[心得] 2020新鮮人面試心得- soft | 合法醫療器材資訊網
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2020年3月25日—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...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 ...
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[1]
[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...
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