# 資訊科技產業專案設計課程作業 4
> 貢獻者: 風吹雪 Vic

## Mediatek: Video & Image Processing SW Engineer

reference:
https://careers.mediatek.com/eREC/JobSearch/JobDetail/MTK120210907036?langKey=en-US
### Job Description
影像處理的實現及優化
Video Codec的實現及優化

### Requirement
碩士(電機資訊或相關)
C/C++
計算機結構
Experience for developing ARM NEON, DSP, VPU, APU, GPU, ISP, Video Codec

### 評估
優點:
四大資工碩士，做影像相關方面，學歷符合
C/C++具有一定的熟練度

缺點:
OS、計算機組織、計算機結構等基礎知識自認不扎實，仍有非常大的改進空間
沒有參與大型開源專案經驗
對於所要求的ARM等等開發經驗為0

### 面試題目及經驗分享
reference:
https://www.dcard.tw/f/tech_job/p/237513513
https://pttcareers.com/Soft_Job/1WS0t3bA

題目類型(擷取reference)

基本上pointer必考中的必考
相關的概念請翻書務必精熟
接著就是最近每家必考struct, union, 
配合sizeof
Const, volatile, static, extern 也很愛考
Heap、stack必考
Type casting也很多可以一起考
有些題目有陷阱，優先權、副作用、sequence point、segmentation fault
資結就linked list操作一定考
Queue, stack也會考觀念
其他binary search, hashing, binary search tree較少，可能只考口頭上觀念
Sorting像是insertion/merge/quick sort很愛考
Recursion 常見大一程設題偶爾會考
DP只要會最基本的即可
OS觀念就同步與鎖要會，virtual memory, page table, 中斷這些常常考
硬體大致上問cache, tlb, mmu, dma, pipeline, super scalar相關概念

首先考c語言測驗，包含選擇題與實作，實作的要用他們自己的IDE用起來蠻不喜慣的，
自己覺得應該考很爛..，考完進行主管面談。因為朋友有叫我建議我用投影片，
所以就用投影片介紹自己做過的專題。主管問得非常詳細，基本上每一頁都會有問題問你，
如果他覺得有問題的也會直接提出來然後問你有沒有改進的方式。白板題的部分問了給定我一個圓心跟半徑，
叫我做出一個圓。第二題叫我implement quick sort。考完之後又繼續問我一些OS問題，
直到人資走進來跟他說時間到了下一位主管已經來了(我有面聯發另外一個職缺)，
他才驚覺說抱歉然後給我我名片要跟我約時間講這個工作的內容。
二面：
二面是由一個大主管面試。他主要問了我碩論的問題，我就跟他講解了一下我碩論的內容是什麼、
它的contribution在哪、還有我是如何去完成它的。之後主管就跟我多講解了一些工作的內容，
並且詢問我一些用C, C++做過那些東西，還有問我是否有影像處理的經驗(我沒有XD)。

=>模擬面試問題

1. 請以C語言實作Linked List並且要有新增、刪除、反轉功能
2. 能簡單介紹一下你的大學專題嗎?
我的大學專題是利用Google-Cloud-Vision來為各種的風景照片來做分類，並為其加上註記
並且同時利用手機可以擷取到的資訊來達成使用半自動照片分類的方式，
架設網頁來使使用者搜尋，在搜尋時也使用Regular Expression來實作出模糊搜尋，
可讓使用者用少量的字詞來從資料庫中找到所需的照片。
3. 你的大學專題在做影像辨識時，當分析出的標籤錯誤時，該如何解決
答:這邊我們會先篩選出信心度高的，再以人工點選的方式將錯誤移除
4. 那可以請你實作出Quick Sort嗎?
5. Quick Sort會有worst case的情況發生，用甚麼方式可以降低發生的機率
在選定pivot的時候，不只選擇最左或最右的情況，而是找出最左、最右、中間三個數字的中間值
來降低發生worst case的機率。
6. 你還有做過其他影像處理相關的題目或經驗嗎?
有，使用不同模型訓練食物辨識，有使用到ResNet50、VGG16、NASNetLarge，其中ResNet50的效果最好，有九成的正確率，在影像輸入的前處理還有待改進

### 準備
對於經驗的準備:
可至GitHub上找尋影像相關專案，並將程式碼讀懂並且加以修改一些功能，證明對此領域有相關知識及興趣
Linux的掌握度要再提升

對於知識的準備:
讀計算機結構，並且可複習計組及OS

對於個人介紹的準備:
準備好自身的簡歷，並製作投影片，可以加以練習

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## 瑞昱: 影像處理系統設計工程師

reference:
https://www.104.com.tw/job/6izsp
### Job Description
視訊處理演算法開發
AI演算法開發
演算法韌體實現

### Requirement
碩士以上; 電機工程、電信工程、電控工程、資訊工程相關科系畢業為主。
熟悉 C++, python, matlab.
熟悉 image processing, machine learning, computer vision.
熟悉 SOC/embedded system演算法開發。

### 評估
優點:
四大資工碩士，做影像相關方面，學歷符合
C/C++, python, matlab具有一定的熟練度
碩論為image processing, machine learning, computer vision相關

缺點:
不熟悉SOC/embedded system
沒有參與大型開源專案經驗

### 面試題目及經驗分享
reference:
https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1433352714.A.F90.html
https://joshventure.wordpress.com/2017/02/04/%E7%A0%94%E6%9B%BF%E5%88%86%E4%BA%AB-%E8%81%AF%E7%99%BC%E7%A7%91-%E7%91%9E%E6%98%B1-%E7%BE%A4%E8%81%AF/

題目類型(擷取reference)

基(一) 電腦周邊事業群_影像處理演算法
     面試官人數: 1

     由於我的碩論是做光纖感測器的訊號處理部分
     主管對於光纖感測器非常陌生
     在這碩論這塊花了大概快20分鐘在問答

     這個部門是負責對於相機/手機鏡頭拍下的做影像處理
     這一關算是非常輕鬆的面試，沒有任何白板題。
     但是主管對於我沒有修過"影像處理"這門課非常在意
     給我的感覺就是沒修過這門課，你怎麼能說你會影像處理

     先前我認為我偏影像處理的原因是:
     我修過生醫影像導論、DSP(大學+碩士)、電腦視覺、類神經網路
     然而這幾門課的作業方式幾乎就是以matlab做圖像處理
     看來是我誤會"影像處理"的意義了

     所以主管覺得那這部門可能就不需要用到我了
     因為我沒學過"影像處理"，就是沒有專業能力

    問題：
    1. 中值濾波 和 高斯濾波是甚麼? 優缺點各是甚麼?
    2. 看我修過電腦視覺，問了一下甚麼是PCA、甚麼是SVM
    3. 看我修過類神經網路，問了我甚麼是Back-porbagation

    結論：
    主管送我離開的時候還跟我說，好好跟業界的學長們聊聊該修甚麼課、碩論領域該往
    哪裡發展，往後在業界才會比較會用到。
    聽到這句話，應該就更GG了吧~

瑞昱全名雖然叫瑞昱半導體，但其實是一間IC Deisgn House，採取一對一的方式面試，
一面當天我被排了8場，整整面了12個小時快要虛脫，到後來我講話都快無法專心看對方了，
不過一對一面試也是有好處的，壓力比較不會那麼大，可以仔細了解所面試的部門作的內容。

有一位讓我印象很深刻的是有一位資深工程師認識我的指導教授，
說我的履歷寫得很好當天早上面完之後下午他就請他的主管來給我二面，
二面的時候問了很多DIC的電路專業知識，
像是：怎麼用MUX和NOT做出一個加法器？

有一場的面試是由兩位剛進來工作兩年的研替學長來面試，
可能是剛離開學校，問了很多演算法的細節問題，例如：
1. Integral image怎麼做?
2. Training data可以怎麼做前處理?
不過大部分都有回答出來，他們說演算法開發工程師一般來說會找資工的畢業生，
不過電子電機也是會有一定的比例可以拿到面試機會，所以不用擔心。

二面由兩位經理來面試，聊了很多生涯規劃的問題和專業技術問題
三面由處長來面試，問了我幾個很有趣問題：
1. 數學、程式、電子學，依你喜歡的程度來排序怎麼排?
2. 某種賭場遊戲有三個杯子，其中一個杯子藏有大獎，你選了一個杯子，
主持人開了剩下兩個的其中一個沒有大獎的空杯子，問你要不要用你選的杯子換他還沒開的杯子?
請說明你要不要換以及為什麼?

全部問完後突然問我能不能用英文自我介紹並對談一下，
我記得我自我介紹說了什麼
”……I feel like everything is not settled down and I don’t like this feeling……” 
總之當時同時在面試很多間公司，很多事情都還沒確定下來，
又要忙實習，所以心情蠻低潮。面試結束後處長還帶我到辦公室與其他工程師見面，
並當面問我能不能直接簽約，我說我需要幾天時間考慮一下，後來我找到了更有興趣的工作，
但是那位處長真的很尊重我，面試的時候也給了我很多人生的建議，
很謝謝他的這些行為，於是我有寫了一封信請HR轉交給處長謝謝他的賞識並婉拒了他。

=>模擬面試問題
1. 中值濾波和高斯濾波是甚麼? 優缺點各是甚麼?
中值濾波用來保護邊緣資訊，儲存邊緣的特性使它在不希望出現邊緣模糊的場合也很有用，是平滑噪聲處理方法。而高斯濾波是線性平滑濾波視覺效果就像是經過一個半透明螢幕在觀察影象，這與鏡頭焦外成像效果散景以及普通照明陰影中的效果都明顯不同，以增強影象在不同比例大小下的影象效果。
reference:
https://www.itread01.com/content/1542881110.html

2. 甚麼是PCA、甚麼是SVM?
PCA是一個ML的算法用來分析數據和建立預測的模型，利用投影的方式來降維，並且盡可能保留數據的變化。
SVM是用兩組監督式學習的ML模型，為每個類別提供一組含tag的訓練數據後，可以對新的測試數據進行分類。
reference:
https://www.ofweek.com/ai/2020-12/ART-201716-11000-30477941.html

3. 甚麼是Back-propagation
是與最優化算法一起合用的，是用來訓練人工神經網路對網絡中所有權重計算損失函數的梯度。這個梯度會回饋給最佳化方法，用來更新權值以最小化損失函數。
reference:
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E6%92%AD%E7%AE%97%E6%B3%95

### 準備
對於經驗的準備:
可至GitHub上找尋影像相關專案，並將程式碼讀懂並且加以修改一些功能，證明對此領域有相關知識及興趣

對於知識的準備:
對於SOC/embedded system

對於個人介紹的準備:
準備好自身的簡歷，並製作投影片，可以加以練習