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#2021INSIDE未來日｜在HR e 化中做到AIoT數位轉型，震旦雲讓「人資」也能上雲！
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以下為本段內容文稿：
歡迎來到「一天聽一點」，在一年的中間，許多學生畢業的季節，來跟大家來聊一聊「生涯」跟「職場」，似乎是很應景的話題。
但你放心喔，我要跟你聊的不是如何找工作、面試，這一類比較技術性的問題；而是在這個動盪、快速變化的時代中，我們要怎麼樣「安身立命」？
所以呢，我們企劃了三集「過好人生」的專題，要來跟大家分享，如何駕馭那未知的未來？我想不管你是剛畢業的菜鳥，或是已經在江湖上走跳的老手，都會覺得很有幫助。
而在「過好人生」系列的第一集，我要開門見山的，來幫你破解一個思考、一個問題。
那就是喔：「不管你現在幾歲，有工作還是沒有工作、薪水高還是薪水低？你對未來都會有一種淡淡的焦慮，不確定是否繼續往下走，是對的選擇嗎？」
你是不是也感受到，那些過去覺得顛撲不破的保證，全部都一點一滴的在瓦解中呢？
你的焦慮並非空穴來風，在我分享「如何面對這些焦慮」之前，我們先來看看幾個客觀的數據。
首先喔，根據「行政院國發會」最新出爐的一個報告裡，它載明喔，在不遠的未來，大概就是民國150年，我們台灣的人口會比今天少了679萬，只剩下1660萬，回到民國65年的狀態。
這意思是說，我們現在剛好站在一個分界點，接下來每往前走一步，我們的人口數據就會往後退一格；但是不同的是，這次的1660萬的人口結構，會跟以前很不一樣。
首先呢，65歲以上的人口，會從當年的60萬膨脹到730萬，是當年的12倍；但是出生的人口，卻從42.5萬降低到5.6萬，比當年的七分之一還要弱。
聽到這些數字可能沒有感覺，我直接講白話文；現在全台灣有2600多所小學，如果都沒有關門，每間學校就平均只會有25個學生。
你想想看，這樣的狀況底下，有多少教育人員要被淘汰？而周邊有多少的產業會跟著萎縮？
好！就算你不從事教職，也不想生小孩，那個時候每年能繳稅的人，只剩下810萬人，是現在1730萬納稅人口的一半。
但是卻要支應730萬人的退休年金、長照費用和醫療支出；從現在5到6個人，養一個退休人口，到1比1的cover，我們只有40年的時間。
如果講到這裡，你還是沒有感覺，我就直接告訴你，只要你現在小於58歲，你有很大的可能會領不到勞保，甚至於呢，你要繼續工作到75到80歲都是正常的。
當然你也可以說喔，晚點退休沒什麼不好，反正壽命那麼長，繼續工作當練身體。那我再告訴你一些產業的實況，你可以想一想。
所謂的「工作」，你那種覺得想要做一輩子的，它會不會存在？就算你想做，還有公司會要你嗎？
我們來舉幾個例子喔，大家都知道台灣過去一直以來是機車王國，隨便走在馬路上，你都能夠看到不管是綠牌、白牌、黃牌、紅牌…這種各式的機車，滿街趴趴走。
而這樣子高密度的機車使用，就造就了上個世紀的八零年代，台灣機車行隨便開，隨便賺錢。不過同樣的情況到了二十一世紀之後，開始了有重大的轉變。
由於電動機車的技術愈來愈成熟，無論是更時尚的外型，更便利的充電站、加上環保政策的助攻、實際價格的補貼跟補助；它都相較於傳統機車有更好的吸引力對於消費者，它帶動了近年來電動機車的換車潮。
而電動機車就像3C產品一樣，在維修的時候，不管是哪裡出問題，只要把整台電動車接上電腦，就能夠很快的診斷出故障的位置，直接換掉零件。
不再需要那種傳統機車行，老師傅的維修經驗，而且維修價格更透明、更低。在這樣的風潮底下喔，傳統機車行如果不轉型，你想想看生意還能維持幾年？你可以自己想一下。
如果你覺得機車行是「黑手」，是屬於「藍領」的產業，跟身為「白領」的你無關，那你一定不能錯過我接下來要說的例子。
「大數據」的運用，在這幾年來已經是大家都知道的事。你可曾想過所有使用習慣、生活方式、健康數據，都會透過電子化的大數據被記錄之後，所有的產業都能夠針這些數據，去鎖定他要的族群，去設計出更受歡迎的產品。
你想想看，假設你這輩子會得到什麼病，都可以透過「大數據」推算出來；汽、機車全部自動駕駛，大幅降低車禍的機率，你還需要現在包山包海的醫療保險、意外保險嗎？
還是保險公司其實只要針對你所需要、買得起又適合的保單，直接推播到你的手機裡，方便你完成購買這樣就好啦。那麼這個時候，眼下全台灣21萬的保險從業人員，又該何去何從呢？
我們都知道打敗計程車的，不是另外一家更大的計程車行，而是叫車軟體Uber、滴滴打車；而打敗出版業的，不是哪一個強大的作者或者是書商，而是沒出過任何一本實體書的「臉書」啊。
而你可能不知道的是，讓口香糖的銷售量急劇下滑的，不是另一外款零食，而是「社交軟體」。因為當人不用直接互動的時候，口氣清新的需求，也就沒那麼重要了。
在未來，你根本不知道你的敵人會在哪裡？也不知道你的公司還能活多久？就算它現在看起來很大。更何況喔，在台灣的大企業是相對少的，絕大多數都是中小企業。
而中小企業只有七年的平均壽命，它關店的比率非常非常的高；以每個人平均45年的工作時期，你至少要換7到8次的工作，這都是很正常的。
所以談到這邊，你是不是覺得心中那種隱隱約約的不安，其實是很合理的。如果你沒有這樣的焦慮，我還比較擔心你勒！
那麼面對這樣的狀況，我們該怎麼思考？首先，你要知道的是喔，如果你的想法還停留在，找到一個工作安分守己的做下去，只要穩定就好；那恭喜你，你註定被淘汰。
為什麼呢？其實我們有很多人的生涯概念，是來自於20世紀，但卻要應付急劇成長的21世紀。不知道你還有沒有印象，在上個世紀，我們對生涯規畫的理解都很單純，而且單純得很絕對！
就像是讀了醫學院就當醫生，讀了師範學院就當老師，要是你不想讀書就當工人，這種「一個蘿蔔一個坑」的概念。
但你有沒有發現喔，在我們渡過了千禧年，進入了二十一世紀之後，這種精確分工、結果確定的事情，其實早就不存在了。取而代之的是，每三到五年之間，就會有不同的熱門新工作誕生。
特別是近幾年來，最熱門的工作像是YOUTUBER、網路小編、電競選手、居家整理師…這些等等的，都已經不是各大專院校裡，找得到相關的科系的新工作、新職業啊！
而這樣子的「實際產業」，跟「學術」之間的斷層，也老早讓生涯的議題，脫離了「精確分工、確定結果」這樣的途徑。
而更弔詭的是，有一個關於「知識更新速度」的統計數據顯示，現在的大學生，進學校第一年所學的知識，在他升大二的同時，去年所學的就已經過時，形同作廢啊！
這更說明了，要現在的學生從學校畢業之後，帶著所學的專業，去找到一個長期穩定、能夠做一輩子的工作，那幾乎已經是「神話」了！
再加上喔，我們現在所處的時代，是工業革命以來，人口和科技發展最快速，而且達到高峰的階段。現代的人一天的資訊量，已經是18世紀的平凡人一輩子的資訊量。
也就是說喔，雖然我們懂得比二百年前的人，還要多很多；但尷尬的是，我們大部份的思考方式，卻沒有進步多少，還停留在工業時代那種「找個能夠做一輩子的工作」這樣的思考框架裡。
在這裡我邀請你想一想喔，要是你的思想沒有適時的，隨著時代的進步而一起前進，你又偏偏生活在變動這麼快速，對於「未來」是前不著村、又後不著店的狀況裡，那麼怎麼樣會讓人不焦慮呢？
如果你不想要繼續焦慮下去，那麼關於未來生涯的因應策略，就是你最急迫、最需要學習的部份。
但是在開始學習之前，我來說個故事，讓你對於這樣的學習，先有個正確的理解。IBM大型電腦之父「佛瑞德・布魯克斯」。
他在1986年的都柏林IFIP的研討會上，曾經發表過一個關於軟體工程的經典論文。論文名稱叫做《沒有銀彈》，之所以把論文的名稱取得這麼特別，是因為佛瑞德使用了一個隱喻。
在歐美的傳統故事裡，傳說喔可以用銀製的子彈，就可以殺死吸血鬼、狼人或者是任何怪獸；所以呢「銀製的子彈」就會被引申成「解決問題」的最有效方法。
而佛瑞德把論文取名成「沒有銀彈」，就是在強調軟體複雜的本質，並沒有任何一個技術或方法，可以像是殺死狼人的「必殺技」，並沒有那種一招斃命，一用就靈的這種途徑。
而事實上，像軟體工程這樣的挑戰，就跟現代人的生涯規劃是同樣的複雜。過去所有行業的權威，和牢不可破的真理，都在此刻會被推翻，沒有任何的「保證」可言。
因此呢，我們未來將面對的問題、還有解決這些問題的資源跟方法，都會是「史無前例」的，都必須由我們自己親手去開創。
而真正「解決問題」的高手，就像佛瑞德這樣的人，他們老早就參透了「一勞永逸」的方法其實根本不存在。
可以追求的是鍛練自己的「思考能力」，把自己打造成為能夠「靈活應變」，去適應各種的變化，而不斷的更新、持續升級的系統。
如果你還是聽不懂，非得要一個答案，那我只能說，現代生涯唯一的不變的，是「一直在變」啊！唯一的解答就是「沒有絕對」！
而你的腦袋裡那些一成不變、不動如山，企圖想要找一個工作、一個專業，就做一輩子的「舊思維」；如果再不移除，那就會像是當大家都在用智慧型手機的時候，你還堅持使用「call機」，這是一件很荒謬的事喔！
更可怕的是，這些過時的思想如果不即時更新，當生活和工作的壓力越來越大之後，它會變成一種毒素，變成一種「思想的遺毒」。
不知不覺會腐化你的心靈，讓你對生命感覺到絕望，成為自我發展的最大阻礙，這會是你要的嗎？你可以想一下。
所以在下一集的節目裡，我會一一說明，這些「思想遺毒」的具體內容是什麼？及它是在什麼時候，植入你的腦袋裡？
面對「思想」這種無形的對手，你必須先認出它、標定它；才能進一步的打敗它、超越它。
要是你希望自己能夠與時俱進，不讓未知的新科技，消滅你熟悉的工作跟生活方式，那你就一定要鎖定我們的頻道。
除此之外呢，如果你想要更精確的，認出在自己的人生裡，無論是面對工作，還是自我發展的迷思或現象。
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... 過計算機概論，也考過台科的資工研究所（筆試過了但面試沒過） 如果我想要轉型到這類的單位，是不是一定要補個電資的研究所來讀，有其他的方法嗎. ... <看更多>
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台慧電子面試 在 [心得] 研替面試(台積/MTK/群聯/慧榮/益華/新思/群暉/NVIDIA) 的美食出口停車場
====Outline====
前言
事前準備
台積電 (CAD Flow)
聯發科 (數位IC/CAD/軟韌體)
群聯 (Firmware)
慧榮 (CAD Flow)
Cadence (Software)
Synopsys (Software)
群暉 (Software)
NVIDIA (Deep Learning)
結語
====前言====
各位版友好，
小弟在找工作期間受到版上文章幫助許多，
因此發一篇心得文希望也能拋磚引玉，
小弟是電子所EDA背景，EDA剛好介於IC設計與軟體中間，
用前言紀錄一下找工作與工作選擇時的心路歷程，文長可以直接跳過ＸＤ
因為個人興趣是在軟體開發上，所以是比較想進純軟或EDA公司，
但是對Design House EDA相關的工作做了一些了解後我覺得有以下優點，
1. 錢可能比較多(?)
2. 可以碰到真的Design，實際解決先進製程碰到的問題，如果是foundry可以碰到許多Silicon Data
(套句面試主管說的話，我們的工作是用別人開發好的演算法來解決問題，
所以以前在學校學到的任何EDA演算法都還是會在工作中用到，只是比較不需要自己Implement)
3. 出路廣，基本上所有Design House都會有這種職缺，也有些人工作幾年跳到EDA公司
對我來說最大的缺點大概就是比較沒機會碰到大型的程式(當然有些Design House會有in house tool的部門)，
在思考很久後還是決定以興趣為重，因此我第二個抉擇是在軟體與EDA公司之間，
板上稍微搜尋一下應該可以找到滿多討論的，
坦白說現在CS的風潮滿盛的，在這種環境不免會想要趕快進軟體業跟風一下，
不過相較於半導體業，軟體的研替職缺似乎相對少？(也有可能只是我沒找到ＸＤ)
而半導體業看起來在幾年內仍然會是台灣十分穩定的產業，
加上EDA的工作應該有機會碰到滿多演算法的最佳化，這同時也是我會想要繼續學習的，
最後對於有拿到的offer衡量幾個因素包跨產業的職涯走向、薪水、地點，
我當時想了一兩天就覺得不管想再久也不可能想出一個最佳解，
最後想到系上教授在生涯規劃上給的建議:
”你唯有不斷的調整，一路走過去，才會找到最適合的地方。
如果你可以做到這樣子的話，你其實不用擔心你的initial state在哪裡，都可以。”
索性就選了一個當下覺得最喜歡的公司，
不太想被認出來所以就不說我選擇哪間了，
下方分享一下面試的準備與面試流程，
我想自己有沒有錄取也不是重點，
因此下方不會特別提說自己有沒有拿到offer，
也歡迎各位先進不吝給予指教。
====事前準備====
做了一份自我介紹的投影片，
內容包跨實習,專題,課堂project,碩士研究，
內容大致相同，但是會根據面試的公司做調整。
基本上一定會問你做出來的結果如何，
如果不理想的話是為什麼？如何改進？怎麼分工？
leetcode學期間有空閒就會寫一下，
到暑假求職期間大概練習70題左右，
大部分easy加上一部分的medium，
另外有看一本書cracking the coding interview，
這本書內容不難都是經典題，解答也寫得很好，
我認為非常適合用來對大方向的題型做了解。
複習C++，這部分用大一修課的投影片，
複習包括const, function pointer, virtual function, polymorphism…等等觀念。
複習網路上的考古題，
這部分我認為是一定要做的，
考古題重複的比例超級高，
不同公司出的題目常常也都雷同，
所以一定要複習。
另外因為要面群暉所以惡補了一下OS，
推薦清大OCW周志遠教授。
不過沒什麼被問就是了ＸＤ
事先準備好一些想問的問題，
這部分就看自己最在意什麼，最想了解公司哪部分！
====台積電 (CAD flow)====
首先提醒來GG面試的版友如果有準備投影片的話最好印出來，
雖然現在應該可以帶筆電進廠區了，但是還是以防萬一，
一到公司就先做人格測驗跟英文測驗，
之後就搭接駁車到另一個廠區面試，
面試主要是在聽我投影片做自我介紹，
介紹過程中主管會不時提出問題，
如果主管熟悉的領域問題就會比較深入，
像是我碩士研究的部分就問了很多，
如果我的回答不太合理會再繼續問下去，
最後就是介紹部門跟由我提問，
CAD部門需要在新的製程出來之前搶先了解並解決EDA Tool可能會碰到的問題，
最後由主管帶我離開結束這次面試。
====聯發科 (很多部門)====
一到面談室先帶去一個小房間做上機考(C/C++)，
上機分選擇題跟程式題，
選擇題有做網路上的考古題應該就沒問題，
第一題考dynamic allocate 2d array，
第二題考字串處理相關，
老實說都不難，可是我兩題都沒寫出來...
需要注意的是題目是自己要寫scanf/cin吃測資，
另外compile很慢會當當的，所以準備上基本語法一定要記熟，
(不過後來面試沒有任何主管跟我提到這份考卷)
做完筆試就到另一間會議室跟主管面試，
總共有五個主管分別來至不同部門，
每個主管都會給你名片，這時一定要記好每個主管代表的部門，
因為最後要勾選對哪間部門沒興趣的表單，
面試的流程是自我介紹->專業問題->部門介紹->面試者提問，
自我介紹時主管就會根據內容去做提問，
因為面試的主管大部分是做數位IC設計的，
我也直接承認我不太想找寫RTL的工作，
感謝主管們認真的幫我想有什麼工作適合我ＸＤ
中間休息吃晚餐一小時，
晚上也是一樣面試五個部門，
數位IC主要就問我有沒有跑過完整的design flow，Verilog寫過什麼、怎麼架構、怎麼省面積、timing沒過有可能是什麼原因......
CAD組比較偏向問我碩士研究的方法、想法
軟韌體的team就問做過project的大小、分工、如何debug、de過最難的bug，
最後由我提問完結束面試，這裡就不細說每個部門的工作內容了。
====群聯 (Firmware)====
面試台北兩個韌體部門，
兩個部門各有一份考卷，
內容包含C語法，演算法/資料結構的概念，
簡單的程式題，OS/計結相關的問題，
如RISC vs CISC, Interrupt service routine，
面試先自我介紹然後面試官問問題，
其中有一個面試官問我為何想來應徵群聯韌體的職缺，
我說了一些像是喜歡寫程式還有認為群聯前景很好等理由，
這些理由有點虛當然也說服不了面試官XD
於是他便向我分析了軟體產業與做韌體的不同，
例如在programming上寫韌體OO的觀念比較沒那麼重視，
以及做韌體主要重視的是domain knowledge，像群聯本身是做NAND flash controller，
如果是從多媒體、通訊等等的韌體跳過來對他們來說也是要重新訓練。
非常感謝面試官的分析和介紹部門。
面試結束後主管會進來看你還有沒有什麼問題並順著問題介紹部門。
====慧榮 (CAD flow)====
公司會先寄信告知面試當天需準備的事項，
面試前會先做英文，智力測驗跟專業測驗，
英文聽力我聽得滿吃力的，不過有可能是我太久沒接觸英文，
專業測驗包含對design flow的了解，
簡單的程式pseudo code，
以及setup/hold time……等等design的知識，
做完之後一樣是投影片自我介紹，
專業問題主要環繞在我自我介紹的內容，
我當天是直接接續二面，一樣是自我介紹與主管提問，
個人認為慧榮的CAD team能接觸到的東西滿廣的，
根據主管的說法是新人會先將design flow的各個環節都摸一遍，
再依照興趣能力去分配工作。
====益華 (Software)====
新竹：
面試新竹一個做formal驗證的部門，
面試流程是分別與兩位主管面試最後再與大主管面試，
面試問題主要是針對我目前的研究題目，
以及跟我研究相關的其他領域延伸出去問，
也討論了一下我的研究中的某些function用什麼語言來寫比較方便ＸＤ
我想不同背景的人應該會被問到不同的問題，
之後就是主管介紹部門的工作內容還有提問，
因為在IC Design中的不同stage都有需要去用到這個部門的產品，
個人認為工作內容有機會接觸到的IC Design的滿多環節的。
台北：
因緣際會下知道原來台北有一個做package的部門，
面試流程為自我介紹->筆試->白板討論，
因為是軟體公司所以在自我介紹的時候就問了一些問題確認我對軟體開發的興趣能力，
筆試為程式pseudo code搭配一些有趣的個性問題，
像是如果你不做軟體工程師你的工作會是什麼ＸＤＤ
題目簡單，不過我還是犯了一些錯誤被點出來，
最後是三題白板題，差不多leetcode easy~medium的問題，
像是找出array中a+b=c的組合，
還有給你一堆數字找出最大的組合，ex: 5, 70, 6 => 7065
結束之後就由主管介紹部門，部門主要是在美東，
在台灣設點共同開發一套公司的封裝軟體。
====新思 (Software)====
一面：
一面總共有兩個部門，一到公司先做兩個部門的考卷，
有一份比較難另一份稍微簡單一點，
內容包含C的觀念，複雜的pointer操作，繼承，程式題，
情境式的class設計，資料結構比較，物件生成期，程式debug，
一張考卷只有30分鐘寫起來滿趕的，
接著是第一個部門的面試，一共兩位面試官，
利用空檔時間考了一題白板題，並分析複雜度，
之後由我做自我介紹然後面試官提問，
我有些忘記哪些問題是哪個部門問的，
所以以下問題兩個部門合在一起寫，
資料結構的比較(array, linked list, hash)，
static變數，繼承問題(繼承問滿細的)，polymophism，寫code的一些架構與習慣，
寫過程式的大小, 組員人數......等等。
也有針對成績單上成績比較差跟比較好的地方去問，
然後筆試寫不清楚的地方會再問你一次。
二面：
只有一個部門進入二面，
一樣是先自我介紹並穿插C語言相關的問題，
二面的問題個人認為比較偏向寫程式的習慣，
像是會不會寫一些測資確定自己的程式再更動後不會有bug，
再度問到繼承，一個很有趣的問題是如果有一個base class被100多個class繼承，
如果要做一些更動會很麻煩，那你覺得這個時候用繼承還是一個好作法嘛？
有沒有其他方法？我直接答不出來ＸＤ
另外也有討論一下segmentation fault，
不過我除了pointer指到NULL以外想不太到其他caseＸＤ
基本上主管都是順著你的回答繼續問下去，
這個部門是作frontend的simulation，
最後由我提問之後結束二面。
====群暉 (Software)====
先說結論，
看完版上眾多關於群暉的心得分享後，坦白說還滿緊張的，
但是我想寫白板題的時候就有什麼想法就說出來跟面試官討論，
這次面試中有時候我做法也想不太出來，
是靠著跟面試官討論，還有面試官給我的提示才一步一步完成。
在面試中我不斷地被問到對軟體開發的哪一塊比較感興趣，
很明確自己想去哪個部門的版友應該可以在這個時候爭取一下(?)
第一關：
第一關是兩位面試官一同面試，
由於本身是EE背景所以我先介紹了一下自己修過比較偏資工的課，
以及稍微介紹了一下研究題目，
十分意外的是面試官竟然有先google過我的研究題目，還查到了我實驗室的學長ＸＤ
因為我有修過電腦網路的課，所以問了我一下TCP/UDP這些觀念，
白板題跟regular expression有關，判斷pattern跟string是否有matching，
“.” matching any single char
“*” match zero or more of the preceding element
ex: a.b* == acbbbbbb
我用了while loop跟一堆if去討論，
花了很多時間最後也有些case沒考慮到，
好險面試官還是讓我進路第二關。
第二關：
第二關的面試官有先跟第一關的溝通過，
所以我不用再從頭自我介紹一次，
面試官問我還有沒有其他想介紹給他的，
我便說了我再資料結構這門課做的project，
接著白板題兩題，
翻轉字串hello => olleh，翻轉語句hello world! => world hello!
字串使用linked list結構，
寫完後確定沒有問題就讓我吃飯休息。
人資關：
這一關就人資會問你很多問題，
我想應該跟大部分人資的問題相似，
我就照當時想到的回答。
第三關：
面試官一進來開始跟我聊寫過的程式語言，
如何debug，之後討論了一下資料結構的優缺點，
然後再紙上討論BST的特性，還有怎麼做delete，
討論的差不多時，面試官就說那來寫code吧ＸＤＤ
於是就在白板上把delete給實作出來，
後面又考了一題binary tree任意兩點最長的一條path找出來。
這一關面試官給我一種帶著我寫code的感覺而不像在考試，
寫完沒問題之後面試官說去請主管進來，到此終於鬆了一口氣。
主管關：
主管知道我沒修過OS，所以就問我對OS了解多少，
我就把我面試前背的東西說一說，主管也沒有為難我，
不過還是考了一下白板題，一題ctoi，一題BST的insert，
我用了一個不太乾淨的寫法寫完了，
主管希望我用double pointer的方法寫得好看一點，
但是我對double pointer不太熟沒想出來，
最後就看主管表演了一下double pointerＸＤ
由我提問之後結束面試。
====NVIDIA (Deep Learning)====
履歷寄出過一陣子後接到主管的電話，並約了一個時間做phone interview，
phone interview的問題主要環繞在我做過deep learning相關project，
用過的toolkit，我回答keras跟pytorch，對底層的CUDA沒什麼研究，
也被問了EDA領域有沒有什麼deep learning相關的研究，
另外也問了我對deep learning的看法，對現在AI發展的了解，
可能是因為是phone interview沒問什麼技術問題，
之後因為答應了其他offer就婉拒了on-site interview，
這個部門的工作內容是和客戶合作完成deep learning相關的應用，
也算是幫助公司推廣deep learning。
====結語====
求職也經過滿長一段時間的，
坦白說真的滿累的，不過很高興自己也有機會能發一篇心得文供大家參考，
我想最大的心得就是對有興趣的工作真的要勇敢投遞履歷，
就算沒有錄取也賺了經驗，不會有遺憾。
最後祝所有為了求職奮戰的版友都能順利找到理想的工作！
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