[心得] 2021 CV/ ML 面試心得

軟工

36300

過去曾受益於許多面經,現在輪到小弟出社會面試了,前來回饋心得。

簡單的介紹一下自己:

前段私立大學碩士畢業新鮮人,研究領域為 CV / ML 相關,發表數篇論文皆為一作,其
中畢業論文有投稿上國外期刊 Transactions (影響因子 10 以上,一作),題目內容為模
型壓縮。有 1 年校外實習經驗,研究所有接瑕疵檢測等產學合作案子,只找 CV/ ML 相
關職位,不考慮 NLP,小弟收到的面試多為小公司且發現許多掛名找 AI engineer 的
公司其實是想找整合工程師,工作內容和 ML 也沒什麼關係。

1. 全景軟體 — 深度學習工程師

先筆試一小時,筆試內容為資料結構、程式語言(C/C++/JAVA)、資料結構、資料庫正
規化。結束後資深工程師進來面談,工程師進來還不知道我是來面哪一個職位,主要針對
程式方面進行提問,有針對論文以及專案提問,雖然他明顯對 ML 不是很熟悉,卻還是很
願意聽我解釋。接著請另一位主管進來面試,主要聊聊彼此對 AI 的看法以及 AI 目前面
臨的困境,主管也很熱情的分享他們遇到的問題,總體來說感覺很不錯,收到口頭 offer
,並說二面主要是和 HR 談薪資。但是目前還是希望工作職位能與目前的專長能有相關,
故婉拒。

結果:口頭 Offer

2. 愛瑪麗歐 — Face Recognition Engineer (主動邀約)

一家做攝影機的公司。先筆試約一小時,內容主要為 C 的指標應用以及演算法。由
主管進行面談,主要給幾個特定的應用,並希望我當場給出解法,雖然是掛 Face
Recognition Engineer ,但是工作內容主要是寫整合。在聊天過程中,主管也提出公司
目前遇到的問題,以及想怎麼解決,並解釋為什麼需要這個職位且為什麼是寫整合,和主
管聊的很開心,在其底下工作應該能學到很多。

結果:無聲卡

3. 元利儀器 — 軟體工程師 (主動邀約)

該公司的文化與氣氛感覺很好,在公司門口等人資時,有主管路過會主動問我需不需
要幫忙,不管是人資還是面試的主管都很客氣。進去先做性向測驗與程式測驗,內容主要
為簡單的演算法。面談過程很愉快,主管解釋了工作內容並說會提供完整的培訓,且雖然
壓力較小但是會要求自主學習,但是工作內容和碩士所學完全沒有相關,所以並沒有針對
專案以及論文詢問問題。這是我面過感覺最好的幾家之一,主管及氣氛文化感覺很不錯。

結果:感謝函

4. 艾創科技 — AI 工程師

該公司主要是做攝影機且已經有成熟的產品。先寫一個小時的邏輯與程式測驗,測驗
內容很容易,結束後 RD 主管進來面試,進來先開始看我的履歷,等他看完彼此沈默了幾
分鐘。針對我的畢業論文以及專案提出了一些基本的問題,像是畢業論文有什麼用,但是
感覺也不是很在乎我的回答且沒有想了解內容。接著開始解釋他們介紹他們公司的職缺內
容,主要是想用 AI 做些應用,所以需要測試模型並結合硬體。結束時直接跟我說薪水開
太高,說這個薪水會找有經驗的。這家面試感覺是比較糟的,主管很明顯對 ML 沒有到很
熟悉也沒有要理解的意思,會讓人感覺到專業沒有受到尊重。其他公司儘管內容和 ML 不
一定有關,卻仍然會很真誠的提問並試著了解。

結果:無聲卡

5. 一二三視 — 產品研發工程師(主動邀約)

主要做智慧監控安全。直接由總經理進行面試,提出了幾個實際應用,希望我提出解
決方法,並且針對我的專案以及論文也提出相當多問題,問得非常詳細。並且最後一直跟
我分享 3D 攝影機以及樹莓派,感覺的出來對技術的熱誠,且提到公司內有幾大博士都是
從工研院出來的,實力堅強且能在他們身上學到很多,在該公司練功應該真的能有所成長
,當晚收到電話拿到 offer,但是時程上無法配合。

結果:Offer Get

6. 緯創資通 — AI 演算法工程師

主要做瑕疵檢測。面試前要先做 Live ABC 的多益測驗,之後由兩位工程師進行面試
,面試官對論文很感興趣並針對細節做了許多提問,也會一起討論要怎麼解一些特定的問
題,並提問了一些情境題:如何和同事相處之類的,整體面試感覺非常愉快。

結果:感謝函

7. Acer — Senior AI Engineer(主動邀約)

工作內容主要是做醫療影像的辨識,似乎是純演算法,接觸到其他軟工的機率比較低
。在面試前要先線上填寫性格問卷約 25 分鐘,到達汐止面試時,要在當下再填一寫一份
性向測驗,寫完後沒有其他專業的筆試,3 位主管直接進來面試。主要針對論文、產學專
案及實習內容提問,內容問得很細,會想要知道你在解決問題上的思考方式。接著提出幾
個實際會遇上的困難(e.g. 資料量不足),希望我能提出解法。整體面試內容很愉快,
也針對了一些新的 AI 的技術進行討論,交換了彼此的想法,結束時有提問找資深的為什
麼邀約我,他們說只要經歷有趣的都會邀請來聊聊,以為沒有機會但是過了約兩個禮拜就
打電話來表示錄取。

結果:Offer Get

8. 威盛電子 — Machine Learning 軟體程式設計師

工作內容主要為壓縮深度學習模型並放入硬體中,面試分為電話面試以及二面。

電話面試:兩位主管針對幾乎是「每個」經歷,都會進行非常詳細的提問,細到包括
各種實現的細節,應該是主要想知道在這些經歷中扮演的角色或是不是在混的。

二面:先寫一張考題,內容包括傳統影像處理、DL 概念及 C++,沒有想到會考傳統
影像處理所以沒有準備並做得不好。接著是一位主管和資深工程師進來,稍微再重複一次
一面的內容,資深工程師人很好的針對我考題考不好的地方,告訴我該加強哪些方面能力


結束後換人資進來面試,人資一進來就表示考卷考得很差,但是主管們還是想要給我
機會,並一直重複表示以我的學歷他們公司基本上不會收,只是因為我論文題目「剛好」
跟工作內容相關才願意跟我聊。過一個禮拜收到電話並表示「他們公司願意給我機會去上
班」,並又再強調了一次我學歷真的很差後就 offer get,姿態高並一直強調學歷讓人
感覺不太好。最後因為不喜歡工作內容所以婉拒。

結果:Offer Get

9. 新鼎系統 — AI工程師

工作內容主要是做些偵測的應用。面試前依舊有性向測驗,面試時先由 HR 進來介紹
公司福利,再來寫一份關於 AI 的考題,因為有過發論文的訓練,所以基本上應該都能全
對。接著就是由資深工程師與主管針對經歷做提問,主管也會做介紹為什麼他們要做 AI
,或是他們做 AI 的優勢在哪裡,並且也會提問未來針對自己的職涯有什麼想法,面試過
程非常愉快,感覺是間不錯的公司。

結果:Offer Get


總結心得:

目前 ML 缺多為 「AI + 整合」比較多,且多注重應用整合所以考題主要以 C 為主。若
是碩士班有要投稿國外期刊會議的話,建議還是以會議為主,期刊就算影響因子很高都不
如一篇有名但沒那麼好的會議。面試到後面有些疲倦,但是透過不斷面試,可以更清楚的
了解自己究竟想要什麼樣的職位,我自己也越來越了解到公司文化的重要性。希望這篇文
章能讓與我一樣的非四大四中的畢業生帶來一些幫助,即使學歷比較差,但若是碩班願意
花時間累積能力並實習的話,還是可以有些不錯的機會的。

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unmolk1樓強! 01/29 18:29
kokolotl2樓現在只做模型本身的缺很少了吧 01/29 18:43
確實 現在工作覺得傳統演算法應該多學一點
whitecut3樓威盛還真是不知道在跩什麼誒 01/29 18:55
loadingN4樓笑死 所以這麼看不起的學歷 威盛給你多少 01/29 18:57
(舊 N +4)*12 沒有到 14
dalbuhr5樓光影響因子10以上就不知道贏多少人了 01/29 19:14
lukelove6樓說實話砍價不需要解釋這麼多 01/29 19:50
HiyajoMaho7樓笑死 公司這麼跩誰要去啊 是給多少 01/29 20:31
(舊 N + 4)*12
MoonCode8樓 01/29 20:54
WaterLengend9樓特地為了威盛去看了一下他們的股價,沒除息也沒漲 01/29 21:10
WaterLengend10樓價空間被人家玩爽的,想必公司也不怎麼樣,不去也罷 01/29 21:10
a2428529311樓年60還是請猴子吧 01/29 21:33
Seccond12樓推推 01/29 21:48
followwar13樓IF10以上 TPAMI or TIP? 01/29 22:07
Transactions on Cybernetics 而已 那個太強了
mmonkeyboyy14樓看conference 正確 寫c多是embedded & product 多 01/29 22:35
JustInn15樓雖然是掛上ai,實際是用現成套件再包到前後端、雲端、容 01/30 00:35
JustInn16樓器類的系統整合苦工 01/30 00:35
tony393917樓去年初面過威盛,怎印象中是13還14? 不過當初面開的價 01/30 03:31
tony393918樓錢確實就系統廠的薪水。有能力就去ic廠,錢差很多 01/30 03:31
tony393919樓去年開的薪水,和我目前待的ic廠,調完後的差距有到15K 01/30 03:33
tony393920樓。加分紅績效那些就甩好幾條街了… 01/30 03:33
Morphee21樓你完全丟錯公司了 01/30 07:09
ILYY22樓厲害 01/30 07:47
andy565623樓不曉得你是投上哪些?如果學術上很有成就的話 可以考慮 01/30 08:59
andy565624樓先去四大讀博 以後投IC廠 薪水直接200up 另外ML通常不 01/30 08:59
andy565625樓太看journal的沒錯 幾乎都是看CVPR, NIPS等t1會議 01/30 08:59
qk338088826樓HR太糟糕了吧 01/30 12:03
sbL27樓推經驗分享 01/30 13:38
zyxw168228樓推一個 01/30 15:51
blackrays29樓投1線ic試試看 01/30 17:48
ManOfSteel30樓面試真der很累,之前面個5場左右,差點崩潰。 01/30 17:51
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