪裡，回答之後他說他家跟我家住很近，以後可以一起通勤上班。

結果:很意外，兩週後收到感謝函。

6.台達研究院 (資深)生成式AI工程師

再請自己認識的朋友內推一次，不過朋友是在中壢廠上班的偏法務單位。他說工程類職缺他也不熟，但是可以幫我把我的履歷轉給他們HR。內推後等了兩三週吧，HR主動打來說我兩個月前有面試過另一個職缺了。問我要不要再試試看這個職缺，我答應後就安排一面。

一面是兩位工程師，一樣先自介後從我的自介發問。問的問題和大語言模型相關，如【之前你說你有微調過開源大模型，可以說的更細一點嗎】【詢問LoRA的原理，我之前做專案的時候是怎麼選擇Rank要設多少的】【問量化的技術，混精度訓練時要怎麼做】【詢問不同語言模型的特性，如GPT、Llama、Gemini各有什麼特點與不同】等等。之後說明工做時表明主要是使用大模型做程式碼工程的部門，開發的應用為使用大語言模型做程式碼生成，程式碼改寫，程式碼優化等。因為台達有許多程式碼屬於內部機密，不適合也不放心使用雲端的平台如CHATGPT或AOAI，所以有自己微調開源模型的需求。一面完之後大概過兩天就約二面。

二面是一位技術主管。一樣叫我先自介一次，之後針對自介問題發問。他提到這個單位算是台達的研發單位，需要隨時趕上最新最前緣的技術，所以要常常看論文、發表會。然後問我有沒有注意最近兩場比較大的AI產品發表會(當時一場是gpt4o、一場是Google I/O大會推出Gemma 2)，其中的內容是什麼。還好我平常喜歡看科技新聞所以都答得出來。然後請我分享一下有沒有用過gpt4o，覺得跟gpt4最大的不同與特點是什麼。然後問我覺得未來大模型發展的趨勢是什麼。我直接回答多模態模型，所有模型最終都會朝多模態發展，然後我簡單地說明了一下多模態模型。最後問我覺得語言模型在程式碼工程上除了做程式碼生成跟改寫優化，還能夠做什麼應用。最後也算是相談甚歡。結束時跟我說靜候通知。

過一週HR打來跟我談核薪核職。

結果:offer get

7.宇泰華playsee 社群平台AI工程師

人力銀行上hr主動私訊邀面試。

一面是發一張考卷來，18:00讓你寫到19:00。內容為前半段機器學習、深度學習相關。後半段是SQL語法跟類似leetcode easy的題目。寫完考卷後HR約線上面談，請我自我介紹跟針對自介發問，然後說明公司地點跟工作環境。當場約了現場面試。

後來到南港他們的辦公室現場面試，跟兩位AI team的工程師面試。一樣先自介後對自介發問。問的主要是模型訓練與微調相關的問題。最後說明現在AI team較多是在研究多模態模型，因為該公司的產品需要用同時處理語音、影像、文字資料。至於產品是什麼因為還在研發階段所以不能透漏。不是playsee現在那個app，是一個全新的AI app產品。最後跟CEO面試，我感覺不太像是面試，反倒像是經驗分享。CEO說明為什麼想創立這家公司，說明這家公司的未來願景跟藍圖，然後說他們的產品優勢在哪邊，商機有多大。然後勉勵我們年輕人多看多學，讚許我願意從傳產跳出來。

隔天人資經理說明工作環境(免費三餐)與薪資福利，並詢問我期望薪資。開價之後對方說要再討論看看。

結果: 對方表示開價太高無法達到，祝福我找到合適的工作。

以下幾家，投了連面試邀請都沒有

1.GG官網投遞 AI/ML Engineer

2.MTK官網投遞 AI影像處理工程師

3.Novatek 人力銀行投遞 AI影像處理工程師

4.全聯 人力銀行投遞 AI演算法工程師

其實一邊在職一邊兩個月內參加這麼多面試我是蠻崩潰的。尤其前一個月瘋狂收到感謝函，面到我都開始懷疑人生。還好最後有拿到想要的offer。我應該是會去台達研究院啦，薪資跟福利我都還算滿意。鴻海開出來沒有他們好。還是有板友可以現身說法比較看看。 面試重點我覺得是自我介紹，一定要對自介內容很熟。因為面試官全部都會從自介發問。可能專案只是過水不熟的就不要放上去比較好，不然到時候被問到答不出來那是真的很尷尬。

然後一定會被問的一個問題，還沒有一家沒被問的就是為什麼要從做9年的工作跳槽。如果有轉職需求者一定要好好想個理由。

感謝在這樣的環境中還能讓小弟轉職仔拿到不錯的offer。希望版上的求職者都能找到理想的工作。

本文由 厭世工程師 授權轉載, 原文:《AI Software Engineer 面試分享》

___________

你也有經驗想分享嗎？快來投稿賺稿費吧！

[elementor-template id="118812"]

這篇文章 【學長姊帶路】AI 工程師（台達｜華邦｜瑞昱｜鴻海）等多間面試 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

原標《2023應屆畢業新鮮人上岸心得》

文／DCARD

去年八月畢業、役畢(183T/精北、特戰)，1月初開始丟履歷，找了三個月這陣子終於上岸了，想記錄一下面試過的公司及求職心得，求職方向以機構設計、半導體領域為主。

背景: 116機械碩畢，碩論偏向雷射積層製造

英文: 多益700-800 面試前準備:

•準備自我介紹簡報(中英版本)，時間大概抓5-10分鐘，內容因人而異，我自己是放學歷、經歷(助教/研討會/期刊/專案計劃)、熟悉的技能、社團活動、碩士論文(可有可無，簡單即可)。

重點針對不同產業領域自我介紹的簡報一定要客制化。

•了解公司文化、產品、職位工作內容，面試中主管可能會針對這些向你提問，不然回答不出來會顯得自己好像沒有很注重這家公司，所以事前爬文很重要。另外像是薪資結構、休假制度、公司福利、出差機會也可以事先了解，如果有不清楚的話可以在提問環節中發問。

•如果面到外商公司，建議可以先將介紹稿或是罐頭問題寫好，然後反覆練習。避免聽得懂但講不出口的窘境(能力不夠，努力來湊，幹就對了)。 自己面試被問的一些問題:

•為什麼會想來我們公司應徵？

•你對於我們公司或該職務內容了解多少？

•對於該產品你了解多少？

•給出三個理由說服我為何要聘你進來

•如果遇到不合理的要求，你會怎麼應對？

•以往遭遇挫折或困難，你會如何克服？

•給出三個有關於你的人格特質

•用一個形容詞描述自己會是什麼？

•如果遇到糾紛或意見不合的時候，你會麼處理？

•以前有哪些事會讓你有成就感？ •碩論內容、專業問題(電子電路學、熱傳)

•這職務平時可能會需要加班或輪班，你能接受嗎？

•你有沒有什麼想問的？(機率100%) •你缺錢嗎？、你有女友嗎？(機率1%) ———————————————————————

投了近百封的履歷，以下是面過的所有公司：

(N為GG碩士新人價) 一月

1. 萬潤

半導體自動化_機構研發工程師

流程: 一面主管

二面人資 (當天一次面完)

薪資: (N-3)*14+分紅+加班費

地點: 高雄路竹總公司

•看得出來主管很累，主管說是部門擴編的職缺所以很忙，強調工時很長然後對機構設計要很有熱忱，當天面試結束就錄取了。

2. 台積 Etching_RD Equipment Engineer

流程: 只面主管 (三位)

地點: 竹科Hsinchu Site

•首先主管非常詳細地介紹工作內容、工作時間，他們主要只問缺不缺錢、有沒有女友、家人狀況，整體偏向在聊天，兩週後收到感謝信。

3. 華邦 薄膜METAL_設備工程師

流程: 只面主管 (兩位) 地點: 高雄路竹

•設備能做的全包，工作很雜，主管強調會超級累，無聲卡。

4. 聖德斯貴 CAE結構分析工程師

流程: 一面人資跟主管 二面公司老闆

地點: 台北內湖

•面試會被問基本電路問題、圖學能力，會請你提供過往AutoCAD、Solidworks、COMSOL的作品。人資跟主管都說不常加班，工時很彈性，一週後收到感謝信。

5. 台積 Mask Repair Engineer

流程: 只面主管 地點: 南科Tainan Site

•第一次進GG面試，因為知道手機筆電都不能帶，所以有把簡報印下來(雙面列印)要給主管看，不過招募中心接待人員說人去就好資料放著並表示會請主管會帶筆電過去(主管沒帶電腦)，他們會將檔案傳給他。

•主管有提到該職務需要負責製程跟設備的工作，每天要進fab約2-3個小時，主管有問一些雷射方面的專業知識和罐頭問題，一週後收到感謝信。

一月總結: 剛開始滿腔熱血的在找工作，覺得一定很快就會找到自己理想的公司和職務，但結果不如預期只拿到一個offer，甚至連自己設定的目標公司都沒有面試邀約。

二月

6. 睿智創新 金屬3D列印研發工程師

流程: 只面主管 薪資: (N-16)*14+分紅

地點: 苗栗

•是一間剛創立的公司，那時候內部資源還沒整合到位，部門的氛圍跟學校實驗室很像，主要產品是火箭的零組件跟氫能源儲存容器，如果不看薪水的話，是一個很有發展的機會，無聲卡。

7. 數可科技 機械研發工程師

流程: 一面處長 二面人資跟老闆

薪資: (N-14)*14+分紅 (分紅不保證)

地點: 桃園龍潭(中科院)

•因為碩論的關係，一面的時候處長有針對簡報內容提問非常多且詳細的問題，也有提到跟成大機械裡面的老師很熟，主要產品是航太跟飛彈的零組件，當天面試完就安排二面，二面會到內湖總部跟老闆和人資面談，主要就是聊聊天和問為什麼想來，二面試結束當天就錄取了。

8. KLA Customer Service Engineer

流程: 一面人資

地點: 台南

•幾乎全程都跟人資講英文，後半段才切回中文。因為第一次面到外商很緊張加上英文口語表達很卡，自己確實沒有準備得很好，最終無聲卡。

9. 鴻運科(鴻海) 雲運算產品事業部_機構工程師

流程: 只面主管

薪資: (N-9)*14+分紅 (沒加班費)

地點: 新北土城

•主管問完一些罐頭問題後，有提到工作不常加班只需要畫圖就好以及入職前兩個月會須要出差到中國天津學習塑膠射出的技術，出差地點除了天津還有墨西哥、印度 (一年三次，每次2-3個禮拜)，一個禮拜後人資打來核薪，過沒多久就收到錄取通知。

•主管跟人資打來會強調他們是鴻海的雲運算產品事業部

10. 台積 Mask Clean Engineer

流程: 只面主管

地點: 南科Tainan Site

•主管對於碩論內容問得很仔細，然後也是說會需要負責製程跟設備的工作，最後有問主管對於這份工作有沒有一件令他有成就感的事情，他回答沒有，就只是把工程師這個身份做好然後把工程師的模式融入生活當中，最終感謝信。

11. 智恆創新 應用工程師

流程: 一面老闆 薪資: (N-19)*14+分紅 (分紅不保證)

地點: 台南歸仁

•老闆很熱情的介紹他們公司和工作內容，所有問題都會很清楚明確的回答，也有提到這職務很輕鬆 正常上下班(不加班)，薪資方面老闆會直接問是否接受，當時有表示跟自己預期的有些落差，最終無聲卡。

•公司在台南Outlet對面，辦公室是跟國科會承租的，所以辦公室是全新的，公司裡面可以煮飯、洗澡、健身，甚至有睡覺的房間可以使用(裡面真的有床)。

12. 台達 風扇事業部_機構設計資深工程師

流程: 一面人資 二面主管 (兩位)

地點: 桃園(桃二廠)

•一開始會先做邏輯測驗，寫完換人資，接著才是主管，主管一開始就有表示部門很操還有需要熱傳方面的人才，接著確認一些專業技能和問一些罐頭問題後就進入提問環節，無聲卡。

二月總結: 這時候其實心態有點崩掉自亂陣腳，工作算是在亂找了，基本上把人力銀行當社交軟體在滑，無時無刻都在看。雖然也是有收到幾個offer，但看著身邊的朋友錄取知名公司領著還不錯的薪水，所以經常會陷入自我懷疑的泥淖中。

三月

13. Garmin 新產品導入_製程工程師

流程: 一面人資 二面主管 三面主管

地點: 林口

•一開始會寫一份關於製程規劃的試卷，寫完後跟人資面試，再來才是主管。主管主要會提問一些罐頭問題及英文能力，會要求用英文自我介紹以及用英文問問題，後面切回來中文，最後則是檢討一開始的那份試卷。

一週後進第三面，不過最後婉拒了面試邀約(收到其他offer)。

14. 工研院 感測系統中心_機構工程師

流程: 只面主管 (三位)

地點: 台南安南

•主要針對碩論發問，其中包含模擬分析以及實驗如何規劃，問得都算蠻詳細的，再來就是確認會不會寫程式，有告知主管待業期間有在自學Python，但他們需要Matlab和C語言的人才，最終無聲卡。

15. 群創 數值模擬技術開發工程師

流程: 只面主管

薪資: (N-3)*14+分紅

地點: 台南

•一開始要先考英文測驗，當時有表示先前已經附上英文能力證明是不是可以跳過此階段，人資說跟多益完全不同一定要先測驗才能面試(題目跟多益差不多)。

主管有問一些關於模擬分析和先進封裝技術的問題，而且問得很詳細。

再來是針對碩論提出問題跟一些自己的見解，面試過程主管會做壓力測試，整體來說不容易，最終無聲卡。

16. ASML Build Operation Assembly Engineer

流程: 一面人資 二面主管(四位) 三面人資 (人資不同人)

薪資: N*14+分紅+禮金+車補+加班費

地點: 台南

•第一關人資電訪全程幾乎英文對談，結束當天人資就通知說已經安排好與主管的面試時間。

第二關與四位主管線上面試，首先自我介紹他們沒規定要用英文，所以我選擇用中文介紹自己。在提問環節主管有用英文發問以及問一些電子電路學的專業問題，後來有切回中文繼續發問，隔天接到通知說主管那關過了。

接下來人資要求在面第三關前要先做適性測驗，第三關人資會依照測驗結果提出一些關於人格特質的問題及用英文聊天、問問題，3天後收到錄取通知。

17. DISCO 研磨部門_Customer Service Engineer

流程: 一面主管 二面人資 三面技術長(日本人) 四面營運長(日本人)

薪資: (N-16)*14+分紅+獎金+車補+加班費

地點: 台中 •第一關主管面試，主管主要都問罐頭問題，再來確認能否英文溝通，隔3天收到二面邀約通知。

第二關人資，主要針對人格特質提問。

第三關技術長，因為技術長不會講英文所以有一位日文翻譯隨行，主要是問一些罐頭問題。結束後在會議室等了一段時間，後來人資進來介紹公司的管理制度、薪資結構、福利。

第四關營運長，主要會針對處理問題的邏輯和態度提問，後來就都在聊天(全程英文沒有翻譯)。

面試過程會察覺到日本職人的精神，會發現他們對於技術的鑽研和熱忱是非常重視的，與日本人交流也可以觀察出他們對於求職者提出的問題是真的非常用心的在回答，2天後收到錄取通知。

18. KLA Customer Service Engineer

流程: 一面人資 二面主管(一位) 三面主管(五位) 四面處長

薪資: (N+6)*14+分紅+禮金+車補+加班費

地點: 台南

•第一關人資突然打電話過來，當時在騎車要從健身房回家的路上，迅速的將車子停在路邊跟她面談，全程幾乎都是英文對談，面談結束後人資就邀約到成大就業博覽會跟主管面試。

第二關主管面試，當天有準備簡報跟英文履歷，主管會針對過往的學經歷提問及要求英文自我介紹，當天收到On site的面試邀約。

第三關與五位主管面試，全程也幾乎都是用英文對談、回答問題，最後有切回中文聊天。面試結束後有一位主管留下來繼續跟我聊天，了解我對於公司和職務發展的想法。聊天結束後在會議室等了一段時間，人資進來說主管那關過了晚點要安排跟處長的面試。第四關處長面試，處長一進來就說只給我3分鐘介紹自己，之後處長有問說可不可以給他三個理由試著說服他為何要聘我進來，接著會針對過往處理事情的邏輯和態度提問。整體來說KLA面試真的很紮實，當天一次面了約4個多小時，5天後收到錄取通知。

19. 台達 伺服器電源事業部_機構設計資深工程師

流程: 只面主管 (兩位)

地點: 桃園中壢

•面試一開始主管拿錯履歷一直問我其他人的問題，之後他們問了幾個罐頭問題後就問我有沒有其他問題，20-30分鐘面試就草草結束了，無聲卡。

總結: 以上是我找工作三個月所有面試過程的分享，求職等待的過程非常難熬，但一定要相信自己堅持到最後。

每次面試結束後一定要重新檢視自己在過程中有哪些不足的地方並迅速做出改善，這非常重要！

還有要珍惜面試的機會，不管是新創公司、中小企業或被人資當做業績的都沒差，因為談吐能力跟面試技巧是可以通過不斷地累積經驗進步的。

誰都無法預測機會哪時候會降臨，所以趁早準備、積極主動一定能大大提升上岸的機會。

最後還是要感謝這三個月來給我鼓勵、提醒的家人朋友，沒有他們我心態應該早崩了。

這是第一次找工作也是第一次寫求職心得，單純紀錄求職歷程，文筆不好還請見諒，如果還有想 到其他資訊會再補充，甘蝦。

本文由 DCARD 網友 授權轉載, 原文: 《2023應屆畢業新鮮人上岸心得》

___________

你也有經驗想分享嗎？快來投稿賺稿費吧！

這篇文章 【學長姊帶路】萬潤/台積/華邦/ 聖德斯貴/睿智創新/KLA/Garmin 等多間 工程師 求職分享 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。