[面試] ML相關(上) 義明凌陽漢微科晨星台積

看板Tech_Job作者sc841101 (銘)時間9年前 (2016/11/13 23:49)推噓27(27推 0噓 6→)

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前言：由於板上Computer Vison和Machine Learning相關的演算法職缺分享不多因此我這邊簡單整理一下近五個月的面試心得，分享給有需要的大家先說一下小弟的背景： 113電子學+碩，碩論為用ML來做手勢辨識三年工作經驗，主要在做Computer Vision、Machine Learning演算法開發以及ADAS系統開發由於打開104蠻長一段時間的，陸陸續續都有面試邀約只要是相關的，我就會去談看看，多了解一下產業發展不過因為個人因素，我只找新竹的工作不然台北其實有非常多ML相關的職缺總共面試了14間，只有一間是我自己投履歷，我會分成三篇文章來分享面試心得，依照面試時間排序 (上)：義明、凌陽、漢微科、晨星、台積 (中)：中強、鐵雲、崴強、弘浩、聯詠 (下)：Magna、光寶、亞德有些距離有點久遠，可能記得不是很清楚，請多多包涵^_^ -------------------------------------------------- 以下心得分享 -------------------------------------------------- 公司：義明科技(義隆關係企業) - 演算法工程師內容：這是義隆的子公司，辦公室位在義隆的大樓裡，不過義隆不是100%持股印象中好像沒有考試，先是跟一個主管面試，之後是跟處長面談主要是要用Deep Learning來做手勢辨識過程中我覺得相談甚歡，不過被問到薪水時對方覺得我現在的薪水有點高結果：一個月後，感謝函 get -------------------------------------------------- 公司：凌陽科技 - 電腦視覺/機器學習演算法工程師內容：面試前，會有一份考卷要在家裡先完成主要是考矩陣、相關係數、MATLAB畫圖模擬、Perceptron Learning 都是很基本的觀念面試當天考英文、Machine Learning考卷 Machine Learning考卷印象中不難，考一些基本觀念而已想找人用Machine Learning做一些汽車、行人之類的辨識工作內容感覺非常像是在研究所做研究用MATLAB做一些演算法的開發模擬，C code也可以不用寫會有其它部門的人來負責結果：這個工作蠻符合我的期望，不過面試當時距離研替結束還有三個月，因此主管說先保留我的履歷如果之後有對此工作有興趣再聯絡他，安排二面後來就互相沒有聯絡了 -------------------------------------------------- 公司：漢微科 - 研究發展-Product RD Engineer(Algorithms)(新竹) 內容：其實我對AOI相關產業是完全沒興趣的只是那時候漢微科剛被ASML收購，因此很好奇，想去聊看看面試當天考英文、性向測驗、C/C++ 我原先的工作幾乎只用pure C，C++也只用STL函式庫而這份考卷考了很多C++的概念，我大概有一半空白考試時心裡還想說，為什麼我要來這裡面試Q_Q 和主管面談時，發現tone真的很不對我的技能不是他想要的：因為我對C++不太熟悉，LINUX系統也不熟他們的工作內容我也完全不喜歡：這跟我想像的演算法工程師不太一樣常常會需要配合不同客戶而調整演算法參數，並不是自己開發一套general的演算法於是簡單聊了半小時就結束了結果：三個禮拜後，感謝函 get -------------------------------------------------- 公司：晨星 - 電腦視覺/聽覺演算法開發工程師內容：去面試之前，我找了板上大家分享關於小m的考題都是c語言相關，花了一些時間研究不過面試當天的考題，完全不一樣題目有點忘了，應該是比較偏應用面有訊號處理、應用面的程式題、給一段程式debug，大概是這樣的方向好像是5題左右吧希望用將Machine Learning應用在一些產品上工作內容算是跟我的專長蠻符合的結果：一週後二面，主要是在聊天居多，互相了解在做什麼再二週後，offer get 不過我拒絕了，底薪比原公司低，雖然加分紅會超過 -------------------------------------------------- 公司：台積電 - 12廠CIM 內容：一開始聽到CIM就拒絕面試邀請，不過後來主管有解釋說他們是在做Machine Learning 於是就決定去了解看看面試當天先到7廠考英文、專業測驗專業測驗是考Machine Learning，內容蠻有水準的還好我前一天有惡補一下林軒田老師的Machine Learning Technique課程所以答得還可以主要是考一些Machine Learning方法的概念之後坐廠車到12廠和主管面談工作內容主要是利用Machine Learning來提升良率結果：一週後和部經理二面最後有拿到offer，32職等不過因為一些因素，所以沒有選擇台積 -------------------------------------------------- 下集待續... -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.229.36.196 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1479052155.A.5B9.html

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yainman

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bab7171

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testUI

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