Try   HackMD

2022-11-15 課堂問答簡記

產業近況

作業三回顧

  • codility
    • 面試心得: 「題目跟 leetcode 的問法不太一樣，都是有一個生活化的描述，然後要你找出答案，我覺得很好的是每一題會告訴你這個題目要求的是甚麼，例如要求時間複雜度
      O(nlogn)       且空間複雜度
      O(n)      ，或是不要求時間複雜度，改為要求答案的正確性。第二點不同的是題目給的測試資料不像leetcode那麼完整，只會給兩個case，這邊就要自己去想有可能會發生甚麼情況，我覺得這是比較難的地方。」
    • 直接在 codility 視窗中撰寫程式碼，才會有程式開發紀錄，不少公司不開放上網搜尋答案，網頁查詢參考 API 的部分，會被記錄下來作為綜合評量

Microsoft: Zih-Yun Ting

筆記

QA

  1. 簡介自己成長歷程，成功大學 -> 交通大學 -> 群暉 -> Microsoft 的歷程
    • 畢業後
      • 非本科去 Machine learning 的公司還是會吃虧
      • 修正目標去 CS 相關的工作
    • 群暉(4年)
      • 備份軟體開發
        • 改善效率、安全性、儲存、去重複化（de-duplicate）
      • 轉職機會
        • 去外面看看
  2. 簡介 Microsoft 的 cognitive-services/face (公開資訊即可) 或者後續產品的更新
    • 以下都是要有大量 Data 和 硬體訓練模型才可以達成
      • Speech API -> 合成語音（用於導航、客服、KYC）
      • Face API -> 人臉辨識（真人驗證、加密解鎖）
    • 服務模式：
      • 客戶 Call API -> Mircosoft 提供最新的 model service
      • 降低客戶應用開發、硬體成本
    • Team member
      • Researcher, Engineer, Technical PM, Sales, customer success specialist
  3. 面試的準備和應對: 群暉 / Microsoft
    • 設定目標 (e.g., 領域、薪資)
    • 參考網路心得分享
    • 群暉
      • 工程師都有 Code interview（當年沒武漢肺炎所以是 On site interview）
        • 每關都有白板題
      • 4 關？（有錯請訂正）
        • 平均每關 1 小時
      • Code interview 看重的是解題的思路和合作能力
    • Microsoft
      • K8S, Storage, de-duplicate 相關的經驗
      • 根據部門有不同的關卡（e.g. 和國外的 Engineer interview）
  4. 可以分享 MLOps 的案例嗎？以 Azure Solution Team 為例。
  5. 人工智慧在產業的應用？（以 Model As a Service 為例）
  6. 以學姐在對岸產業的案例、建議學弟妹到對岸的互聯網大廠走一圈嗎？
    • 因為參與兩岸交流營隊（？）的機會在碩班暑假去了一趟
      • 鯤X會、救X團（？）
  7. Mircosoft 在台灣的核心團隊主要著重在哪個領域呢？
  8. 如果在電機資訊學院排名不算亮眼，可考慮哪些研究所？
  9. 本土公司 vs. 外商的求職準備和入職調適
  10. 女性工程師的注意事項（優勢和需要加強的能力）
  11. 最近在研究各個公司的面試，發現並不是所有公司的軟體工程師都會需要考leetcode，所以在思考是否不應該花太多時間在刷題上面，而是把這個時間拿來增進自己的其他專業能力？另外什麼樣的公司會需要準備leetcode呢？
  12. 想對學弟妹說的話
    • 準備
      • 心裡要有個底，先準備題目和專案經驗
  13. 要怎麼知道自己想做的領域是什麼？前端？後端？ML?OS?
    • 校內課程接觸
  14. 您所開發Face API所用的model相關職缺在Microsoft Taiwan也有嗎？ 有相關的Team嗎？
    • 最近在凍招，也沒看到有多少實習生
Last changed by 
 
sysprog
System Software Programming
581
Published on HackMD