# 資訊科技產業專案設計課程作業 3
## 符合自身興趣/規劃的職務
### [2025校招/研發替代役/應屆預聘正職_演算法開發_影像演算法](https://careers.mediatek.com/eREC/JobSearch/JobDetail/MTK120240902013?langKey=zh-TW)
:::spoiler 職務描述(JD)
我們在找這樣的你： 資工/資管/電子/電機/電信/通訊/電控相關研究所背景，對行動通訊、無線及寛頻連結、家庭娛樂晶片解決方案有濃厚興趣的2025年應屆畢業生。 勇於表達意見，以團隊成功為目標，面對困難不輕易放棄，總是在想更好的做法，擁有創新及不斷學習的精神。 聯發科技邀請您，與全球最頂尖的菁英一同合作，彼此激盪最新的創意與解法，共同挑戰每一個不可能。
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:::spoiler 應徵條件
- 具信號/影像處理研究經驗者數位影像處理
- 電腦視覺演算法開發
- 顯示技術演算法開發
- 機器學習演算法開發
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### [2025校招/研發替代役/應屆預聘正職_軟韌體開發_Camera/ Smart Display /Multimedia/Audio/Video (新竹)](https://careers.mediatek.com/eREC/JobSearch/JobDetail/MTK120240902001)
:::spoiler 職務描述(JD)
我們在找這樣的你： 資工/資管/電子/電機/電信/通訊/電控相關研究所背景，對行動通訊、無線及寛頻連結、家庭娛樂晶片解決方案有濃厚興趣的2025年應屆畢業生。 勇於表達意見，以團隊成功為目標，面對困難不輕易放棄，總是在想更好的做法，擁有創新及不斷學習的精神。 聯發科技邀請您，與全球最頂尖的菁英一同合作，彼此激盪最新的創意與解法，共同挑戰每一個不可能。
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:::spoiler 應徵條件
歡迎具備以下經驗及專長的你： 多媒體相關課程(Multi-Media)、影像處理原理 (Image Processing)、作業系統原理(Operation system)、物件導向程式設計(C++)、Multi-Thread Programming Skill；Computer Graphics、Computer Vision、Image Processing、Software Engineering、Data Structure、Algorithm、Operation system、Multi-Thread Programming 、Digital Signal Processing、Computer Architecture；有 Linux kernel driver開發或Linux kernel/open source upstream經驗者佳
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### [Image Processing Engineer](https://www.google.com/about/careers/applications/jobs/results/79176528406946502-image-processing-engineer/?src=Online/LinkedIn/linkedin_us&utm_source=linkedin&utm_medium=jobposting&utm_campaign=contract)
:::spoiler 職務描述(JD)
Our computational challenges are so big, complex and unique we can't just purchase off-the-shelf hardware, we've got to make it ourselves. Your team designs and builds the hardware, software and networking technologies that power all of Google's services. As a Hardware Engineer, you design and build the systems that are the heart of the world's largest and most powerful computing infrastructure. You develop from the lowest levels of circuit design to large system design and see those systems all the way through to high volume manufacturing. Your work has the potential to shape the machinery that goes into our cutting-edge data centers affecting millions of Google users.

In this role, you will work in image quality on Google Nest cameras for surveillance, displays, or other applications. You will engage in product development cycle from the early stage such as vendor System on a Chip (SoC) selection to Image Signal Processing (ISP) performance optimization, automatic exposure/auto white balance algorithm development, and final shipment of the cameras. You will solve issues and ship excellent camera products to the user.

Google's mission is to organize the world's information and make it universally accessible and useful. Our Devices & Services team combines the best of Google AI, Software, and Hardware to create radically helpful experiences for users. We research, design, and develop new technologies and hardware to make our user's interaction with computing faster, seamless, and more powerful. Whether finding new ways to capture and sense the world around us, advancing form factors, or improving interaction methods, the Devices & Services team is making people's lives better through technology.
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:::spoiler 應徵條件
- Optimize software and hardware parameters for the best possible image quality performance on cameras.
- Test automation, tuning, or other tools for improved productivity and quality, including Machine Learning (ML) assisted tools.
- Design and implement imaging software development.
- Develop Auto Exposure/Auto White Balance algorithms and implement them.
- Work on Image Signal Processor (ISP) pipeline, including IQ benchmark, architectural review, evaluation of individual algorithm blocks.
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### [114年度研發替代役&預聘_應屆畢業人才-AI演算法開發/軟體設計工程](https://recruit.realtek.com/Job/JobDetail?jobid=1976)
:::spoiler 應徵條件
- 具備運用相關專業tools能力：C/C++/Python/Java, PyTorch/TensorFlow, ARM & RISC-V Assembly/Intrinsic/SIMD, Microsoft NNI or Alibaba TinyNAS
- 數位語音或影像處理相關知識
- LLVM compiler、AI/ML/DSP 應用相關
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## 自我分析
### 職缺所需要的能力
#### 1. 基本技能
- 程式語言能力
- 熟悉 C/C++、Python 為主要開發語言。
- 瞭解 Java 為加分技能。
- 影像處理與數位信號處理
- 深入理解數位影像處理理論，包括濾波、特徵提取、色彩空間轉換等。
- 熟悉數位信號處理 (DSP) 基本概念，例如頻域轉換 (FFT) 和濾波器設計。
- 演算法與資料結構
- 熟悉演算法 (如排序、搜尋、圖形處理) 與資料結構 (如樹、圖、堆疊、佇列)。
- 能有效實現高效能的多執行緒演算法。
- 電腦視覺與機器學習
- 具備電腦視覺基礎 (如目標檢測、影像分割、特徵匹配) 和 機器學習基礎 (如分類器、回歸分析)。
- 熟悉深度學習框架 (PyTorch/TensorFlow) 及其在影像處理上的應用。
- 作業系統與多執行緒程式設計
- 瞭解 Linux 作業系統基本原理，包括行程管理、記憶體分配與 I/O 操作。
- 熟悉多執行緒程式設計，能設計高效能並行程式。

#### 2. 進階技能
- 影像處理進階應用
- Auto Exposure/Auto White Balance (AE/AWB) 演算法開發經驗。
- 熟悉 Image Signal Processor (ISP) 管線設計與性能調校。
- 影像與顯示技術相關經驗
- 熟悉 顯示技術演算法 (如亮度控制、色彩優化)。
- 瞭解 Computer Graphics 的基礎應用 (如 3D 繪圖管線、影像渲染)。
- Linux Kernel 開發經驗
- 曾參與 Linux kernel driver 開發 或 Linux open source 上游提交經驗。
- 硬體相關經驗
- 熟悉 ARM & RISC-V 架構及 SIMD 指令集開發經驗。
- 有 LLVM 編譯器 或嵌入式 DSP 開發經驗。

### 我的優勢
:::success
- 擁有電資相關碩士學歷。
- 修習電腦視覺與影像處理課程。
- 具產學合作經驗，有影像處理實作經驗
- 熟悉深度學習框架及其在影像處理上的應用
- 碩論研究 Computer Graphics 的影像渲染
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### 劣勢
:::danger
- 沒有修過演算法和 OS 相關課程
- 數位信號處理部分不熟
- 對於多執行緒程式設計不熟悉，欠缺設計能力
- 硬體相關經驗缺乏，只有寫過 RISC-V
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### 改善方法
- 演算法和 OS 相關課程: 網路上開放課程+實作
- 重新研讀 [並行程式設計教材](https://hackmd.io/@sysprog/concurrency) 並動手確認

## 模擬面試問答
>R：interviewer
>E：interviewee

R: 你好，我是部門主管 Andrew，叫我 Andrew 就好。我們這個部門主要負責影像演算法開發，對電腦視覺和影像處理的知識要求較高。想請你分享一下碩士期間的相關研究經驗？

E: Andrew，您好！我的碩士研究主題是關於 Computer Graphics，聚焦於 Volume Rendering 技術的應用。我們的目標是利用無人車搭載的 Intel RealSense 攝像機，將真實場域以 3D 方式進行重建，特別針對高效且泛化能力強的重建方法進行探索與實現。

R: 能更詳細地說明一下，你們是如何將場域進行 3D 重建的嗎？

E: 當然可以！我們的重建過程主要分為以下幾個步驟：

1. 首先，透過 deep learning 模型，輸入相機的射線方向來預測場景中各點的 RGB 值和深度資訊。
2. 接著，將預測結果與 RealSense 攝像機提供的 ground truth 進行比對，計算 loss 值。
3. 最後，根據模型的優化結果，生成權重並重建整個場域的 3D 表現，達到可視化的目的。

R: 不過，我有個疑問。既然 RealSense 攝像機已經能直接提供 RGB 值和深度資訊，為什麼還需要額外透過 deep learning 來進行預測？

E: 這是個很好的問題！RealSense 攝像機的深度資訊確實非常有用，但我們的目標是希望將這套技術泛化到更輕便的設備上，例如僅使用手機的普通相機，就能對周遭環境進行 3D 重建。為此，我們的研究著重於利用僅有的影像資訊，去推算完整的場景深度和結構，以擴展技術的應用場景。

R: 瞭解了。那麼你的碩士論文在這個領域的主要貢獻是什麼？

E: 我的主要貢獻在於：

1. 載具選擇的創新： 傳統的相關研究多以無人機為載具，而我們則採用無人車，這使得相機姿態的變化更平穩，只會受到 z 軸旋轉的影響，減少了模型訓練的複雜性。
2. 解決資料缺失問題： 因為無人車的攝像機高度有限，某些區域的深度資訊可能會缺失。我提出了一種方法，能泛化到周遭未觀察到的視角，彌補了這些資料的不足，使得重建結果更加完整和精確。

R: 非常感謝你清楚地分享了研究內容與貢獻，今天的面試就到這邊。

E: 謝謝 Andrew，感謝您給我這次面試機會，也希望未來有機會加入貴公司，共同努力！

## [Resume](https://drive.google.com/file/d/1vDbVq3uK4KyMzq1Y6eMj4FtH_FOTeq2R/view?usp=sharing)