面試心得 (Google/Qualcomm/Amazon/Yahoo/LINE)｜面試經驗分享

文/kuan 紀錄一下 2022 夏秋找工作的過程，以及一些個人心得。 前陣子一邊準備口試一邊找工作，前前後後參加了二十餘場面試，把這個過程用文字紀錄下來給其他人參考，也算是受到一些人幫助後做的一點回饋吧。 文章主要會先簡單介紹我的學經歷、準備方向，然後是每一個職位的面試過程，最後會寫一些自己的心得或各方面的技巧。有任何資訊錯誤或是疑問，歡迎使用網站的留言功能或是來信 (kuan DOT mails AT gmail DOT com) 告知。   背景 114 學碩，大學到研究所都在做 ML、computer vision，沒有實習經驗、沒有發表、沒有競賽，拖到五、六月才開始認真求職。主要投的方向是 MLE/SWE，投遞管道主要是官網直接 apply 以及 HR 主動聯繫，少部分是 HH 跟內推。   準備 leetcode 從大二就創帳號，斷斷續續寫到面試前大約是 1000 多題。中途有辦過一個線上讀書會，從 ptt 徵了一些人一起準備題目，然後每週兩到三天的晚上會在線上解題目及分享解題思路，持續了半年左右。另外也有段時間跑去用 codeforces、atcoder 之類的演算法競賽網站，不過我面試只打算用 python，所以比賽也是用 python (pypy) 輕鬆玩而已。 ML 複習一些容易考的知識點，或是根據網路上分享的考古題去準備，基本上沒有為了面試花太多時間。 SD 一開始收集了很多類似 system-design-primer 的教材，但基本上都沒認真讀過，只有當隔天要面的公司以前有考過時，才會在前一晚翻幾篇文章來看。   履歷 一直有準備著，幾個月甚至幾週就會修一修，內容基本上就是放大學、碩班做過的研究，還有一些課堂作業之類的。另外，我有蒐集其他人好看、簡潔履歷的習慣，也常常在 r/cscareerquestions 上看別人的履歷甚至幫忙給評論。 BQ 稍微看過幾篇文章介紹常見問題，但沒有特別去想如何回答，主要是靠實際面試慢慢收斂出一個固定的答案。 其他 OS 跟計算機結構沒準備；計算機網路跟影像處理因為分別有職位要考所以準備了一下，但也只是上網讀幾篇文章，然後用 obsidian 寫一些筆記；C++ 有複習一些觀念，但面試時會老實說很少使用、需要重新 pickup。   面試 以下會分享各間的 timeline 和面試流程，至於面試的細節或是題目，我覺得每個人去面都不同，所以不會寫太多，對哪一間特別想知道的話可以聯絡我。 Google-Software Engineer, University Graduate 2022 — oct 25: 新加坡 recruiter 聯繫，提供履歷，轉介台灣 recruiter — nov 8: 台灣 recruiter 聯繫，電話小聊 — dec 30: 官網 apply — feb 10: recruiting coord 聯繫，提供可面試時間 — feb 14: recruiting coord 告知面試時間 — mar 3: 面試 — mar 7: 台灣 recruiter 告知已有結果，約 phone call — mar 8: 台灣 recruiter 電話告知被拒 這是我的第一場面試，基本上緊張到爆，本來想把 G 社放後面一點，結果 recruiter 就來 reach out 了。 面試官是北京的小哥，怕我緊張先閒聊了十幾分鐘。看我過去做 computer vision 就出了一題有點特別、不是 algorithmic 的題目，寫太慢沒能做完 follow-up，一關就下去了。 Google-Silicon Engineer, University Graduate 2022 — mar 31: 台灣 recruiter 聯繫，電話小聊 — apr 8: 官網 apply，寄信提供 team match preference — may 18: 上海 recruiter 聯繫，電話小聊 — may 19: 提供可面試時間 — may 24: recruiting coord 聯繫，告知正在安排面試 — may 30: recruiting coord 告知面試時間 — jun 9: 面試 — jun 10: 提供下次可面試時間 — jun 14: recruiting coord 告知面試時間 — jun 20: 面試 — jun 27: 面試 — jul 1: 上海 recruiter 告知面試 positive，提供成績單 — jul 13: 上海 recruiter 告知過 HC，等待核薪 — jul 19: 上海 recruiter 核薪 SWE 失敗後，另一位 recruiter 重新 reach out，問我要不要試試看 silicon，想說沒損失就同意了。team match 的部分提供了幾個 team 的 priority 之後，某個 team 的主管把我撿起來，於是開始面試流程，那位主管就是第一關的面試官。 面試三場下來，基本上還是 algorithmic 題居多，有一場問了那個 team 的 domain knowledge，有一場問了 Googleyness。三場都是英文，其中兩場不是台灣人。 核薪的時候，recruiter 先告知 base 數字有錯，需要回去 update，剛好當時一畝都在討論 hiring freeze、offer 被撕，還以為會直接啪，沒了。 Qualcomm-AI Software Platform Engineer (2022 New Grads) — may 27: 官網 apply — jun 8: 收到 OA — jun 12: 完成 OA — jun 14: HR 電話約面試 — jun 21: 面試 — jun 28: HR 電話約面試 — jul 4: 面試 — jul 5: HR 通知錄取，等待核薪 — jul 6: HR 核薪 這職缺聽說是一個 AI software engineering team 在台灣擴張中，做的是 Q 社自家的 SNPE。OA 印象中是六題 algorithmic 題目。 第一場是跟 team lead 聊天，沒有 technical question。第二場先是一小時的 HR 聊天關，然後是兩小時的 tech round，三個工程師聊學經歷、algorithmic 題、介紹 team 在做的東西。 Amazon-Software Dev Engineer Fulltime (Taiwan Campus Recruiting 2022) — apr 19: 官網 apply — may 11: 收到 OA — may 17: 完成 OA — jun 28: HR 告知重啟流程 — jun 29: 提供可面試時間 — jul 1: recruiting coord 告知面試時間 — jul 6: 面試 — jul 21: HR 告知通過一面 — jul 29: HR 詢問下次可面試時間 — jul 29: 提供可面試時間 — aug 11: HR 告知面試時間 — aug 17: 面試 — aug 30: 收到拒絕 OA 是三題簡單的 algorithmic，跟超多題的性向測驗。 第一場有一位做 embedded 的工程師擔任面試官，同時有另一位參與旁聽。印象中學經歷聊的不多，然後考了一題有點麻煩的 algorithmic，有做出來所以再口頭討論一題 follow-up，最後讓我問問題。 第二場是 ring 的一個主管，前面先快速介紹 team 在做的事，然後就開 LiveCode 讓我寫題目，過程比較像是寫考卷，面試官不會說話，題目包含 C++、CS basic、一題 algorithmic。寫完之後問了一題 BQ 以及讓我問問題。 Amazon-Cloud Support Associate — may 16: 北京 recruiter 告知 SDE 暫停，詢問 CSA 意願 — may 17: 回覆意願後收到 OA — may 20: 完成 OA — may 23: 北京 recruiter 告知 OA 通過，詢問 track preference — may 24: 吿知想先以 SDE 優先，recruiter 表示先暫停 CSA 流程 OA 是模擬解決客戶問題的超冗長測驗，以及再寫一次跟 SDE 一模一樣的性向測驗。 原本是打算一邊準備 CSA 一邊等 SDE，不過 recruiter 直接就說「這樣的話我還是建議你先不要面 Cloud 了」，然後流程就被終止了。 Yahoo-Research Engineer — jun 29: 官網 apply — jul 14: HR 詢問面試意願，提供可面試時間 — jul 15: recruiting coord 告知面試時間 — jul 18: 面試 — jul 25: HR 詢問下次可面試時間 — jul 25: 提供可面試時間 — jul 26: HR 告知面試時間 — jul 28: 面試 — aug 1: HR 詢問下次可面試時間 — aug 1: 提供可面試時間 — aug 2: recruiting coord 告知面試時間 — aug 8: 面試 — sep 1: 收到拒絕 第一場是 technical，先介紹 team 在做的東西，然後聊學經歷，面試官好像很想讓我放輕鬆，雖然有些話題偏尷尬。考了一題 easy 題後，follow-up 稍難來不及寫完。 第二場是一小時的 HR 關，有提到前面已經有不錯的 candidate 可能會拿走 opening，準備幫我送 profile 到其他 team 去試試看，所以接下來的部分會是另外一個 team。 第三場是台灣 research team 的 mgr，跟我介紹 org 以及 team 主要在做的事，接著聊學經歷，最後讓我問問題。聊完後考了一題簡單的 algorithmic 題以及介紹後續的流程。據他所說，之前面的那個 team 是針對美國市場的，而這個 team 主要是負責台灣這邊。 TI-Digital Field Application Engineer — jul 30: HH 透過 linkedin 聯繫 — aug 2: 提供成績單及履歷 — aug 9: HH 詢問相關經歷 — aug 10: HH 邀請與 HH mgr 電話小聊 — aug 11: HH mgr 電話小聊 — aug 16: HR 電話告知面試時間 — aug 22: 回信婉拒面試 — aug 24: HR 電話小聊，決議延後面試至口試結束 新加坡的 HH 透過 linkedin reach out。和 HH mgr 的電話小聊主要是先聽我用英文介紹學經歷，然後用中文討論、提供之後面試上的建議。 原本約好了一場面試，不過口試實在太忙，沒有多餘時間準備面試需要用的投影片 (TI 是我面試過程中唯一一間需要準備投影片的)，於是寄信要求取消面試。後來 HR 來電討論一下後，決議把流程延後到口試結束再繼續。 Siemens EDA-Software Development Engineer — jun 27: HR 詢問面試意願 — jun 28: 回信表示需要時間準備 — jun 29: HR 電話小聊 — jun 30: 回信告知同意繼續面試 — jul 1: HR 告知面試時間 — jul 11: 臨時有 meeting 撞面試時間，要求改期 — jul 14: 面試 — jul 15: HR 要求提供履歷及申請表 — jul 18: HR 通知錄取，電話核薪   HR 透過 104 reach out，沒接觸過 EDA 所以本來想婉拒，後來跟 HR 電話小聊，加上當時也沒其他 offer，就還是接受面試了。 面試先和 HR 聊天，包含一小段英文 small talk 確認英文程度；接下來有三個主管，先花了 1.5 小時用投影片跟我介紹 EDA，再討論學經歷，過程中我有表示自己 C++ 不強，主管們是說可以進來後再慢慢摸熟。 Synopsys-Software Engineer — jul 5: HR 詢問面試意願，電話小聊 — jul 26: HR 再次詢問面試意願 — jul 29: 提供履歷及成績單 — aug 4: 收到 OA 及 recruiting coord 詢問可面試時間 — aug 5: 完成 OA 及提供可面試時間 — aug 5: recruiting coord 告知面試時間 — aug 10: 面試 HR 先寄信詢問意願，本來是回答說正在準備口試，想要過一陣子再試試看，不過隔沒多久馬上又加我的 linkedin 再問一次意願，就先答應可以安排 1hr 長度的面試。 第一場有兩位面試官，口頭考十題左右的 C++ 觀念題，最後讓我問問題。 LINE-Machine Learning Engineer, LINE TODAY — jun 20: 官網 apply — jun 22: 收到 OA — jun 25: 完成 OA — jul 6: HR 詢問可面試時間 — jul 7: HR 告知面試時間 — jul 12: 面試 — jul 21: HR 詢問下次可面試時間 — jul 21: 提供可面試時間 — jul 25: HR 告知面試時間 — jul 25: 面試 — aug 1: HR 寄信告知通過面試 — aug 2: 回傳個人資訊 — aug 18: HR 來電告知結果，沒接到電話 — aug 19: HR 電話核薪 OA 有二十幾題，包含 ML、algorithmic、SQL、大量 Hadoop 題。 第一場有三個面試官，先簡介 LINE TODAY 在做的東西以及 tech stack，然後聊學經歷、考一題 algorithmic，最後讓我問問題。第二場是 30 分鐘跟 HR 聊天的 BQ 關。 Dcard-Junior Machine Learning Engineer — may 27: linkedin 聯繫 Kevin — jun 21: 詢問內推，提供履歷 — jun 30: 提供可面試時間 — jul 1: HR 告知面試時間 — jul 5: 面試 — jul 6: HR 詢問下次可面試時間 — jul 6: HR 告知面試時間 — jul 11: 面試 — jul 13: HR 寄信告知被拒 網路上看到 Yu-Sheng Li 的心得文就直接透過 linkedin reach out，聊了很多 Dcard ML team 的近況以及他個人的心得，最後請他幫忙內推，非常感謝！ 第一場考 ML metrics、實作 set、一題 algorithmic。第二場先跟 HR 聊天，然後 tech round 聊學經歷、設計一個 rec sys，包含 data、model、metrics、serving 都會討論到，滿有趣的一關；最後一些時間讓我問問題。 玩美移動-AI Engineer — may 25: HR 詢問面試意願 — may 27: 收到 OA — jun 3: 完成 OA，提供成績單及履歷 — jun 6: 面試 HR 透過 104 reach out。OA 好像有三題，印象中都是難度不高，規定用 C++ 不過語法用的不多所以 python user 不用太擔心。 面試先跟 HR 聊天；tech round 聊學經歷，接著是面試官介紹目前的業務，包含正在做的方向以及未來想做的方向，最後讓我問問題。 彩富電子-Algorithm Engineer — may 25: HR 詢問面試意願 — may 27: HR 電話小聊，提供性向測驗 — may 29: 完成性向測驗 — may 30: 提供成績單 — may 31: 提供申請單及碩論摘要 — jun 1: 面試 — jun 10: HR 通知錄取，電話核薪 HR 透過 104 reach out。 面試先跟 HR 聊天，然後是 tech round ，面試官是公司兩個方向中其中一個方向的主管，先聊一下學經歷，然後介紹一些公司正在做的方向，剛好跟我的研究有相關，所以也問了「如果是我會怎麼做」之類的問題，接著考一題 algorithmic，最後是再介紹一下公司的 org 以及讓我問問題。 鈦坦科技-Software Engineer — may 28: meet.jobs apply — may 30: 收到 OA — jun 12: 完成 OA — jun 22: meet.jobs 收到面試通知 — jun 25: 面試 透過 meet.jobs 投遞，OA 內容忘了但應該不難。 快速面試只有 20 分鐘左右，先簡單介紹學經歷，然後是面試官快速問一些問題，其中因為履歷有提到 vim，便叫我舉例兩個插件的名字，最後是 HR 問一些問題。 其他-投了直接被拒 Amazon (backend), Amazon (ML), Yahoo (backend), Intel, iKala 其他-投了但沒回應 趨勢, Garmin, Qualcomm (MLE), Google (ML, Pixel), Yahoo (Data Scientist), etc 其他-本來也打算投 Pinkoi, foodpanda, Garena, PicCollage, Tomofun, Houzz, KKBOX, etc. 其他-被我婉拒或 ghost ASUS (通訊), MTK (約聘), NVIDIA (Tegra), 群聯, NXP, Circle AI, Taboola, etc.   後記 一些 tips 或是不知道該放在前面哪一段的東西。 求職方向、公司和我相似的話，不用太擔心 leetcode，幾乎都是偏簡單的題目，把 blind 75 練熟，再加上一些網路上的高頻題湊到 200~300 題，就可以去試試看了。 可以用 spreadsheet 紀錄各職缺目前的進度，才不會多家同時進行的時候，容易搞不清楚自己目前進行到哪。 信件的話可以用 gmail 的 label 來區分，加上顏色的話可以很清楚看出 inbox 有哪些公司正在 processing，也可以快速叫出某公司過去所有 thread。 平常偶爾會逛一畝，看看面經或是最近美加的找工狀況跟 package 數字；知乎也會逛但更 casual 一點，通常是看一些演算法、競程的文章。 英文的話我也不強，大二考多益 870，平常基本上用不到。聽力方面，常看外國 {you|v}tuber 或各種奇怪的影片，也許有點幫助。以面試而言，能溝通最重要，敢說就贏很多人了，難的地方在於面試前後的 small talk。 碩班 new grad 可以早點投，拖到後面跟碩論卡在一起的話壓力可能會很大。至於何時投，我聽到的幾乎都說愈早愈好。 linkedin 可以學著用，稍微更新學經歷然後掛 open to work，有一些HH從上面聯繫我，也有已經在職的人主動幫我內推。 mock 的部分我只有看一些網路影片，然後約過一次 pramp 而已。自己練習的話可能就試著邊說出想法邊寫 code，不過有同伴一起準備的話應該容易許多。有沒有必要的話我覺得見仁見智，會緊張的人就很需要，甚至要預先想好應對的 template 來流暢自己的表達，不過如果 mindset 很好、能夠輕鬆和面試官應對，那就不太需要。 本文由 kuan 授權轉載， 原文《面試心得 (Google/Qualcomm/Amazon/Yahoo/LINE)》 > 相當推薦新鮮人們可以透過 【1111給你一雙大翅膀】  新鮮人畢業季 ，尋找更多求職有用的資源!  新鮮人博覽會 https://www.1111.com.tw/186170/ 履歷擂台 https://www.1111.com.tw/186169/ 履歷健診 https://www.1111.com.tw/186168/ 線上講座 https://www.1111.com.tw/186167/