新鮮人軟體工程師面試分享(Google/Qualcomm/Yahoo/Dcard/玩美移動/彩富電子/鈦坦...)｜面試經驗分享
無論你正面臨面試挑戰，或是在職場中努力站穩腳步，這裡整理了實用經驗與建議，協助你釐清方向、提升應對力，並在每個職涯轉折點做出更明智的選擇。
文章目錄
新鮮人分享軟體工程師應徵經驗、刷題策略、及面試分享，圖片來源: freepik
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 (hankchen114 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。
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。
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。
延伸閱讀>>拿到 Google & Amazon Offer 的面試之旅（一）
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
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
投了但沒回應
趨勢, Garmin, Qualcomm (MLE), Google (ML, Pixel), Yahoo (Data Scientist), etc.
本來也打算投
Pinkoi, foodpanda, Garena, PicCollage, Tomofun, Houzz, KKBOX, etc.
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 Hank Chen 授權轉載, 原文: 《 2022 new grad 求職分享 》
