第一次發文請鞭小力點，主要是希望能提供和我一樣是菜皮八留學生的人有一些幫助。前半部是一般找實習的經驗分享，後半部是針對我從準備面試、拿到offer和實習的心得分享。內容參雜個人情緒用字，請小心服用。
背景
台灣114大學電機系畢業，曾在劉奕汶教授Acoustic and Hearing Group做過
speech signal相關的專題，也參與過李祈均教授BIIC (Behavioral Informatics &
Interaction Computation Lab)實驗室裡面的一個project的打雜?雖然做的事情不多，但
是也從李教授口中偷學了一些人類行為訊號的知識，大學到申請學校期間很受這兩位教授
的照顧。目前在Umich念Electrical and Computer Engineering MS
Summary
‧Leetcode和一畝三分地有各大公司的面試的考古題，也是大家俗稱的刷提來源。
‧仔細評估自己的實力和時間，不是說題要全部刷完(覺得有點浮誇)或是只需要刷個30
內(除非你有不錯的底子或是經驗)就可以了。以我為例，大概也花了100~150才抓到一些
感覺。
‧先有面試才有機會 => CV和experience需要和公司職位有match。
‧獲得面試機會: refer>OA (online Assessment)>Career Fair>海投
‧Improve coding成效: 上戰場直接面試> Mock Interview>leetcode
‧保持信念，用最樂觀的態度，準備面對最糟的情況，做能做到的。
求職經歷
從剛到美國去年9月的career fair開始找實習，到今年的四月底學期結束，中間總共
面試了8間，OA也寫了差不多這麼多，海投大約100，請人refer大約4家，全都悲劇，五月
初才拿到這唯一的Amazon Applied Scientist的offer，Rejection則多到不該浪費頁面。
Career Fair
從一些學長姊的分享中，得到了Elevator speech是在吸引recruiter
。但現在回頭看看，或許也沒這麼重要，這是一個對自己能力和經歷的一個檢視，只有在
累積了一定的努力值，才能完整的介紹自己，還是有個match到公司需求的CV是比較有機
會拿到面試的。給同樣像我一樣沒甚麼經驗的朋友的建議大概就是，先從認識不同公司開
始，另一方面在當天可以在開始前提早到比較有名的大公司排隊(Google, Facebook,
and Microsoft)，比較省時間，也可以和朋友間交換情報，節省排隊消耗的力氣，談過越
多的公司機會越大。如果有 recruiter面談後會向大家要聯絡資料或是email這些也都是
比較有機會會有follow up的。最後某些公司會在career fair前後幾天，辦個tech talk
，有可能會有其他機會，有空的話盡量參加!
如果recruiter告知你可以到他們的Job網頁上申請，基本上就是他們對現在的你可能
比較沒有興趣，不太需要期待會因為career fair拿到這間公司的面試，但是也不用灰心，
這也是常態，還是可以上他們的網頁上投投履歷，不能要求recruiters在辛苦地站了一天
然後跟幾百個人說過話後，還能對每個履歷或是專業展現他們的熱情。
語言和口音
剛來這裡，連說話是個很大的挑戰，Career Fair是一個回復口感?的一個訓練，和許
多recruiters聊天蠻有幫助的，在持續變笨了一年後，效果卓越….。我在和Nvidia的第二
輪電話面試，遇到口音相對重的印度人，雖然題目不難，但我也一直鬼打牆，連數字都聽
不懂，花了很多時間在問一些無關緊要的問題，所以很慘烈的直接掰掰。以我目前得到的
結論，多和來自印度的TA或是同學打交道是一個不錯的練習。
海投
主要資訊來源Linkedin, indeed, glassdoor，目標放在近兩週更新的職缺。通常超過
30天以上的是可以直接放推，沒有必要。沒有身份的朋友，記得注意網頁上有無標註
sponsor。Leetcode上也有提供一些公司的名稱，對於不清楚有那些軟體公司的朋友，這
也是一個不錯的參考。
心情調整
去年剛來的時候才知道刷題這件事情，leetcode那時大約400題吧，有人說很多中國人
已經刷了兩三遍了，也有人說有些人刷了二三十題就找到實習了，而我在清大並沒有太多
CS based的基礎，加上一年的空白，連easy等級的題都要花很長的時間才能解完，對比其
他一起來這裡念書的同學，強烈的感受到自己的不足，接下來的這段時間不敢說我非常努
力，但了解自己的實力，做了該付出的。但這樣的理解，並不會減輕焦慮。努力會有回報
這種話，也是以前人的幹話，來到這裡，誰不是追求那更高的自己，為了那個沒見過的自
己而努力著。努力只是基本，也只有持續努力，才能在過長的夜晚，舒緩焦慮的情緒。
從最一開始想念PhD，後來全心找software實習，最後幾個月回歸本業，純找ML相關的
職缺，心境轉換了很多，但也花了這一年漸漸了解自己想要的。最困難的是在被拒絕後，
放下沮喪，繼續努力的堅持吧。少數幾位朋友在來到這裡的第一個學期就拿到了offer，剩
下的朋友在三月初左右就確定了自己暑假的計畫。而我到了4月學期快結束了，還在有一
間沒一間的繼續投履歷等著面試，中間一度面過幾間還覺得狀況不錯，但也很快在不清楚
理由的狀況下被拒絕。Amazon的這個職位被我認定是最後的機會，我並沒有思考如果沒有
拿到offer我該如何，沒有留給自己後路的心態，讓我有足夠的信念持續堅持。當時許多
身邊的朋友已經台灣放假，準備迎接新的挑戰，學期結束一個人默默蒐集能找到的情報。
這條路，很孤單，也不保證堅持是對的，不保證努力會有回報，但當時候到了，過去的那
些辛苦，好像也沒甚麼大不了。我也曾懷疑自己是否太樂觀，但我後來發現，是我們羞於
面對失敗。在群體壓力下，每個人都很優秀，也都曾是各個高中、大學的箇中好手，很難
說出自己又再次失敗了，但持續收著拒絕信的日子，卻也是多數人都會經歷的，大家都懂
，所以不用想太多，我能做的，依舊是那些準備，日子還是繼續過，喪氣話不會幫助自己
找到當初想要的，太陽升起，笑著繼續努力。
準備面試
‧準備方向:可從glassdoor和一畝三分地找到一些類似相關的ML題目，但因為position
是ASR, ML相關，主要時間都在複習ML。幾題常見的Amazon leetcode和behavioral
questions。
‧Machine Learning:每個topic我都重新在youtube上找了小短片，做了筆記，例如
HMM, GMM, RNN, LSTM這些比較深入的ML知識，我並沒有太熟，重複複習和筆記對我非常
有幫助，推薦Microsoft OneNote是一個不錯整理筆記的工具，也有app可以在手機上複
習。另一方面準備筆記也可以在電話面試的時候打開，以備不時之需。
面試流程
網路申請，兩個月後收到收到interview invitation，大約三周時間喬定interview
，同一天連兩輪的phone interview，各45分至1小時，其中一位是我後來實習的mentor。
針對我ML相關的 Project，做蠻深入的討論。基礎的ML知識問題Logistic Regression,
Naïve Bayes, Model Selection, Evaluation Metrics，Overfitting，Neural
Networks。一題Case Study: Given a set of audio files, how to distinguish the
sound source is male or female?，面對這樣的問題，如何建立一個系統來完成，這題
大概花了超過20分鐘以上討論。一些Amazon Leadership principles的behavior的問題，
兩輪Leetcode都大概只有十分鐘，因為著重ML，所以跟一般software的面是有點不同，有
一題是跟實習內容有點相關的word break，一題是簡單的迷宮。
實習內容
為期12周，主要內容是Amazon Echo (Alexa) 智能個人助理。簡單介紹Alexa
(https://www.youtube.com/watch?v=hPXS7rC1PWo)，很像一個綜合ASR (Automatic
Speech Recognition) 和NLP (Natural Language Processing)的Lab，目前主要研究的方
向是透過NN提高accuracy。每周會有固定的時間參與reading group，由成員輪流跟大家
分享新的paper。Project都有蠻明確的計畫，根據計畫和paper去實踐不同的實驗，而實
驗的最終目標會是跟production連結，並不是純粹的研究機構。每個intern都至少是1對1
的mentor，有些intern也會有兩個mentors，因為跟mentor的關係很緊密，每天大約會花
至少30分鐘一起工作，也固定每周會有個1:1的meeting討論每周的進度，總共有兩次的
poster sessions，兩次的presentations，有很多機會可以和不同的intern分享不同
project的經驗，也會從其他同事間獲得一些feedback，或是現階段的系統有無符合他們
的需求。
每個人從中獲得的或許不一樣，對我來說是一個很新鮮，很有挑戰性的工作內容，即
便是intern，我也很常需要花費額外的時間補足不足的能力。但我身邊的PhD的intern就向
我提過，他並沒有特別喜歡這邊的工作內容，因為必須要考量到device的restriction，所
以在model設計上就會有限制。從一個PhD的角度來說，他學不到新東西，而這筆薪水，則
是公司消費他的知識代價。所以其實沒有一定的好或是壞，只有持續的尋求新東西，才會
滿足自己。
Return Offer
評量了12周的表現，包含兩個presentations，code review，結束前的ML面試，和
project的報告整理。運氣很好的獲得了manager的認同，實習的最後一天拿到了offer
letter。
後記
像我這樣的實力不足的人，真的運氣很好，被撿起來。所以給所有正在追尋更告自己
的朋友，不要灰心，挫折很正常，我也還在每天持續著到處亂撞到處亂闖，但也不要期待
會有好結果，人生嘛!總是要吃點苦頭的，附上最近蠻喜歡的演講
(https://www.youtube.com/watch?v=p3w8H16qclw)，祝各位出門在外的留學生一切不順
利，遭遇各種失敗。