# 資訊科技產業專案設計課程作業 4
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> Author: 姜西難 JohnCena
## 自身能力
- 學歷: 成大資工碩一
- 最熟的語言: Python
- 最熟的是: ML/DL
- 經歷: 一個 AI 實習、一個影像 DL 實習、幾個比賽有得名
## 面試職缺(一)
Google, Software Engineering Intern, Summer 2022 [連結](https://careers.google.com/jobs/results/85446077508920006-software-engineering-intern-summer-2022/?location=Taipei,%20Taiwan)
2022/02/06 前要申請
### 官網工作內容
他會根據你的背景與經驗把你分為以下兩種
1. Product and Systems Development
- 要改進或擴充 Google 現有的產品,像是改進搜尋、建計算平台、網路科技、拍賣系統等。需要的類似的專業能力像是 UI 設計、嵌入式系統、資安、Android App等。
3. Engineering Productivity
- 想建能夠從分散式計算的架構中,挖掘出各種 use case, scenarios 的自動測試系統,他說這是個全新的東西,沒有教科書能教你怎麼做。
### 官網所提及的能力
- Minimum:
- 資料結構、演算法的經驗
- Preffered:
1. 很熟以下其中一種語言: C, C++, Java and/or Python
2. 有以下的經驗: Unix/Linux, Machine Learning, Tensorflow or embedded system
### 職缺所需能力與自身的匹配程度
- 必須要說的是他所提及的能力雖然有包含 Machine Learning/Tensorflow,但工作內容其實並沒有提到相關的東西,不過他們線上說明會有說到的就是他們各個部門和各個產品都會有 AI 的東西,或許進去就是隨便丟一個AI題目吧。
- 除了 AI 以外,就是 Linux 與嵌入式系統,以目前的時程來說,嵌入式系統可能就放掉了,Linux 底層的知識能怎麼補充就補充吧。
## 面試職缺(二)
Research Engineer, MediaTek
[連結](https://careers.mediatek.com/eREC/JobSearch/JobDetail/MRTW20200311000?langKey=en-US)
### 官網工作內容
要找會ML/DL的人進去幫助公司內世界各地的同事去開發出創新的DL理論及應用。
歡迎所有會ML/DL相關背景的人去,CV, speech, nlp, robotics等。
### 官網所提及的能力
- 曾用白盒子的方式應用ML/DL到真實問題上
- (optinal) 以第一作者的身分發過ML/DL相關的conference。
### 職缺所需能力與自身的匹配程度
- 官網說的白盒子方法,真的不是一般的難,我也曾覺得 Explainable AI 是很重要的議題想做,但讀論文讀到後面就越覺得難。
- 我也還沒發過 Conference。
- 雖然背景比上面的 google intern 來得契合,但畢竟這是正職,所以就需要有更多的經驗。
## 模擬面試
TODO
### Coding Interview
### ML Domain Knowledge
> src1: [連結一](https://allenyummy.medium.com/2020-%E7%A2%A9%E7%95%A2%E6%96%B0%E9%AE%AE%E4%BA%BA%E9%9D%A2%E8%A9%A6%E5%BF%83%E5%BE%97-%E8%8F%AF%E7%A2%A9-tutorabc-%E4%BA%9E%E5%A4%AA-%E7%BE%A4%E8%81%AF-%E4%B8%AD%E5%9C%8B%E4%BF%A1%E8%A8%97-%E7%B6%B2%E9%9A%9B%E5%A8%81%E4%BF%A1-%E5%BB%A3%E9%81%94-%E6%96%B0%E6%BC%A2-%E8%81%AF%E7%99%BC%E7%A7%91-%E8%B3%BD%E5%BE%AE-%E5%8F%8B%E9%81%94-%E7%B6%B2%E8%B3%87-6f4b0fdab431)
> src2: [連結二](https://allenyummy.medium.com/2020-%E7%A2%A9%E7%95%A2%E6%96%B0%E9%AE%AE%E4%BA%BA%E9%9D%A2%E8%A9%A6%E5%BF%83%E5%BE%97-%E8%8F%AF%E7%A2%A9-tutorabc-%E4%BA%9E%E5%A4%AA-%E7%BE%A4%E8%81%AF-%E4%B8%AD%E5%9C%8B%E4%BF%A1%E8%A8%97-%E7%B6%B2%E9%9A%9B%E5%A8%81%E4%BF%A1-%E5%BB%A3%E9%81%94-%E6%96%B0%E6%BC%A2-%E8%81%AF%E7%99%BC%E7%A7%91-%E8%B3%BD%E5%BE%AE-%E5%8F%8B%E9%81%94-%E7%B6%B2%E8%B3%87-6f4b0fdab431)
<!-- 1. 統計跟機率有甚麼差別?
2. 假設我們要偵測交易是否異常時,應該要用哪種Metric?
3. 甚麼情況可能導致overfitting? 以及如何應對這些情況?
4. -->