原標《[personal growth] 2024 暑期實習面試心得（AI / SW）》

文/小連同學

前言

就我的了解，原來台灣實習的風氣只有在商管院盛行，現在風也吹到這裡來了⋯這樣是好是壞？不知道。我碩零的時候有一個閱讀《研究生完全求生手冊》的反思報告作業，我給教授的檔案裡直白地寫著：

本書開門見山直述唸研究所的目的為：學習「做研究的方法」和「解決問題的方法」，我非常認同其說法，但就目前的升學環境及現實面來看，大多數人的目的不在此，大多數人可能希望藉由碩士文憑得到更高的起薪，又或是期待未來就業的升遷可以更順遂，我的目的其一也不例外，但我也⋯⋯

對我來說，在研究所階段確實有把發現、解決問題的能力提升，但讀沒完的 paper 和每個都越看越像的 SOTA 讓我一直在思考—現在學的這些之後工作真的有用嗎？雖然我是抱持「現在學的東西不一定能現學現賣，但一定會在未來的某個時候派上用場」的態度，可是也希望多投資一些心力在「真的有用」的事情（至少我現在的判斷認為有用）」上。

我打算再去看看職場到底長怎樣，兩個月也好（謝謝謝謝老闆）。

以下會分五怕，由於本人廢話 murmur 很多，可以直接跳到有興趣的部分看

1. 背景
2. 投遞狀況（最後拿到 4 個 offer）
3. 面試分享
4. 面試技巧分享
5. 對實習的想法和心態

- 背景

116 資工純血，過去大三有一份資料工程實習經驗，碩論做 AI 影像相關。原本找實驗室時就規劃一升二暑假要實習，主要是想確認自己到底要繼續往 AI 走還是鬼轉 SW（兩個月其實也很難確認啦），也想看看自己耐不耐得住真正工程師的工作。

所以先列出了所有有開 AI / SW 缺的公司（人力銀行 / linkedin 關鍵字從頭看到尾），確認 JD 可以接受，就開始海投。

- 投遞狀況

共應徵 23+1 個 intern，7 個進面試，最後拿到 4 個 offer

我從三月底陸陸續續投到五月中，前面一個多月完全沒有人理我，後面半個月兩週面了全部進面試的。所以我覺得有時候機緣 >> 實力履歷經歷，如果你剛好在某個 HR 瘋狂盯著系統找人的時段投遞，就比較有可能被撈到。

投遞無聲

聯發科 AI&Computing / IT、瑞昱 ML / 影像、台積電 DNA 計畫（？）、美光 intern program（？）、Garmin DS、啟碁 AI / ML、趨勢 資料分析

投遞已讀

台達電子 車用 AI、聯詠 演算法、Synopsys RD（感謝信）、群創 車用 SW

進面試

1. 友達光電 AI 演算法開發
2. 群聯電子 數據分析與軟體設計工程師
3. 立錡科技 軟體開發（原本投 AI）
4. Moxa 四零四科技 軟體研發實習生（投遞時可排志願）
5. 威盛 CV&DL（也有投 SW 但沒面談）
6. 華邦 DS（也有投影像 / 資料工程 但沒面談）
7. 研華 edgeAI PM（公司主動邀約 ><）

- 面試分享

（D 為投遞履歷當天）

1. 友達光電 AI 演算法開發

D 聯繫

D+4 一面
很基本的了解問答：說明 DL/ML 專案經驗、碩班的研究方向、暑期專案內容（給定資料和期待產出超級明確，這個部分很棒）、mentor 制度。非常簡單直白的對談，最後就直接約了隔天二面。

D+5 二面

多了比較多遇到問題的情境題，比如：如何學新技術、需要 coding help 時會怎麼做、沒有具體指標時如何驗證專案成效⋯等等。這個環節也來回確認了我這邊對這個題目到底有沒有興趣，主管的意思也是希望有興趣才會更勇於嘗試。

D+6 offer get

HR 有再以電話聯繫簡單問問 behavior question，比如遇到最挫折的事為何及如何克服、最大壓力的時期怎麼面對、過去最有成就感的事⋯等等。從網路上的評價到跟主管和 HR 接觸都感受得到公司對實習生真的有用心（提供住宿、交通車對南部專程上去的學生滿友善的）。

2. 群聯電子 數據分析與軟體設計工程師

D+4 聯繫

D+10 一面

• 有 coding test，考 Python、題目感覺比 leetcode easy 更 easy
• 面試邀約是主管自己寄的，信中提到實習是雙贏，因此我有特別準備簡單的職涯發展規劃（也一路延用到往後面試），表示應徵動機、如何共創雙贏。我認為這個 mindset 是大家在找實習時要時刻提醒自己的，不只是公司給你機會和 title，你也要有所收穫、滿足自己的預期，才能達雙贏。
• 問模型選擇、某個環節為何這樣做問很細，要很清楚自己在幹嘛才能回答得好（有提到的技術一定要熟）；有一些提問來自於我在介紹 project / 研究方向時的刻意留白，口頭沒有說明（或簡介）、但有附圖，其實也是有所準備（預先 assume 面試官的一些問題），這招我覺得不錯！

3. 立錡科技（Ricktek） 軟體開發

D+3 聯繫

D+12 一面

• 有 coding test，原本應該要考 C，但因為我的專長（？）改考 python，題目（也是）感覺比 leetcode easy 更 easy
• 不得不說因為是聯發科子公司，讓我有更重視這場面試的感覺，雖然其他也有幾間是 IC 公司，但在面立錡的時候特別有參與半導體產業的感覺（主管很在意能不能接受接觸底層 HW），在介紹工作內容時，就提到滿多 design house 的 domain knowledge ，大概是在給充足的心理準備。其實我在這個環節就開始回答得有點勉強了：）
• 部門會對接很多不同產品，所以很重合作能力、如何應對擺爛和共事摩擦（具體會問：有沒有放棄組員、就真的不是你的錯但事情卡住了怎麼辦⋯⋯這類型的問題），我這邊在回答後收到的評價是— — 我太理性了（這跟我本人的認知不太一樣 XD）
• （前面提到我有做職涯發展規劃的簡報嘛）在講這個環節的時候感覺被機會教育了（學生可愛的地方真的在這 ==），簡而言之就是我很大聲地說我！要！Work！Life！Balance！我沒意識到我好像就像個 00 後立志整頓職場的學生⋯⋯想當然沒後續：）

4. Moxa 四零四科技 軟體研發實習生

overall title 是軟體研發實習生，看起來是很多部門都有開缺，細分後有 11 個不同職缺可以排序，我面的是軟體 DevOps 工程師。

D+3 聯繫

D+13 一面

• 面試前有簡單的 Python 線上測驗
• 問履歷上的內容問很細（我還真的忘記某個細節偏尷尬 ==），一些含糊的敘述（ex：「模型優化」是哪個面向的進步、「資料清洗」實際上洗了什麼資料型態或有沒有增減欄位）都可能會被拿出來問，比如視覺化圖表是做什麼圖表、用途為何、這樣表示可能有何優缺點。
• 可能因為 team 在公司裡的角色關係，主管很重視溝通、協作能力，剛好我用了滿多經歷佐證跨領域合作能力，在分享的時候就有 qualified 的感覺。（這其實也有點算運氣成分，因為 JD 沒有特別標註什麼 team 和軟實力的 requirement，我剛好有對到 ><）
• Interview 是雙向交流的感覺，最後主管還有給我發展方向的回饋，以對我的背景、專業了解後推薦去認識一個工具（還貼網址）。我從過去在補習班工作中就體認到我重視的是：遇到好老闆 >>>> 薪水公司福利等等等，當下和主管面談時就已經覺得— — 這應該是看得到我的主管！（TT）

D+16 offer get

5. 威盛 CV&DL

D+12 聯繫

D+13 一面

• 沒有 coding test
• 先談專案內容和公司介紹（這部分比較沒有給我台廠的感覺，什麼是台廠的感覺我也沒辦法闡述⋯），專案用到的技術明確，但相關產品和問題描述還沒有很清楚的輪廓，聽起來是看暑期當下需求或現況，自由發揮的空間感覺給得滿大。
• 我自己覺得我有把我對實習的期待表現出來，主管也很重視這個部分，有詢問如果這樣那樣安排會符合你的預期嗎？是願意傾聽、溝通的主管，對於過去實習生的學習體驗滿有信心的，也強調決定權（實習收穫、要去哪間公司、想做什麼⋯）都在你們學生，除了了解背景和專案之外的環節，是滿愉快的談話。

D+26 offer get

6. 華邦 DS

D+17 聯繫
剛好投遞完沒幾天，我去參加華邦在學校的模擬面試活動，遇到的 HR 還說要留我的名字，但當下結束說掰掰之後也沒有特別交換聯絡方式哈哈哈。後來也隔了好一陣子都沒消息，不抱期待後接到電話的感覺很微妙⋯

D+19 一面

• 沒有 coding test
• 具體開發工作在於解決 marketing、sales 等等不同 team 對 AI 的需求，比如說利用 LLM 優化客服 bot，我有問是不是不太會接觸對外的產品，主管很直接了當地跟我說不會，就是對內的 AI 服務開發。跨域合作這點滿吸引我的，但還是比較想多了解公司產品（IC）的開發。
• 老實說面到後面已經有點疲乏了，可能也是因為心有所屬（？），這場有點沒印象了，比較有印象的問題是—問研究方向和市面上的工具有何不同、競爭力在哪，我是真的覺得 RIS 比一般 segmentation 任務更有實用性，我想做的 new label 也滿酷的，但要真的產品化，我目前沒頭緒。

D+33 offer get

接到電話的時候滿驚訝的，這個時間點約六月中（很像候補上的 XD），不過還是非常感謝華邦的肯定，讓我的命中率超過五成⋯⋯夭壽

7. 研華 edgeAI PM

D 主動聯繫

D+2 一面

• 主管在了解完我的背景後，很認真在確認我的發展意向（be like 你希望把份內的工作做好、還是期待拿著麥克風站在指揮台上發揮所長），我是那種在裝會直接看起來很勉強的那種（差低），但我確實在說可以嘗試 PM 工作的時候講得很順，邊講邊覺得可能我比較適合做 PM 欸 ==
• 我簡報裡面講跨域合作的篇幅都不少，這個 PM intern 應該算是 hold 產品單位的那種（不是 project 為單位，或是我不懂），所以和不同 team 的溝通會很重要，這個 meet 感覺有讓主管好奇我過去的合作經驗。
• 我自認面試前對公司背景和 JD 的 survey 不太夠，整場就是吃我的臨場反應，還有過去在 DAC 培養的 mindset。我面試後還是想先試當個工程師，但也萌生了往這應該也滿不錯的念頭（堅定）。很感謝研華主動邀約的肯定，這次面 PM 的經驗也幫助我多了解了自己的職能！

- 面試技巧分享

主要分三個面向：面試簡報、技術問題、對答 / behavior question

面試簡報

1. 每張簡報視為一個 module，每個 module 想要 deliver 的軟硬實力、自身價值要很明確，就可以在每次面對不同公司、不同職缺時，insert 或 delete 以客製化，再換換公司的 logo 和主視覺顏色，事半功倍（這次有份只做不到十分鐘就直接上共享螢幕了 ><）！
2. 關於架構：對還沒畢業的學生來說，以時期劃分 outline 能讓經歷更有時間順敘 / 逆敘感地被說出來，可以把這份簡報想成進入職場前的故事書。
   我自己是從研究所時期（研究方向、研究方法）開始分享，接著大學時期（畢業專題）、實作成果（不同 task 的影像專案），到課外活動（社團 / 工作經歷、企業合作專案），最後再重複強調自己的專業和個人特質，搭配應徵動機和 qualification 更具說服力！

簡單自我介紹後先大致說明接下來要分享的內容有哪些

技術問題

基本 algorithm、data structure、OS⋯⋯等等就不多說，google 一下就有很多準備方向的懶人包；coding test 的時候記得和面試官保持思考交流，剩下的就是刷題（沒辦法啊可悲啊）。主要是在問專業技術的時候，我覺得有兩個 tips 可以分享：

脊椎骨定位及分割任務產出 demo

1. 視覺化、視覺化、視覺化！不管是成果 demo、數據觀察或是模型架構，都想盡辦法視覺化（還敢給我貼程式碼啊 ==），可以是圖表、流程圖、示意圖⋯等等，如果專業技術只有條列式說明的話就太可惜了，有料是需要「被看見」的！
2. 重複確認面試官的問題核心：有些面試官再提出問題後會在補充很多公司目前的問題或是延伸會遇到的情境，在接收問題時可能會因此失焦（而且有些面試官會補充很長一段時間到自己也有點失焦 XD），所以可以在換你回答時，再用你自己的話簡要描述一次問題。
   （比如：我想確認一下，所以是想了解目前在受 XX 影響之下，我手上有 XX 技術和 XX 工具，如果遇到 XX 的問題，我會怎麼做嗎？）

對答 / behavior question

How to Use the STAR Interview Method for Your Benefit

1. STAR 原則真的滿好用的，不管什麼問題都通，可以回答得比較貼合問題重點、不偏題！但我覺得初期不太好上手（會忘記 T 完之後要接 A、S 和 T 不太好區分），要多練習，而寫的練習效果不如直接用講的來得好！
2. 快速對問題切面向＋列點敘述，表現超好（至少自我感覺如此 XD）！這樣不只展現思緒清晰，也可以幫助你在回答時更有自信！
   我在面 PM 的時候體感最明顯，比如問你覺得身為一個 PM 要做的事有哪些？快速拆「確認資源、時間控管、人力分配」等等面向之後，分別列點說明實際任務，像是人力分配舉例會配合到的三個 team、去逐一提到可能要考慮的事情。
3. 在進面試前可能就需要填很多資料了，在這個階段就可以同時準備 behavior question，幾個常見的問題可以有多種不同版本的回答，可以因應你面試當下了解到的工作內容，去決定要用哪個版本回答。
   比如問遇到最挫折的事情為何：如果是面偏技術職位、強調自學能力時，我會以過去 implement 時遇到困難的版本回答；如果是面看重軟實力的職位、強調溝通能力時，我會以之前在社團處理合作問題的經驗去回答。

- 對實習的想法和心態

你可以捲，但是你要知道你在捲什麼啊

我的動機超級明確，而且對每間公司都通用：
我想要確認適合我的職涯發展組合！

核心目標：確認職涯發展組合「技能 × 公司規模 × 領域」

• 公司規模：我大三在凱鈿行動科技實習過六個月，應該算是 300 人左右的新創軟體公司，上下班時間滿彈性的、環境也比較輕鬆開放；這次暑期實習想要體驗 1000 人以上的大企業（先不考慮 FAANG 或是外商等等），看自己比較適合哪一種。
• 產業領域：我覺得以 CS 來說，不管什麼工作都是專業 apply 在不同 domain 上，所以對這個產業好不好奇也是我滿在乎的部分。如果就在台灣工作來說，肯定還是半導體產業香、也想看看台灣這塊強到底是怎麼強起來的，所以主要目標也是幾間半導體大公司（但面立錡的時候開始打退堂鼓了 XD），再來就是幾個跟我本身興趣比較相關的產業。
• 技能：我鎖定的大取向（？）算是明確（AI ≥ SW >>>> FW >PM），剩下就是每次面不同職位的時候說不同話：比如面 AI 會說就目前了解的台灣職缺可能會有什麼問題，在這樣的環境下我能不能持續發揮所長；如果面 SW 會說我還在摸，希望可以透過這兩個月多釐清自己適合的方向。

我自己是希望開始確認這些事情（首要確認技能要點哪！！）才把自己投到實習市場裡的，動機明確不管對自己、對公司來說都是好事，如果不知道為什麼自己要找實習、為什麼實習的經歷可以有價值的話，不如躺平。

有沒有實習沒差，有進步就好

整個四月我都在自我懷疑是不是我很爛，得失心很重，但後來心態調適得滿好的— — 如果真的哪裡都去不了，我就繼續待在快樂台南每天泡咖啡廳刷 leetcode 也 ok 吧，也可能因此更認真做碩論，二下再補實習也不遲。感謝過去的工作經驗，我現在其實也沒損失什麼，每一個快樂台南日子真的過得很滿足。

▲放一杯牽咖啡在這，表示滿足

我覺得有沒有實習沒差，重點是要是真的沒實習，代替實習工作在這兩個月的時間裡，也要進步而達到實質的累積，而且搞不好實習超水超鳥的啊！雖然我有點擔心分享這樣的觀點有沒有既得利益者的感覺，但我是真的覺得現在網路通透，可以學習的資源太多了。

你可以刷 leetcode、打 kaggle、一個人包前端包後端寫一個地震通知 APP、隨便開個套件玩一玩看能不能創新或延伸開發⋯太多了。關鍵都在執行力，而有執行力，就算沒實習、沒工作經歷，你也有很多專案可以 prove 你的進步（how prove 又是包裝的課題了）！

結語

離七月 on board 還有一小小段時間，我要好好去休息一下了。不管如何，永遠都要感謝一切。

實習不是正職，在基於負責任的前提下，我把這個機會視為嘗試和探索；不知道是不是受周遭環境或遇到的人影響，我覺得大家都好急，很想要趕快 prove 自己超前部署的能力，或是趕快把新的 title 掛在 linkedin 上，過去有個時期我也是如此。

但我現在真的覺得邊走邊看，職涯真的太長了、工作也不是生活的全部，又不是年新三百萬才能過上想要的生活，如果能認明自己想要的是什麼、可以畫出喜歡的生活樣子，我覺得才是我可以發自內心欣賞的成功（即使很多時候還是會貪心，但希望可以一直保持這樣的信念）！

在準備的過程中有一個定心丸故事，NVIDIA HR 在人力銀行敲我分享職缺，我原本以為只是宣傳的訊息，沒想到隔天 HR 真的打給我請我寄 CV，說會直接轉到主管那邊 review，雖然目前看來完全沒後續，但被 dream company 看見的感覺真的很好（TT），也讓我對自己更加有信心！

實習心得應該九月會生出來，歡迎你再回來！謝謝你看到這邊 ^_^
如果有任何我可以協助的，也請不用客氣和我聯絡！Feel free, feel free!

這篇文章 【學長姐帶路】7 大知名企業 AI/軟體實習工程師面試經驗懶人包：友達光電、群聯電子、立錡、Moxa 等！ 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

原標《2024 年軟體工程師的價值是什麼？會不會被 AI 取代？》

文/Judy Tsai

今年很榮幸有機會參與曼陀號計畫並加入 Engineering 組，從海選時就感受到這裡匯聚了很多優秀的人，雖然很多人都謙稱自己還有點迷惘，但其實都對於生涯規劃很有想法，也樂於學習新知、參與社群，感覺在這個群體裡能激盪出很多火花、觀點與可能性。

⛴️ 曼陀號計畫簡介：
所有人員皆以志工形式參與，為期約六個月，邀請各領域知名專家擔任小組船長 (Mentor)，分組舉行實體聚會。透過船長的專業分享與經驗傳承，幫助水手 (Mentee) 縮短摸索的成本，突破職涯上的瓶頸與挑戰，成為科技領袖人才。

感謝 Jalex 確診仍抱病分享！

終於來到引頸期盼的第一次月會，主題是《什麼是軟體工程師？價值為何？未來在哪？》。

今年 10 月我就擔任軟體工程師滿三年了，但坦白說，在這次月會之前，這些根本不是我在想的問題。

什麼是軟體工程師的核心價值？

轉職的這一路走來，我的眼光和思維都聚焦在眼前這座大山，總想著如何轉職成功？如何提升自己的知識技能以匹配我的 job description？如何從冒牌者症候群中自我調適？如何才能成為更進階的工程師？好似總想著如何爬得更高，卻忘了抬頭看上面到底是怎樣的天空？山的另一頭又潛藏著什麼樣的挑戰與風景？

軟體工程師的價值是什麼？原本想說大概就是「用軟體解決問題」吧！如今透過 Jalex 的觀點，進一步完整了我對這個議題的認知。他認為軟體工程師擔任的角色是要判斷問題能否被解決 (feasibility) 及如何解決 (solution)，並當責 (accountable)，而價值分為兩個面向，一是解決問題，為公司帶來收益、二是說服他人問題無解，進而為公司減低風險與成本。

我覺得「說服他人問題無解」似乎是比較容易被忽略的價值，通常想像中厲害的工程師就是不管再難的問題都辦得到，像電影裡面的天才工程師，一個需求進來，咻咻咻就寫出厲害的程式，拯救全世界。但如果工程師總是所有需求照單全收，那會不會有點像工具人了？如果公司招募一位工程師只是要寫 code，其實近年已經發展出許多不需任何程式碼也能達成目的的服務和工具，若真要寫程式，當今的 ChatGPT 也能幫上不少忙。

Jalex 引用了這句令我印象十分深刻的話：

Never be eager to say no. But also, never be afraid to say no. You see, you were hired for your ability to say no. Anybody can say yes. But only people with skill and knowledge know when and how to say no.
- Chapter 14. Teamwork, Clean Craftsmanship: Disciplines, Standards, and Ethics, Robert C.

比起 say yes，say no 所需具備的背景知識、能力、眼界門檻是更高的，你需要同時具備 domain knowledge、熟悉公司 business logic、了解哪些是 spec 不能動、哪些東西不能說改就改、說刪就刪、哪些又是可以彈性調整……，全盤考量掌握這個問題與潛在解決方案帶來的影響面向、範圍、程度、是否有 edge case 或是 side effect 需要評估？除了單純會寫程式，更是那些專業知識、經驗、洞見讓你有能力評估風險並且 say no，能為公司省下大量成本與風險，也是邁向資深工程師的其中一個重要軟實力。

say no 很像是某種特權，因為你夠專業、考量的夠周到，所以人們信賴你，但同時你也需要為結果當責。好好回答一件事情可不可以做，是軟體工程師的價值——說到這裡，有沒有發現其實不只需要會寫程式？

「為此，我們必須技術、溝通力兼具。」 — — Jalex

什麼是軟體工程師的影響力？

「影響力」一直是我比較不擅長的思考方向，常常忽略自己做的事情究竟帶來哪些影響，因此月會中 Jalex 對於這方面的分享對我來說是個新的思考起點，他描述到三個面向：

工程面

• 以身作則的能力

不是成為了資深工程師、職級提升之後就雙手一攤，變成只出一張嘴，而是要 lead by example，透過親身示範，為團隊成員樹立標準，讓自己成為他們的榜樣（role model）。唯有接地氣、了解任務細節，才能贏得夥伴的尊重，成為有影響力的領導者。

• 突破未知的能力

沒有人能夠通曉萬事，總會遇到陌生問題。優秀的軟體工程師懂得在困境中剖析問題、不排斥學習新知，在必要時跨出舒適圈嘗試新的解決方案，甚至能進一步為團隊夥伴帶來啟發，激發更多可能性。

• 槓桿時間的能力

意指所開發的內容，不只是為了交付當下的需求、解決眼前看到的問題，而是尋求長遠的影響，對於技術、產品甚至整間公司帶來長期的益處。

Jalex 建議我們可以常常去思考：有什麼事情是我們離開後，還能持續為夥伴、公司帶來價值？也許是建立一個 CI/CD 流程、也許是模組化程式碼，盡可能做一些能帶來長期好處的事，對於自己和公司都有幫助。

這個概念源自 Amazon 這句話：

“Deliver Results” is a low bar for a Principal Engineer. Without seeking the spotlight, Principal Engineers make a lasting impact that echoes through the technology, the product, and the company.
- Principal Engineering Community Tenets, Amazon

產品面

Jalex 引用了 Double Diamond 模型來說明軟體工程師在產品面的影響力，圖中上方的四個階段由左到右分別可以解釋成產品發想（Discover）、需求收斂（Define）、系統設計（Develop）、開發交付（Deliver），剛好是一個產品誕生的時間軸。

而 Junior 和 Senior 工程師的影響力順序恰好反過來，越 Junior 的工程師越貼近開發交付，然後漸漸往系統設計、需求收斂靠攏，從貼近產品（Solution），到貼近產品在解決的問題（Problem）本身。

我認為這一段可以理解成：要越來越懂 PM 在想什麼。

因為 PM 對於程式碼的實作細節通常不太熟（也不太需要），恰好提供工程師換位思考的機會，可以常常練習在與 PM 對話時觀察、體會對方關注的重點是什麼，有助於工程師理解這個產品為什麼會誕生、為何這樣設計、解決哪些痛點、使用者是誰等等，一旦對這些圖中左半邊的事情熟悉了，其實無形中也會幫助到右半邊的系統設計與開發交付，至少就不會寫出違背產品邏輯的程式碼。

再者，也許你也不一定想一輩子都當工程師，平時多培養產品思維，有助於思考更全面，實現更多可能性，未來一定派得上用場。

組織面

「現代軟體公司的核心是人。擁有足夠數量的人才，公司才能用較低的成本槓桿未來」Jalex 說。既然「人」是如此重要，讓好人才加入、避免好人才離開就成為重要的議題；能對重要議題有貢獻，就是發揮影響力了。

對於組織（公司）而言，軟體工程師影響力可以透過 Technical Branding 來體現，又可以分為外部和內部：

• 吸引外部人才

提升組織形象，吸引人才對組織的關注，甚至加入組織。這裡我問 Jalex 工程師是否需要經營自己在網路上的形象，例如寫技術文章、經營部落格、參與社群活動？他的回答是肯定的。他認為這些對於公司來說有幫助，影響力越大、公司也越容易被看見，是職涯到了一個階段後無法不做的事情。

• 留住內部人才

最有效的方式就是 mentorship，或是營造一個分享技術的團隊文化，不斷為團隊注入新知、帶下新方向，確保成員一直有成長、一直知道自己在做什麼。讓人才變強，團隊就變強；留在公司裡還能夠一直變強，想離開的機會就降低了。

我的三個觀點

身邊認識的資深工程師還很少，這是我第一次有機會近距離聽到 Staff Engineer 分享，還能及時發問互動，真的是很寶貴，也很感謝曼陀號舉辦了如此有意義的月會。

期待接下來的活動之外，我也來分享幾個自己的觀點做結：

一、遊戲化思維，是不畏懼改變的關鍵

價值是動態變化的。以前有價值的事情，現在的價值可能已不如以往，相對的，現在的價值也很可能是幾年前尚未誕生或意想不到的，唯一不變的事情就是世界一直在變，也許這就是活在這世上有趣之處，如果都沒有創新，生活應該會變得很枯燥乏味吧。

既然如此，何必焦慮呢？與其讓必定發生的改變影響心情，不如著眼於「如何讓自己跟得上這些變化」，保持開放的心胸、持續學習的心態、接觸不同的人群，這些之所以成為老生常談，也許就是因為很容易被忘記，可以每隔一陣子都去檢視自己是否仍然在各種面向接觸新知。

如果你說「我也知道要持續學習呀！但好怕自己的學習能力跟不上時代改變」，不如想想十年前智慧型手機剛開始發展時，你有在擔心自己學不會使用智慧型手機嗎？還不是玩憤怒鳥、水果忍者玩得很開心（不小心把自己做過的事說出來）？現在還不是用得好好的？

假如隨著年紀漸長，學習能力將不如以往是你的擔憂，那我覺得你可以想想過去自己是怎麼「玩手機」玩到熟悉的、再看看現在那些手機用得很好的長輩們為什麼能夠無痛適應（對他們而言的）新科技，其實會發現一個共通點，就是「玩玩看」的心態！

手機用得好的長輩傾向覺得「雖然不知道這按鈕是什麼，反正按按看也不會爆炸」就自然地從結果中學習；十年前的年輕人，也是從「試試看這玩意有什麼功能、能帶給我什麼好處」的心態出發。當今的 AI 就彷彿十年前的智慧型手機，而未來也必定會有層出不窮的新科技發表，我認為只要始終保持著遊戲化的思維，就不需畏懼改變。

二、會被淘汰的是技能，而非職業

根據我個人的觀察和淺見，技能會隨科技進步而被淘汰，例如在文件需要手寫的年代，文書處理需要的技能可能是寫出工整字跡、能快速寫出大量字數，但到了現在需要手寫文件的工作已經很稀少，因為 Word 等等文書處理軟體問世，「使用電子文書處理工具」這項技能就取代了（或者說漸漸淘汰）原本手寫文書的技能。

但職業卻不那麼容易被淘汰，因為職業始於人類需求，而需求通常不太會減少，反而是越來越膨脹（By the way 社會學有個文化工業理論在討論人的需求是如何被刻意塑造，蠻有意思的）。沿用同個例子來說，自古至今「用文字記錄事情」都是不變的需求，從古埃及就有抄書吏這種官位，相信不用我多做舉例。

因此，我認為不太需要擔心自己的職業是否會消失：

一，即便會，可能也沒有辦法消失得這麼快，畢竟一個職業的誕生與消失是整個社會共同在承擔實驗的風險，說不定在你有生之年都不會發生。

二，這可能是個假議題，真正要讓人上緊發條的是如何跟上這世代所需要的技能。

三，看準自己職業本質上滿足了人類的哪種需要？假如那種需要不會消失，那麼你的工作也將會保持一定程度的價值。

三、保有提出解決方案的能力，就不容易被淘汰

承接上一點，如果你認為人生是場有限賽局，那麼你的人生目標就會專注於如何贏得比賽，會令得失心變得很重、隨時深怕自己輸給別人而活在比較之中，活得非常辛苦。

相反地，如果你看待人生是無限賽局，沒有輸贏，那焦點就會變成如何享受比賽，甚至戳戳看各種遊戲規則會發生什麼事。這概念讓我相信無論世代如何變遷，始終要去思考「如何讓自己留在這場比賽」，只要總是有屬於自己的答案，基本上就不用太擔心自己會被機器取代。

AI 只是工具，如果人在做的事會被工具取代，那代表人要去做更有價值的事，找到那個價值在哪裡，就是留在賽局的方法。價值的具體實現，就是為問題提出解決方案。

AI 的發明，當初也是某人想出的解決方案。你和我也可以這麼做：找到一個自己有熱情的領域、再找出一個迫切想解決的問題、想出一個解決方案，就成了屬於自己的創業題目。

※本文由 Judy Tsai 授權轉載, 原文:《2024 年軟體工程師的價值是什麼？會不會被 AI 取代？》

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原標《2023碩畢新鮮人面試心得》

文/DCARD 網友

在準備面試期間常常到板上收集資訊，最近上岸了來回饋一下

學經歷：頭上這間理工學電資碩，碩論通訊相關，無計畫、比賽經驗

求職方向：演算法、軟韌體相關

準備內容：自介投影片(碩論、project) & 自身研究領域相關知識 > C語言 > OS (依我準備的時間多寡做排序)

群聯 - PCIe SSD 韌體開發工程師0503(台北辦公室)

公司主動邀約，線上面試，需要事先到104做邏輯、性格測驗，面試開始前先進行1小時的C語言測驗，考題大致上是指標、位元操作、Linked list、string相關操作，難度比網路上的考古題還要難一些，結束後和主管面談、報告投影片，最後會有一題白板題，寫出一個function找出特定規律matrix中的元素。

達發 – 音訊軟體工程師

主動投遞，實體面試，面試前先進行30分鐘的C語言測驗，除了一些基本操作還有關於記憶體分配，以及review code並做debug或是優化效率，結束後和主管面談，報告投影片內容，主管會滿仔細聽並做筆記、提問，有特別問有無團隊合作經驗，也會針對成績單詢問修了那些課、有做過什麼專題等。

和碩 – 通訊軟韌體工程師 & 軟體工程師

主動投遞，有兩個部門邀約，需要到公司做英文測驗、圖形邏輯測驗，兩個面試過程都大同小異，只有報告投影片，主管有問題會提問，沒有C語言等專業測驗。

廣達 – 雲端儲存與5G通訊設備軟韌體開發驗證

主動投遞，別的部門邀約，線上面試，面試前一樣先進行60分鐘的C語言測驗，內容和網路上考古題差不多滿容易的，結束後主管面談，有簡單問一下OSI模型以及OS相關知識。

合勤 – Linux軟韌體工程師

主動投遞，實體面試，一開始先進行30分鐘的C語言測驗，比較特別的是有特別考Linux指令(我沒碰過所以不會)，結束後主管面談，報告投影片，主管有特別提到領域不同的話他會比較在意面試者的邏輯是否通順，不需要詳細介紹，結束後接著人資面談，主要是問人格特質、團隊合作經驗還有面對困難的處理方式，人資的專業度很高，面談過程很愉快，給推。

啟碁 – AIoT軟體研發工程師

主動投遞，這個職缺開在台北內湖的辦公室，線上面試，面談前需要考英文測驗、適性測驗，還有C語言測驗，結束後主管面談，報告投影片，應該是領域不同的關係主管沒有提問，報告完後主管問了幾項制式的問題(有遇過什麼困難、合作經驗)就結束了，不得不說前面經過快3小時的各種測驗，最後真正面試卻草草結束還滿心累的。

義傳 – DSP韌體工程師

主動投遞，實體面試，沒有事前測驗直接和兩位主管面談，比較特別的是其中一位是外國人，需要用英文溝通，讓我有點措手不及，面談中主要聽我報告碩論的部分，因為領域有重疊所以問了比較多問題，之後主管介紹工作內容，原本以為結束了，後來兩位主管離開後來了另一位主管，聽到我的研究內容後他隨即叫我詳細介紹，殊不知剛開始介紹就被質問非常多問題，甚至懷疑我數據真實性等，雖然過程中滿不舒服的，但後來也很感謝他讓我重新審視自己的報告有哪些問題。

點序 – Firmware Engineer

主動投遞，到台北的辦公室實體面試，沒有事前測驗，面談過程報告投影片、主管提問，結束後旁邊的工程師會考一些白板題，主要是位元操作的部分，用白板作答，過程中有卡住他會慢慢引導所以不用太緊張，還有問會哪些排序法，大概說明一下過程後結束白板題。題外話這是唯一一間主動給感謝信的公司，給推。

心得：

準備內容最重要的是自介投影片，內容要非常精簡，碩論的部分可以著重在動機、自身的貢獻(改善了什麼東西，最好用數據表示)，快速讓面試官知道自己的碩論到底在做什麼，至於詳細過程就放在投影片最後面，主管有興趣想知道再翻到後面講解就好，還有一個原則是放在投影片上的每個數字、每句話都要非常清楚它的意義，在練習報告時可以一頁一頁問自己問題，如果有朋友幫忙聽那就更好了，還有心態真的要調整好，不要拘泥於某場面試的結果，只要想著把下一場面試把握好就行，畢竟面試表現都是面試官主觀評價，錄取與否的因素太多了，不需要想太多，把自己能掌握的事情做到最好。

※本文由 DCARD 網友 授權勿任意轉載，原文《2023碩畢新鮮人面試心得》

這篇文章 【學長姐帶路】碩畢新鮮人 7 間軟/韌體工程師面試心得 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

原標《北美 2024 Software Engineer 找工心得》

文/Wilson Liao

2023是個找工市場極差的一年，大廠hiring freeze和massive layoff的消息每隔一陣子就會在新聞和LinkedIn上看到，近兩年已經不像過去幾年人手FAANG offer。

背景

台大機械(B06)畢業，UCSD MS ECE Robotics track 2024/3月畢業。主要投Self-driving、Robotics、CV/ML方面的職缺。由於2023年summer intern找得特別辛苦，投了600+封履歷，面試 20 間上下，最後拿到1個offer(做 3D body tracking)，因此在找正職方面就提早準備，基本上邊實習邊投履歷和面試。

以下主要著重在我申請的經驗和遇到的題目類型，面試技巧和如何寫履歷，相信網路上已經有很多詳細的文章了。

粗略Timeline

2023 8月初：開始準備履歷，把 intern 做的部分先大概寫進去，整理 project

2023 8月中：陸續投職缺，new grad 缺也差不多陸續釋出

2023 8月中 — 2024 3月初：面試、被拒、投履歷、面試、被拒、有 offer、繼續面其他公司 (進面試環節會少丟履歷，專心準備面試)

申請結果

先講結果，大概投了 300+ 封履歷，收到 13 家公司 HR reach out，8 家進入technical round，6 家進到 final round，最後拿到 2 個 offer

Tesla, Simulation Software Engineer Intern, Tesla Bot team
Kargo, Computer Vision Engineer, CV team

▲offer letters

以下是我進面試的公司：

• Pony AI (海投)：2023/8/29 收到 perception team 面試，總共面了phone screen 1 輪 + on-site 4 輪，至今無下文。
• Gecko Robotics (海投)：2023/8/30 收到 Localization team 面試，這間 HR 問蠻多 BQ，可能答不好也不會 proceed。第一輪 Hiring Manager 面SLAM 的 system design 直接掛，甚至連 LiDAR 要用哪個牌子的都問，可能想找實務經驗非常多的人，儘管這是new grad 缺。
• Tesla (海投)：2023/9/7 收到 motion planning team 的 HR reach out，但由於背景不合，被轉到 Simulation。總共面 phone screen 2 輪 + on-site 5 輪。面完過一週只給 6 month intern offer (可轉正)。But，由於他們希望能2024 1月就上工，也不給延到我3月畢業後，就 rescind offer :)，我甚至連 background check 都做完了。
• TikTok (海投)：2023/8/27 收到OA，2023/9/13 收到 recommendation team 的 new grad MLE 面試。總共3輪，面完後被養魚，他們內部還在審核 Headcount。後來被轉到 senior 缺和 HM 加面一輪後說 position on hold 就沒下文了。
• MediaTek (朋友內推)：2023/11/30 收到 5G Modem 組面試，總共面5輪，但我幾乎沒有 network 相關的知識，後來另一個朋友上了xD。
• Kargo (海投)：2023/11/30 收到 Computer Vision team 面試，總共面phone screen 2 輪 + on-site 3 輪，面完兩三週拿到 offer。
• WeRide (海投)：2023/8/17 收到免洗 OA，但他們家 OA 非常難，我寫了3次都沒全過（對，我投了3次）。2024/2/6 HR reach out 讓我不用寫 OA 進面試，面 perception team 的 new grad 缺，總共面 phone screen 2 輪 + on-site 3 輪，面完兩週後收到拒信。
• Applied Intuition (海投)：2024/2/6 收到 perception team 面試，和 Gecko 一樣 HR call 滿滿的 BQ，一畝上看過蠻多 HR call 就掛的。結果我也是第一輪就面掛了，coding 做了個大概，但可能寫得有點倉促沒和面試官討論太多。

面試題目

以下皆為我本身 intern / full-time 面試20幾家公司的經驗，以 Self-driving / Robotics / ML 職缺為主：

Coding

一般公司不會特別要求語言，但有些 Robotics 缺會 prefer 或強制使用 C++ (比如Tesla, Zoox, Cruise)，所以想走這方面的建議刷題就用C++。題目方面比起其他缺會多注重 C++ 方面的設計，所以基本上 Leetcode 跟 C++ 都要好好準備。

• C++ 物件設計：手刻演算法像是 RANSAC (from Cruise) 或是資料結構比如 doubly-linked list, circular queue。也會被考系統設計，比如設計一個飛機訂票系統，會用到 factory design pattern (from Zoox)；或是設計一個 memory allocator (from Tesla)。
• Leetcode：如果是面中資公司比如 WeRide、Pony AI，可以預設就是考Hard，少數會有medium，其他大多數落在medium左右。個人感覺 graph, tree, dp, heap 的題目出現比較多。
• Geometry：有些公司會考幾何相關的題目，比如在2D平面上有許多圓形障礙物和一台在原點的機器人，給定障礙物座標和半徑，算出機器人被遮擋的視角 (from WeRide)；在3D空間中給定船(假定為球體)的球心、半徑和orientation，算出在3D空間中其他位置上的敵人朝著球心發射子彈會打在船的右半邊或是左半邊 (from Tesla)。

Background knowledge

通常會從履歷去延伸，但 general 來說可以分為 Robotics / ML / C++ 做討論，以下是我被考過的 topics 關鍵字 (粗體是常被問的，可能和我過去經歷有關)

• Robotics：transformation matrix, intrinsic/extrinsic matrix, kinematics, RANSAC, ICP, Kalman filter, EKF, UKF, quaternion
• ML：overfitting, data imbalance, ResNet, gradient vanish, self-attention, multi-head attention, transformer decoder, batch norm, CNN kernel design, …
• C++：polymorphism, virtual function, smart pointers, template, move semantics, some modern C++ features
• Others：os (multi-threading, race condition, memory allocation), linear algebra, 3D geometry

System Design

面試官會給你個情境，很可能是公司會遇到的問題，主要就是一起討論出個solution。常見的是討論ML end-to-end pipeline，比方在廠房中監控貨物運輸過程要怎麼判斷貨物受損，基本上就是典型的 anomaly detection (如果大多數情況沒有受損) (from Kargo)。主要會討論 pipeline input/output，data format and pre-processing, model architecture, loss function, evaluation metrics，比較吃你對 application 方面的理解。

心得

• 心態方面：近幾年 new grad 缺少了很多，對 new grad 的標準也提高很多，在自駕車領域更是如此，甚至蠻多自駕公司只招 senior 以上，競爭不免會更激烈。在美國找工作基本上實力佔第二，大環境佔主要部分，環境夠好，猴子都能找到好工作；環境太差，你面的再好，公司都能找到比你更好的人選。基本上心態要調整好，不要把機會 all in 在某幾家公司，或是想著要早點上岸。收到拒信不見得是你面的不好，被拒的理由千百種，心態調整好、即時 move on 比較重要。
• 投履歷方面：從上面可以看出我大部分拿到的面試都還是海投居多，內推固然有他的效用，但效用多大不得而知，試想大多數人都透過內推申請，那內推基本上也沒辦法讓你脫穎而出，把履歷寫得好看點比較重要。有時間可以找內推，但不要因為找內推拖到投職缺的時間，寧願早點海投也不要花太多時間問內推，有些缺甚至收到一定數量的履歷就會關缺。
• 準備面試方面：多mock，善用一畝三分地找面經，剩下各憑本事和聽天命了。

以上就是我想分享在自駕/Robotics/ML產業的面試經驗，希望之後的市場回溫，祝各位找工順利，有問題可以透過 LinkedIn 聯絡我。

※本文由 Wilson Liao 授權勿任意轉載，原文《北美 2024 Software Engineer 找工心得》 

這篇文章 【學長姊帶路】300封履歷、600次努力：在2023求職寒冬中我如何突圍？ 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。