為什麼這篇威盛offer ptt鄉民發文收入到精華區：因為在威盛offer ptt這個討論話題中，有許多相關的文章在討論，這篇最有參考價值！作者KKKKKao (KKKKKao)看板Soft_Job標題[心得] 2021 CV/ ML 面試...
過去曾受益於許多面經，現在輪到小弟出社會面試了，前來回饋心得。
簡單的介紹一下自己：
前段私立大學碩士畢業新鮮人，研究領域為 CV / ML 相關，發表數篇論文皆為一作，其
中畢業論文有投稿上國外期刊 Transactions (影響因子 10 以上，一作)，題目內容為模
型壓縮。有 1 年校外實習經驗，研究所有接瑕疵檢測等產學合作案子，只找 CV/ ML 相
關職位，不考慮 NLP，小弟收到的面試多為小公司且發現許多掛名找 AI engineer 的
公司其實是想找整合工程師，工作內容和 ML 也沒什麼關係。
1. 全景軟體 — 深度學習工程師
先筆試一小時，筆試內容為資料結構、程式語言(C/C++/JAVA)、資料結構、資料庫正
規化。結束後資深工程師進來面談，工程師進來還不知道我是來面哪一個職位，主要針對
程式方面進行提問，有針對論文以及專案提問，雖然他明顯對 ML 不是很熟悉，卻還是很
願意聽我解釋。接著請另一位主管進來面試，主要聊聊彼此對 AI 的看法以及 AI 目前面
臨的困境，主管也很熱情的分享他們遇到的問題，總體來說感覺很不錯，收到口頭 offer
，並說二面主要是和 HR 談薪資。但是目前還是希望工作職位能與目前的專長能有相關，
故婉拒。
結果：口頭 Offer
2. 愛瑪麗歐 — Face Recognition Engineer (主動邀約)
一家做攝影機的公司。先筆試約一小時，內容主要為 C 的指標應用以及演算法。由
主管進行面談，主要給幾個特定的應用，並希望我當場給出解法，雖然是掛 Face
Recognition Engineer ，但是工作內容主要是寫整合。在聊天過程中，主管也提出公司
目前遇到的問題，以及想怎麼解決，並解釋為什麼需要這個職位且為什麼是寫整合，和主
管聊的很開心，在其底下工作應該能學到很多。
結果：無聲卡
3. 元利儀器 — 軟體工程師 (主動邀約)
該公司的文化與氣氛感覺很好，在公司門口等人資時，有主管路過會主動問我需不需
要幫忙，不管是人資還是面試的主管都很客氣。進去先做性向測驗與程式測驗，內容主要
為簡單的演算法。面談過程很愉快，主管解釋了工作內容並說會提供完整的培訓，且雖然
壓力較小但是會要求自主學習，但是工作內容和碩士所學完全沒有相關，所以並沒有針對
專案以及論文詢問問題。這是我面過感覺最好的幾家之一，主管及氣氛文化感覺很不錯。
結果：感謝函
4. 艾創科技 — AI 工程師
該公司主要是做攝影機且已經有成熟的產品。先寫一個小時的邏輯與程式測驗，測驗
內容很容易，結束後 RD 主管進來面試，進來先開始看我的履歷，等他看完彼此沈默了幾
分鐘。針對我的畢業論文以及專案提出了一些基本的問題，像是畢業論文有什麼用，但是
感覺也不是很在乎我的回答且沒有想了解內容。接著開始解釋他們介紹他們公司的職缺內
容，主要是想用 AI 做些應用，所以需要測試模型並結合硬體。結束時直接跟我說薪水開
太高，說這個薪水會找有經驗的。這家面試感覺是比較糟的，主管很明顯對 ML 沒有到很
熟悉也沒有要理解的意思，會讓人感覺到專業沒有受到尊重。其他公司儘管內容和 ML 不
一定有關，卻仍然會很真誠的提問並試著了解。
結果：無聲卡
5. 一二三視 — 產品研發工程師（主動邀約）
主要做智慧監控安全。直接由總經理進行面試，提出了幾個實際應用，希望我提出解
決方法，並且針對我的專案以及論文也提出相當多問題，問得非常詳細。並且最後一直跟
我分享 3D 攝影機以及樹莓派，感覺的出來對技術的熱誠，且提到公司內有幾大博士都是
從工研院出來的，實力堅強且能在他們身上學到很多，在該公司練功應該真的能有所成長
，當晚收到電話拿到 offer，但是時程上無法配合。
結果：Offer Get
6. 緯創資通 — AI 演算法工程師
主要做瑕疵檢測。面試前要先做 Live ABC 的多益測驗，之後由兩位工程師進行面試
，面試官對論文很感興趣並針對細節做了許多提問，也會一起討論要怎麼解一些特定的問
題，並提問了一些情境題：如何和同事相處之類的，整體面試感覺非常愉快。
結果：感謝函
7. Acer — Senior AI Engineer（主動邀約）
工作內容主要是做醫療影像的辨識，似乎是純演算法，接觸到其他軟工的機率比較低
。在面試前要先線上填寫性格問卷約 25 分鐘，到達汐止面試時，要在當下再填一寫一份
性向測驗，寫完後沒有其他專業的筆試，3 位主管直接進來面試。主要針對論文、產學專
案及實習內容提問，內容問得很細，會想要知道你在解決問題上的思考方式。接著提出幾
個實際會遇上的困難（e.g. 資料量不足），希望我能提出解法。整體面試內容很愉快，
也針對了一些新的 AI 的技術進行討論，交換了彼此的想法，結束時有提問找資深的為什
麼邀約我，他們說只要經歷有趣的都會邀請來聊聊，以為沒有機會但是過了約兩個禮拜就
打電話來表示錄取。
結果：Offer Get
8. 威盛電子 — Machine Learning 軟體程式設計師
工作內容主要為壓縮深度學習模型並放入硬體中，面試分為電話面試以及二面。
電話面試：兩位主管針對幾乎是「每個」經歷，都會進行非常詳細的提問，細到包括
各種實現的細節，應該是主要想知道在這些經歷中扮演的角色或是不是在混的。
二面：先寫一張考題，內容包括傳統影像處理、DL 概念及 C++，沒有想到會考傳統
影像處理所以沒有準備並做得不好。接著是一位主管和資深工程師進來，稍微再重複一次
一面的內容，資深工程師人很好的針對我考題考不好的地方，告訴我該加強哪些方面能力
。
結束後換人資進來面試，人資一進來就表示考卷考得很差，但是主管們還是想要給我
機會，並一直重複表示以我的學歷他們公司基本上不會收，只是因為我論文題目「剛好」
跟工作內容相關才願意跟我聊。過一個禮拜收到電話並表示「他們公司願意給我機會去上
班」，並又再強調了一次我學歷真的很差後就 offer get，姿態高並一直強調學歷讓人
感覺不太好。最後因為不喜歡工作內容所以婉拒。
結果：Offer Get
9. 新鼎系統 — AI工程師
工作內容主要是做些偵測的應用。面試前依舊有性向測驗，面試時先由 HR 進來介紹
公司福利，再來寫一份關於 AI 的考題，因為有過發論文的訓練，所以基本上應該都能全
對。接著就是由資深工程師與主管針對經歷做提問，主管也會做介紹為什麼他們要做 AI
，或是他們做 AI 的優勢在哪裡，並且也會提問未來針對自己的職涯有什麼想法，面試過
程非常愉快，感覺是間不錯的公司。
結果：Offer Get
總結心得：
目前 ML 缺多為 「AI + 整合」比較多，且多注重應用整合所以考題主要以 C 為主。若
是碩士班有要投稿國外期刊會議的話，建議還是以會議為主，期刊就算影響因子很高都不
如一篇有名但沒那麼好的會議。面試到後面有些疲倦，但是透過不斷面試，可以更清楚的
了解自己究竟想要什麼樣的職位，我自己也越來越了解到公司文化的重要性。希望這篇文
章能讓與我一樣的非四大四中的畢業生帶來一些幫助，即使學歷比較差，但若是碩班願意
花時間累積能力並實習的話，還是可以有些不錯的機會的。
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推 unmolk: 強！01/29 18:29
推 kokolotl: 現在只做模型本身的缺很少了吧01/29 18:43
確實 現在工作覺得傳統演算法應該多學一點→ whitecut: 威盛還真是不知道在跩什麼誒 01/29 18:55
推 loadingN: 笑死 所以這麼看不起的學歷 威盛給你多少 01/29 18:57
（舊 N +4)*12 沒有到 14推 dalbuhr: 光影響因子10以上就不知道贏多少人了01/29 19:14
推 lukelove: 說實話砍價不需要解釋這麼多01/29 19:50
推 HiyajoMaho: 笑死 公司這麼跩誰要去啊 是給多少01/29 20:31
（舊 N + 4)*12※ 編輯: KKKKKao (180.218.184.203 臺灣), 01/29/2022 20:38:34
※ 編輯: KKKKKao (180.218.184.203 臺灣), 01/29/2022 20:40:07
推 MoonCode:01/29 20:54
推 WaterLengend: 特地為了威盛去看了一下他們的股價，沒除息也沒漲 01/29 21:10
→ WaterLengend: 價空間被人家玩爽的，想必公司也不怎麼樣，不去也罷 01/29 21:10
推 a24285293: 年60還是請猴子吧 01/29 21:33
推 Seccond: 推推 01/29 21:48
→ followwar: IF10以上 TPAMI or TIP?01/29 22:07
Transactions on Cybernetics 而已 那個太強了推 mmonkeyboyy: 看conference 正確 寫c多是embedded & product 多01/29 22:35
推 JustInn: 雖然是掛上ai，實際是用現成套件再包到前後端、雲端、容01/30 00:35
→ JustInn: 器類的系統整合苦工01/30 00:35
推 tony3939: 去年初面過威盛，怎印象中是13還14？ 不過當初面開的價 01/30 03:31
→ tony3939: 錢確實就系統廠的薪水。有能力就去ic廠，錢差很多 01/30 03:31
→ tony3939: 去年開的薪水，和我目前待的ic廠，調完後的差距有到15K 01/30 03:33
→ tony3939: 。加分紅績效那些就甩好幾條街了…01/30 03:33
推 Morphee: 你完全丟錯公司了 01/30 07:09
推 ILYY: 厲害 01/30 07:47
推 andy5656: 不曉得你是投上哪些？如果學術上很有成就的話 可以考慮01/30 08:59
→ andy5656: 先去四大讀博 以後投IC廠 薪水直接200up 另外ML通常不 01/30 08:59
→ andy5656: 太看journal的沒錯 幾乎都是看CVPR, NIPS等t1會議 01/30 08:59
推 qk3380888: HR太糟糕了吧 01/30 12:03
推 sbL: 推經驗分享01/30 13:38
推 zyxw1682: 推一個01/30 15:51
推 blackrays: 投1線ic試試看01/30 17:48
推 ManOfSteel: 面試真der很累，之前面個5場左右，差點崩潰。01/30 17:51
→ ManOfSteel: 感謝原Po分享 01/30 17:52
推 arunaway: 認真給推 01/30 23:00
推 smdf: 推 01/31 02:37
→ sjr500: 8號那家還敢嫌人家學歷? 01/31 05:17
推 niobafrog: 推 話說應該是NLP，大大打成MLP了。01/31 07:59
謝謝！推 frostfinger: 好奇最後去哪家01/31 08:39
推 himmlisch: 這種人資專扯公司後腿02/01 16:33
→ jobintan: 先找家知名度高的公司練等先，未來找機會跳外商。02/02 06:22
→ answerseeker: 建議多了解模型productionization的挑戰 蠻多學界 02/02 14:31
→ answerseeker: 跳業界都常有陷入這個誤區 有時候看某些知名企業 02/02 14:32
→ answerseeker: 拉教授寫白皮書的內容挺cringe的 不過也希望這個知 02/02 14:33
推 mmonkeyboyy: 樓上 因為一堆吹很大啊XD02/04 10:30
推 solitude6060: conference +1 至少人家聽過 02/06 21:20
推 pacino: 威盛一直強調學歷跟神力? 幾十年下來, 有個毛用? 02/07 09:25
→ Halk: 推經驗分享02/08 09:44
※ 編輯: KKKKKao (180.218.184.203 臺灣), 02/10/2022 09:40:01推 xtnv103y: 一開始接洽威盛的人資妹妹很可愛 02/21 23:14