工業局攜手SEMI、美國在台協會 AIT
替台灣產業注入國際新動能！💪
為幫助國內產業尋找國際化專業人才，工業局攜手 #SEMI國際半導體產業協會、#美國在台協會 AIT，於今(9/17)舉辦「DIGI+ x TCA 2021國際數位人才就業媒合會」，共有 25 家國際科技企業參與，釋出超過 250 個職缺，近 2 成在台外籍專業人才參與，替台灣產業注入國際新動能！
👨💼經濟部工業局呂正華局長表示：
「工業局自2017年起，即持續推動跨域數位人才之培育，結合產學研各單位，提供臺灣大三至碩士在學學生，前往如：台灣大哥大、智冠科技、工研院、國衛院、金工中心等企業單位或法人，進行數位技能培訓與實務專題研習，迄今已培訓超過1,600名跨域數位人才，更成功輔導許多非資通訊背景之學生，具備進入資訊產業所需的跨領域技能，也有許多同學因此進入如台積電、聯發科等企業任職。」
#主題演講 #最新趨勢 #關鍵職能
本次活動除了尋才求職一對一面試外，還有 2 場主題演講，分別由藝珂集團躍科人才Isaac Liang協理，分享最新國際數位人才發展趨勢；以及安森美半導體Jacqueline Chien人資長，分享國際人才所需的關鍵職能，協助求職朋友瞭解自身定位並掌握所需專業能力。
#國際人才交流
今年首度將人才培育對象從臺灣學子延伸至在臺國際學生，共提供 59 名來自 23 國的在臺外籍生進入我國產業實習機會，加速培育具備數位科技與國際競爭力之專業人才。
此外，今年也促成 20 名臺灣學生至和泰大金、互聯安睿、全球智慧城市聯盟GO SMART、Caloudi等單位進行國際實務專題訓練，透過🇺🇸美國、🇨🇦加拿大、🇳🇱荷蘭、🇯🇵日本、🇦🇺澳洲等國家之海外業師或專家，與國內業師進行雙軌指導，以強化臺灣學子國際觀與實務經驗，促進與國際合作的機會。
#持續合作 #培養國際人才
經濟部工業局去年已與SEMI國際半導體產業協會合作「SEMICON Taiwan 2020人才培育特展」，今年再度攜手合作，擴大辦理本次國際人才就業媒合會，未來也將共同持續推動產業人才交流，辦理國際產業交流論壇，並邀請海外專家與國內產業互動分享，以促進我國人才之國際交流，詳情請關注DIGI+ Talent以及TCA粉絲專頁，以獲得活動最新消息。
DIGI+Talent 跨域數位人才加速躍升計畫
Talent Circulation Alliance 人才循環大聯盟
📰經濟部工業局新聞稿：https://www.moeaidb.gov.tw/external/ctlr?PRO=news.rwdNewsView&id=37082
聯發科實習面試 在 [心得] 2021 & 2022 實習面試心得- 看板Soft_Job - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
背景
112 電機所CS組碩一
學士非本科，拿過一次書卷
Lab 做深度學習相關的
2021 實習
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此時碩零 (2021/9 才入學) ，履歷一片空白，還要寫修過什麼課來充頁數，Project 都寫學校的作業
只會很基礎的 C++ 跟很爛的 python
沒競賽、沒專題、沒 side project、github 放垃圾
leetcode < 50 題(easy+medium)
無聲卡/沒進面試: Microsoft, LINE, Google, Amazon, 新思
感謝信: Tomofun, Intel
最後去一家新創做 ML
Tomofun - MLOps Intern
請人內推的，問什麼都不會，大概聊了 15 分鐘， Tech lead 當初應該心裡想: 這個人來幹麻的....
大致上都問說有沒有系統、網路相關經驗、有沒有用過 AWS，混血仔基礎爛爆都沒碰過QQ
搭電梯上來的時候有狗勾跟著員工一起進來，辦公室裡面真的有人在跟狗玩丟球 = =
工作環境很開放式(?)
結果：感謝信
Intel - DCG
一開始被分到 cloud platform 跟 IoT 的兩個人面我
幾乎都是在介紹他們在幹麻，然後穿插幾句有沒有聽過 XXX (根本沒聽過所以也忘了，都是跟硬體相關的，太多專有名詞念過去我也沒記住= =)
然後問最近有實際解決什麼跟硬體相關的問題、團隊合作經驗、知不知道 USB 底層原理
後來被轉到 Validation/Debug team，全程用英文，面試官有印度人...
先考了三題 python，都是基本題目，但當時我 python 很不熟... 很多語法都不知道
然後問了計算機結構 (因為我履歷有放計結作業就被問了..)、主機板上面有什麼(?)，也幾乎都是硬體相關的問題
結果：感謝信
最後暑假快結束的時候投了一家新創就去了@@ 深深感到自己有多爛
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2022實習
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此時碩一，有一家新創實習經驗
Project 一樣是學校作業，只是多了碩一上修的課 (DL 跟 Web programming)
競賽勉強放了學校的 final 充數... 是跟企業合作的(他們丟題目給我們比賽)
技能大概就 C++, Python, 一點點點點的 js
leetcode ~ 200 題
無聲卡/沒進面試: NVIDIA, 蝦皮, 聯發科, 新思, 群暉, WQ, Dell, Intel, AMAT, Tomofun
感謝信: LINE,AICS, Amazon Rings, Google, Microsoft, Appier, Umbo CV, PicCollage
主動終止:高通, HP
offer: Yahoo
LINE - Data team
三位面試官
問履歷 project、團隊合作經驗、協作寫 code 經驗、git、data 處理經驗
都沒問什麼技術問題，也沒考 coding
應該是我履歷沒料他沒東西能問 = =
結果：感謝信
AICS
一開始先給 codility 兩題，大約 leetcode easy ~ medium ，都秒解就上傳了
一週後收到一面通知
一位面試官，做 NLP 相關的
考了一題 leetcode easy (stack)，剛好沒看過...而且這是我面試紀錄以來第一次被現場?
寫得很卡很慢，一開始還給到爛解
我還問他白板題流程該怎麼走，最後他說這題高手 5 分鐘就能寫出來，當下就知道涼了
因為解太慢時間也到了沒被問什麼問題
面對面寫扣真的要練習過 (邊講邊寫真的難QQ)
結果：感謝信
Amazon Rings - SDE Intern
第一關
考一題 leetcode medium，解法是對的但是沒 run code，所以不知道有沒有 bug
follow up 寫太慢時間就到了，算沒解完 (只有把 pseudo code 補完)
過程中會穿插問你思路(e.g. 為什麼要這樣解?)
第二關
都是問 bq，還特別強調要按照 STAR 法則回答
我事前有上網看一下，列好模板，不過面試官好像覺得我的回答沒有很 fit STAR 法則
連續問了 3 ~ 4 個，他好像都不是很滿意的樣子(?)
結果：感謝信
Google - Software Engineer Intern
當初收到面試通知蠻訝異的... 原本選時段還勾到很早的，直接安排我下週面試
之後馬上寄信跟他說需要時間準備，才挪到 1月去... (其實沒差XD 反正都會被刷)
總之就是兩關各 45 分鐘演算法
第一關
中文面試
一題大約 leetcode medium
考前就一直賭說不會考 Graph (不想複習一堆演算法 QQ) 結果第一關就出 Graph
先問了一些 C++ STL 的問題，然後要我猜他要考什麼 (他還沒講題目，只有給我看扣)
之後就是一邊寫扣穿插一些問題，然後最後要我生 edge case
一定還有 follow up，只是我寫太慢了...
第二關
英文面試
一題大約 leetcode medium
題目有點長，不過讀完就有想法了，寫完之後一樣要我生 test case
一樣應該是因為寫太慢沒被問 follow up
最後結束的時候突然想出更優的解，不過來不及了 QQ
然後面試官一直強調說有沒有解出來不重要 (不過跟那些選手比起來，解出題目應該只是基本...)
結果：感謝信
Microsoft - Bing Maps
給了線上測驗之後寫完就沒通知了 = = 寄信詢問也沒回，總之就是被刷了
總共三題，兩題 easy 一題約 medium，應該就是有 edge case 沒處理好
Appier - Data Scientist Intern
請人內推，直接兩個 ML 大佬面我，都圍繞在 project 跟我的興趣、尋找我適合做什麼
最後一關是一個工程師面我
考 ML 相關的情境題 (拋一個問題，問你怎麼設計模型、特徵怎麼選等等...)
結果：感謝信
Umbo CV - QA Intern
兩位面試官，一個 SDE 一個 QA
問履歷，然後給了情境題問我會怎麼測試一個產品
最後想考一個 leetcode，不過題目才打第一行就被我猜出要考哪一題，結果就不考了 = =
結果：感謝信
Yahoo! - Search & Ads Engineering Intern
一面
問履歷，考了兩題 python 基本題都秒解
然後問了一些 js 跟 SQL (因為履歷上有放...)，結果答得很爛 = = 以後不熟的東西別亂放履歷
最後問了 ML 相關的問題，大多是名詞解釋 (CNN, Overfitting, ...) 答的算蠻順的
二面
考三題 leetcode easy ~ medium 都秒解，但某一題在優化的時候卡一個小 bug 很久 ...
這關就問比較多 ML 技術問題，因為我做 CV 經驗比較多，所以也都是朝著這方面問
三面
聊天關(?) 就是問問履歷而已
四面
HR 關，了解一些經歷跟問履歷而已
結果：offer get
PicCollage - Machine Learning Intern
一面
面試之前給了個 doc 要我寫好答案，面試會問。大致上是跟機率有關的問題，不難
面試的時候都是問 ML 相關問題，沒考 coding
因為我說想做比較 backend 的工作，不想搞 model，之後就把我轉到另一個面試官去
二面
是 MLOps 的人面我，印度人
再次被我的爛英文聽力打敗，真的 90% 都聽不懂... 只能從單字去猜
平常看 YT 印度人影片有字幕還好，真的要直接聽就聽不懂了...
問題都是傾向我想做什麼、我為什麼想做這些。比較像是真的要看我適不適合這個職位，而不是純看技術/經驗
結果：感謝信
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一直到碩士才真的有面試經驗，之前沒打工過，升學也都沒遇過面試
有機會的話還是建議多投一些累積經驗，至少以後面試的時候講話不會卡
從第一次面試到後面真的有漸入佳境的感覺(?) 雖然幾乎都是被刷啦 == 但自己感覺的確有比較順一點
然後聯發科真的很奇怪，去年看學校公佈欄在招實習生，寄過去完全不回就算了，我就當無聲卡
今年是他們直接來系館宣傳招人...說寄信過去會回寄表格，結果寄了根本也沒回= =不知道在幹麻
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※ 編輯: NTUmaki (223.140.254.155 臺灣), 04/01/2022 02:47:39
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