此篇為新鮮人求職心得，回饋給這個我常看的版，也讓未來自己看到這篇能夠覺得以前好
廢。小弟第一次發長文，排版傷眼抱歉，或可以考慮看一下 Medium 好讀版：
http://tinyurl.com/syetajp
[背景簡介]
117 機械學 / 114動機碩，多益920，在學期間是做音訊相關算法（聲學陣列），碩論是
用深度學習來做音訊分離，修課皆為訊號處理和機器學習相關，資結與演算法為自學。
[準備過程]
去年八月畢業後回家等兵單，等兵單和當兵期間把資結與演算法看完（主要是看 MIT 的
那兩堂線上課程），一月底退伍後大概刷了 50 幾題 LeetCode 並把碩論複習一下二月中
開始求職，以下列四本影響我最深的書（沒有全部章節都看完）：
1. Introduction to Linear Algebra
2. Discrete-Time Signal Processing
3. Pattern Recognition and Machine Learning
4. Introduction to Algorithms
[面試過程]
去年當兵前其實就有開始找，基本上瑞昱、聯發、群聯和立錡都面過，但不是沒上就是職
位不喜歡（軟韌），所以毅然決然等到當完兵。當完兵後主要找音訊或影像演算法相關工
作，本來是想在台北找AI相關新創或系統廠（很多純軟小弟自知上不了），面了幾間後就
覺得還是把AI當興趣好了，所以就開始看新竹IC廠的工作，還好面了兩間就有結果。大概
投了50+間，20+間有回覆（回覆率比去年少），面了10+間。面過的公司按時間排序有：
賽微、光禾感知、Tomofun、訊連、大猩猩、Positive Grid、華碩、神基、由田、Kneron
、神盾、原相。
賽微科技— Machine Learning Engineer
一面去考試，通過才會跟老闆約二面，考題有AB卷（各兩題），A卷挑一題B卷挑一題，可
以用 python 寫，我挑 Array pruning 和 DFS 走迷宮，後來因為地點比較偏遠就沒再約
二面。
結果：婉拒二面
光禾感知— 深度學習及影像工程師
一面先寫一份考題，包括 python 和深度學習的基礎觀念，之後進來三位工程師介紹一下
公司和秀一下近期產品，公司方向大概是 AR 和 SLAM 相關，接下來換我自介然後討論一
下剛剛寫的題目，之後留下資深工程師談薪水，至於薪水的部分似乎是開太高就沒二面了
。
結果：感謝函
Tomofun— AI Engineer
一到公司 HR 會帶你到會議室並給你一隻 iPhone 玩一下他們的產品（狗狗攝影機）。一
面是工程師和 HR，主要是自介和公司介紹，之後有想做狗狗情緒辨識及精彩剪輯，用戶
如果有想要的新功能他們評估可以就實作出來，然後請我解釋一下白板上的程式，剛好有
看到幾個關鍵字所以有猜到是 quick sort，結束後就約二面。
二面是 CTO 和 HR head，兩個一搭一唱洗我滿臉，有問到為什麼想做影像，我提到影像
相關應用多且現在工作好找，但是 CTO 說我過去經驗是音訊且音訊雖然工作少但人才也
難找，所以猜他們應該是想讓我做音訊（聲源定位、叫聲辨識？），之後回去看該職缺描
述的確他們有想找音訊人才，另外 CTO 有提到裡面有很多台大的實習生，也都各自獨立
在做專案。
結果：感謝函
訊連 — 人工智慧圖像技術工程師
每次在104上投訊連都會變成面玩美移動，第一次本來要面機器學習工程師，但因為當天
起床急性腸胃炎就取消了，後來又投了人工智慧圖像技術工程師就被找去面試，進去也是
先考試（記得蠻簡單的），主管來之後互相介紹一下，發現我是做語音的，然後問我一
些 image segmentation （因為彩妝產品會用到）的問題，後來說要把我推薦給音訊部門
的，之後 HR 有去聯絡那邊主管但因為剛好在開會所以就讓我先回去，過了幾天看他們沒
跟我約就寄信去問結果還是沒回，再過幾天看他們音訊的職缺也關閉了，算是個不好的面
試經驗。
結果：無聲卡
大猩猩科技 — Software Engineer
面試前要用他們的電腦錄一段自介，然候有一份 c/c++ 考卷要寫，不太好寫因爲時間蠻
趕的，所以後面的算法題只有寫 pseudo code，之後進來一位主管和兩位工程師介紹工作
內容，大概是要負責影片串流的處理（其實沒聽的很懂），介紹完後就留下主管跟我聊天
，也給了我蠻多職涯規劃的建議，最後和 HR 談薪水。
結果：Offer get, 57k*13
Positive Grid — Audio/DSP Engineer
其實這間的面試過程我是給正評的（不像爬文查到的那樣），HR 也很盡心盡力幫我安排
面試，總共有三面：
一面是跟音訊處理工程師用Skype面試，自我介紹完發現對方算是學長，之後有問了一些
訊號處理的問題 FIR、IIR、spectrogram ，大概跟 JD 上提到的差不多，好在 DSP 還算
熟（傅立葉是我碩班最好的朋友XD）順利過關。
二面試到公司跟 CTO 面談，大概也是雙方介紹一下，然後問我有沒有想過創業和怎麼做
，我提到過去有想過要做一款唱歌教學 APP 來修正一般人唱高音常犯的錯誤（因為本身
有研究過聲樂和高音所以唬爛了一下XD），後來進來了兩位應該是資深工程師和主管，問
一些人際關係上的問題，之後跟 HR 表示後續面試要跑完再做決定就先送我回去了。
結果：婉拒三面
華碩 — 影像辨識與數據分析工程師
一面有邏輯測驗蠻簡單的10分鐘就可以解決，然後英文測驗因為有多益成績所以不用，之
後是 HR 面談，不得不說華碩的 HR 專業度蠻夠比面主管還累，之後是跟主管面談，互相
介紹完後主管拿出他們部門自己準備的考卷，有邏輯題、簡單的程式題 (LeetCode easy)
、OOP 觀念和 DL 觀念，然後問了一些問題和薪資福利就送我回去。
結果：Offer get, 53k * 14
神基 — Vision Engineer
一面先與 HR（還是 PM 忘了）面談，之後是部門主管來面談，主管是交大畢業的講話幽
默風趣，而且他在技術和專案管理都感覺得出來蠻強的，還有秀了一下他要求員工寫的研
究日誌（用OneNote寫的）蠻精美的，之後他有表示他想要找一位懂 AI 且願意學系統整
合的工程師，後來就送我出去，跟他聊天蠻開心的主管講話有魔力。
結果：無聲卡
由田 — 影像處理演算法工程師
一面是先考 C 和邏輯，題目爬文就有，然候我在考試時就聽到外面有人在飆罵還飆了
半小時吧，所以就以最快速度寫完考卷，後來面試也是用最快速度自介完等主管問我，主
管講話比較慢然後拿著公司的制式履歷飯來翻去（可能真的也不知道要問我什麼），之後
換 HR 跟我談薪水。
結果：Offer get, 63k * 15 (3/27更)
Kneron — Audio Signal Processing Engineer
耐能在我畢業前就面過一次 DSP 韌體職位並拿到 offer，但後來還是想做算法就沒去，
當初會投這家是看到他們的老闆是 UC 名校出身的技術底，而且美國那邊的團隊也大多
是 UC 系列名校，再加上他們是做 AI 硬體加速晶片，聽起來比大多數台灣單純做軟體
AI 的新創可靠（融資也屌打），所以就想了解一下他們，剛好當完兵就看到他們開了很
多算法缺就再投一次，沒想到 HR 還記得我，辦公室就在星宇航空旁，下班可以看到漂亮
的…?
一面直接與部門主管和他的上級主管（在美國所以用 zoom）面談，一開始上級主管問了
很多專業問題真的被問倒（sampling theorem, aliasing, maximum likelihood,
logistic regression…)，基本上真的是隨便問，我講什麼他就從中挑出來問。後來剩我
跟主管聊，他說他認識很多我們實驗室的學長所以聊的蠻開心的，並且 demo 一下最近做
的降噪算法（蠻猛的），另外也有提到他以前待過發哥，然後團隊的其他人也都發哥來的
，後來就親自送我去搭電梯，覺得如果跟他一起工作應該很棒，回去後有加 line 跟我確
認意願，是個蠻棒的面試體驗，雖然最後沒去但很看好他們。
結果：Offer get
神盾（竹北）— AI Engineer
地點就在高鐵站旁的暐順經貿大樓，一面的時候跟兩位工程師聊天，蠻好聊的都是交大畢
業的強者，部門也有其他交大畢業的，有說他們主力是指紋辨識的演算法，之前是神亞科
技後來被併入神盾，本來接下來要跟主管面談但因為他在飛機上所以就約二面。
二面跟主管聊個天，他是 stanford 統計博，剛好認識我的指導教授，然後就是大概講一
下碩論，之後HR進來跟我聊天談薪資，比我想像中的多很多。
結果：口頭 Offer get, 未等到HR談薪已答應下面那間(3/27更)
原相— 演算法工程師
面的是音訊部門，其實他們把音訊部門成立一家子公司了但目前還是掛在原相底下。一面
直接與處長面談，台大電機畢業的強者，我把碩論和碩班做過的演算法都整理好開大絕，
處長看起來挺滿意的，後來處長又召喚總經理進來聊天（嚇死我），總經理聊一聊叫我可
以趕快找房子來上班了，之後又剩我跟處長聊天，他表示進去後有很多招可以教我，後來
要走前我有提到如果有結果希望快點通知，這樣可以快點找房子，他就愣了一下說基本上
我可以開始看了XD，是個很棒的面試經驗。一個禮拜後 HR 電話談薪，薪水爬文就有就是
一線 IC 廠等級，最後也決定去這間。
結果：Offer get
心得感想
今年剛好遇到COVID-19工作感覺不好找，很多家投了都沒回應。其實很後悔大學都被我玩
掉，到了大四才認真考研，幸好那時遇到恩師讓我找到看書的樂趣，上了碩班後除了實驗
室的事，我幾乎所有時間都砸在自學、修課還有 OCW，教授甚至覺得我很混都沒在做他的
計畫，自學的能力應該是我碩班兩年最大的收穫了，很慚愧這應該在我大學就該有的。