資工系找實習分享 (2) — 新創篇
關於我的詳細背景，其實Overview都有寫，我想大家都跟我一樣，只是想來看一下面試題目，對於我是誰完全沒興趣，廢話不多說直接切入正題。
本篇以記錄新創公司為主，由於我本人是做ML的、以前大學做CV，雖然身為沒特別技能樹點滿的混分學生、盡量甚麼都學讓自己看起來沒那麼廢，但唯獨"網頁"這個技能我完全沒碰，如果你偏偏就是網頁技能樹點滿的神人，這篇文可能對你的參考價值趨近0，抱歉，我就爛QQ。
扯遠了，總之新創缺我能投得非常有限，這裡只分享四家─奇卓、羅傑斯、悠福、Umbo，前三者是ML相關職缺，Umbo則是QA缺。
開始前簡單提一下我全部新創面下來的心得
- 不太會考演算法，頂多問些DS、OS、計網概相關的快問快答
- 比起基本學科，更重視你之前做過甚麼Project，完全實作導向
- 喜歡考大量情境題問題，實際叫你提出解決流程
- 因為人手不足需要即戰力，通常不用擔心去裡面幹打雜的
- 對於基本能力很強，但他們要的專業接觸不多的面試者比較弱勢
- 可以自己依照自身能力去談薪！
總結一句，如果你是可能演算法沒那麼擅長、但是相關Project list塞滿滿的人，新創你只要睡飽就可以去面試拿Offer了。
奇卓科技
- 工作內容：ML/DL Intern
- 職缺類型：長期Intern
- 面試大概流程：英文測驗、自我經歷分享 & 工程師問答題、HR面談
- 面試方法：實體，一次搞定
一開始會先做個英文測驗，這也是我面那麼多家裡唯一有寫到紙筆英文測驗的，一半聽力一半閱讀，共一小時，聽力是直接給你一台MP3，時間內你想Repeat幾次隨便你，閱讀就普通，綜合來說全民英檢中級程度，大學生應該都輕鬆過。
考完後主管進來開始問答，我沒記錯應該是CTO? 基本上問了：
- 資料結構和演算法基本常識 e.g. 各式Sorting複雜度，一些STL的使用
- ML基本常識 e.g. Sigmoid vs Softmax, Overfitting原因及解決方法，基本上不是只會抄Tensorflow, PyTorch sample code的都一定答得出來
- 你自己的Project經驗分享，算是主菜，像是「你最近做過最值得分享的Project」，然後針對你表達不清楚、或是可能有疑點的地方特別追問，像我就提到我上學期參加的小比賽，他就問得非常詳盡，甚至希望我用白板直接畫出模型結構，其實有點抖，好險我不是混分仔
雖然主管看起來有點嚴肅，但其實人不錯，答不出來也會提示你，過程算很輕鬆，面完後會開始講一下自己公司主力做甚麼，希望找ML即戰力，至於工作內容則很豪氣地說「全看你想做甚麼」，最後問我希望做多久、一個禮拜能來幾天，以及"希望多少薪水"，我當時有點不知所措，因為前年找實習的時候，都是公司說給多少你就拿多少，自己談薪對我來說像新大陸一樣，就隨便說了一個數字。
主管離開後大概10分鐘中HR就會進來，Offer馬上Get，這部分就沒什麼好提的，除了講一下薪水(就是我開的數字)跟工作長度，剩下就是閒聊，整體來說讓我感覺到主管跟HR都非常誠懇，而且我當時有說才剛開始找，沒辦法很快作答覆，因此HR給我將近一個月的時間考慮，這基本上根本大破例，超級業界良心哈哈。
羅傑斯人工智能
- 工作內容：AI CV Algorithm Engineer Intern
- 職缺類型：長期Intern
- 面試大概流程：工程師聊天、超大量情境題
- 面試方法：實體，應該有兩次(工程師+老闆)
這間公司在PTT有心得文，我跟那名大大想法差不多，建議可以先去爬文，主要職缺是跟著正職一起開發演算法，大致跟人臉辨識有關。
面試時間大概一小時，兩個工程師，主要都是一個在問，另外一個沒什麼開口，基本上就是問履歷+情境題，考驗你對深度學習的經歷以及熟練度，履歷部分很普通，就是叫你介紹一些Project、細節實作方法、團隊合作、然後有沒有甚麼困難&如何克服，基本款那種。
情境題就比較有趣了，例如我被問到如果你今天要開發一個"辨識貓臉的鏡頭"，你的模型大概會設計成怎麼樣？ 設計完的Model如何驗證效能？ 阿情境換成你可能養了10種貓，每種貓各有100隻，Model要怎樣修改去迎合需求？主要看你是否有獨立開發的能力，跟面對新問題如何見招拆招。
回答時建議從大方向著手、先規劃一個General flow、幾個大Step，然後一個Step一個Step慢慢設計，甚至你可以每次講完一個Step，就問對方有沒有問題，重點是「透過對話的過程讓對方知道你是有料的」。
注意這種問題非常忌諱你甚麼都不講，自己一個人沉默拼命想很久想完才說，因為通常你的想法一定會有疏漏，工程師會問一些Exception來挑戰你，然後看你怎麼去加強Model，並不是真的得做到盡善盡美，只是想看你面對問題解決的思維與速度。
假設你全部想完才講，結果對方問一個Bug，你還來不及解完時間就到了，最後你就只留下「這個人腦袋轉的很慢」的印象，或許你很強，但他們無法從對話知道你多強，GG。
之後HR有來約跟老闆二面，因為老闆準備出國時間很緊迫，我剛好卡到要開會就跟他說不行，HR說好吧之後再約，然後就沒之後了，哈哈QQ。
悠福科技
- 工作內容：Data Science Intern
- 職缺類型：長期Intern
- 面試大概流程：工程師問履歷 + 工作期許
- 面試方法：一面網路，二面實體
一開始會先約一次Online interview，但其實沒問太多問題，主要是跟你確認學經歷，期望的工作內容與工時，另外還有薪水。
基本上這職缺我認為很吃履歷，因為他一開始就說我的學經歷跟他們要的人才很接近，而且符合需要單打獨鬥開發的要求，基本上沒什麼問題，只剩下我的意願怎麼樣，所以可能對履歷不太好看的人比較不友善，如果之後有空我預計會寫履歷篇，因為我經歷也很空乏，跟我一樣空乏者可以參考看看，如何在不說謊的情況下豐富(灌水)履歷。
然後是二面，二面多了一個(看起來)比較資深的主管，多問了一些履歷的問題，以及基本的程式問題跟邏輯題目，但大部分還是意願為主，以及生涯的規畫跟做事的方法，然後有提到他們這裡是做廣告相關演算法，所以有順便問我這方面的經歷。
這工作算特別，有別於其他以應用開發為主，主管有提到這工作主要是希望實習生研究新方法並開發，過程會跟一些學界實驗室合作，甚至鼓勵將其作為你之後的碩論目標，我覺得是份可以兼具學習跟實戰的工作，不過缺點跟網路上提到的一樣，辦公室跟一般的新創比確實舊了點……
Umbo
- 工作內容：QA Intern
- 職缺類型：長期Intern
- 面試大概流程：主管"全英文"問答
- 面試方法：一面網路聊天，二面實體
Umbo算是裡頭我唯一有聽過的新創，其實當初JD上寫的我完全都不會XD 但抱持著圓個夢還是去投了，過程整個就是不可思議，我只能說當初有投真是無比正確的決定。
關於面試，其實有個在Umbo實習的大神分享過，基本上他的分享內容跟我遇到的99%雷同，特別是考題部分，實在很佩服他記得如此詳盡，建議面試前膜拜完他的優文。
基本上從頭到尾都是QA部門的大主管跟你來往，雖然人家是華人，但不會說中文，所以基本上就是一場將近2.5HR的英文奮戰，不過主管人非常好，在正式面試前還會跟你約Phone meeting哈啦一下並告知面試的考題類型。
然後就是英文搏鬥時間，不過不用擔心對方人非常好，你如果聽不懂可以直接反應，他會放慢速度+換個說法再表達一次，重點你敢不敢開口，肢體語言是很好的幫手，我英文口說能力這麼破都照樣過關，各位一定沒問題。
問題主要有兩種，一個就是大神分享的基本知識題，網頁前後端、資料庫、Git、Linux, etc. 然後兩題遞迴程式題，你答不出來其實也沒差 (我)。
重點是第二部分，他會問你很多個性相關的問題，例如你喜歡單打獨鬥還是群體合作啦，有沒有甚麼討厭的科目或老師，未來想當RD or QA、前端 or 後端工程師啦，諸如此類，以閒聊的方式進行，不用太緊張，我覺得一方面是看看你這個人跟他想找的頻率對不對，一方面也是看你英文的表達O不OK。
總歸來說我覺得是個很棒的面試經驗，算是了解了QA的生態，而且面完之後我覺得自己英文口說大幅躍進XD 主管給我的感覺非常舒服，小缺點只有薪水有點低 (也可能跟我問題都答不出來有關)
新創篇大概就到這邊，其實後面陸陸續續還有些新職缺，但後來我就主力在大公司的準備了，很遺憾沒面太多，總結來說，新創不要求你的基本實力要頂尖，處事風格以及實作的經驗才是他們要的，而且普遍給非常大的彈性跟發揮空間，再加上大部分都可以自由談薪，Return offer也基本上保證有，我很建議去挑戰看看。
下段輪到台商篇~
