#當面試官問我有沒有問題時

在輔導求職的過程，諮詢者很常問我「被問有沒有問題時要怎麼回答？」
相信很多人也有這樣的經驗，面試來到最後，面試官會說「還有沒有問題？」每到這個時候，要不是腦袋一片空白，就是想開口但不確定開了口，是加分還扣分。其實從面試官的角度，問這個問題的目的，主要是想透過你的提問，更認識你，了解你的人格特質、你在意的工作價值、甚至是你對自我的理解。所以，要是說「沒有問題」，等於在向對方說「我沒有想法」，可就白白浪費一次加分機會了！

因此，本次我分成四種類型：
【福利制度、未來發展、瞭解對方、給我指教】
並集結了相關文章裡的例句，如何運用給大家參考！

一、【福利制度】
這應該是大家最常問的，但老實說這類問題不大會加分。且通常是問得越細，給人越難搞的印象。不過，這不表示不應該問，而是先問問自己這對你是否重要？再來才是該問誰？怎麼問？

首先，這是否對你重要？如果離開前一份工作的原因是工時超長、經常性加班問題，那麼到一間工時超長有加班需求的工作，絕對不是你想要的。我總是強調「轉職不是從一個火坑跳到另一個火坑」，因此清楚什麼對自己是重要的，才能避免重導覆轍。所以，若這對你很重要，且是你決定一份工作的關鍵，請務必問、清、楚。

那麼，工時、薪資福利該問誰？
簡單來說，薪資福利問人資，工時升遷問用人主管。薪資福利包含：薪資結構、獎金制度、發放時間、休假與其他員工福利；通常講到這麼細都是準備跑聘雇流程時。工作時數與升遷機會，當然是問直屬主管最準確，畢竟是他的團隊，成員的工作狀態、績效考核都由他掌握，若是應徵業務單位，獎金發放的問題也可以請教用人主管。

最後，怎麼問才不會失禮、唐突？
有一種方式叫「自我揭露」，是我認為很好用的溝通方式。當你不確定自己問這個問題是否合適時，可以先自我揭露，再進行提問。
範例一：
我目前的年薪，其中包含三節獎金、車資補貼、固定兩個月的年終，以及一季發放一次的績效獎金，加班費另計。所以，想了解一下貴公司的薪資結構包含哪些？
範例二：
我過去的單位很常加班，幾乎是常態性的加班到十點；並不利於家庭的經營，但我理解工作難免需要，所以想了解一下目前單位同事們的工作時間，以及加班頻率？
範例三：
我目前的工作不是管理職，但因為表現穩定，主管都會將新人給我帶，直到他們能獨立上手；所以，我一直希望能有挑戰管理職的機會，想了解這個職務未來有無升遷的空間？需要多久時間或其他要求？

有沒有發現「自我揭露」很好用了呢！

二、【未來發展】
這類問題在一個成長型的產業、組織或職位，絕對大大加分，反之就會大大扣分。為什麼會大大扣分？因為關鍵在「是否是成長型的產業、組織或職位」。並不是所有的工作都需要這麼的“Aggressive” or “Ambitious”，尤其在穩定、變化小、重複性高的傳統產業、組織或職位，主管可能回答不了，也不想回答這類問題。因此，這種問題不適合所有的職缺，得先看自己的職業適性與應徵的職務需求。

問句範例：
「我的職位，在公司不同階段扮演什麼樣的角色？短中長期的任務為何？」

「你希望我的加入為部門或公司帶來什麼樣的改變？與公司成長的目標是否有關係？」

「想請問這個職位過去的從事者通常會遇到什麼挑戰？」

簡單來說，這類問題適合的是“核心業務的職務”，例如科技公司的研發工程師、產品經理，廣告行銷公司的行銷企劃，募資平台的專案經理…等；再來就是新創公司，尤其見到創辦人時，更適合這類的提問。

好問題也要「問對場合」，才會發揮正面效果！

三、【瞭解對方】
也有些人喜歡問內部的資訊，透過瞭解組織或主管本人，來加深印象。但面試除了留下好印象，更重要的是蒐集資訊，好進一步評估是否適合。所以，提問的目的性很重要，在提問前，先想想自己的目的吧！

問句的目的：
「可以形容在這部門中，你印象最深刻的同仁嗎？」
若對方回答的是正面的，可以看出主管欣賞的特質；反之，也可以看出主管介意或不喜歡的特質。

「您喜歡這家公司嗎？為什麼？」
看對方的反應就可以觀察出，這位用人主管是真認同，還是假喜歡；你也可以評估自己是否要進入這個團隊。

「請問這個職缺是怎麼產生的？」
是既有的職務缺口，還是擴張多出來的業務內容，既可以進一步明確這個工作的定位，同時瞭解主管對該職務的期待。

「方便知道您的聯絡方式嗎？」
不是所有的用人主管會在一開始就自我介紹給名片，主動一點當然可以留下好印象，不過後面要加解釋，像是「不論能不能被錄取，我都希望能與給我啟發的前輩保持聯繫」，或「想對於今天提出的計畫與目標，補充一些資料給您」，這樣才算完整。

「請問這個職務預計何時要到任？」
若想展現積極，且也能在對方預期的時間到職，請接著表達若被錄取，自己能夠在這時間到職；就算無法在對方預期的時間內，也可以告知若接到錄取，最快可以到職的時間。

一場好面試建立在真誠的「互相評估」，而非單方面的刻意表現。

四、【給我指教】
謙虛是種美德，請對方給建議，也是讓自己未來更好的方法。每次面試都是經驗的累積，所以這類問題，不一定是為當下這份工作，而是讓自己更進步。聽聽看對方給自己什麼樣的建議，從對方身上學習吧！

問句案例：
「如有幸被錄取，在到職前我能多做些什麼準備、充實自己？」
「如果最後沒能進入貴公司，最大的因素是？」
「您認為我哪方面需要再加強？」

我個人只推薦「如果有幸被錄取，在到職前我能多做些什麼準備、充實自己？」畢竟，人還是喜歡正面討厭負面。所以，不論前面的表現如何，最後用一個正面積極的提問做結尾，回去後再發一封Thank you letter，補充面試時沒講到的資訊，加深正面印象，那至少也有80分了！當然，前提是你想爭取這份工作。

「正面積極」才能留下好印象，但前提是你真心想加入。
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看完了還不知道該問什麼的話，以下八個Combo推薦給你：
-還在職，且沒有急著換到下一份工作，你可以問：［福利制度＋瞭解對方］
-已離職，且急著找到下一份工作，務必表現積極：［給我指教］
-多個面試進行中，應多收集資訊，好做理性判斷：［福利制度＋未來發展］
-重視升遷發展與薪酬福利：［福利制度＋未來發展］
-重視工作環境與氛圍：［瞭解對方］
-跨領域求職展現積極：［瞭解對方＋給我指教］
-到新創公司面試必備：［未來發展＋給我指教］
-高穩定性傳統產業：［福利制度＋給我指教］

金魚腦無法記這麼多，那就用「如果有幸被錄取，在到職前我能多做些什麼準備、充實自己，好在到職後能立即上手？」＋Thank you letter

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結論：
沒有絕對的好問題，
#唯有釐清求職目的才能問出適合自己的關鍵題。

打造「聊」癒系機器人！看圖說故事 AI也略懂略懂

信傳媒
研之有物
2020年11月8日 下午1:24

看圖說故事對人類來說，是輕鬆好玩的事，但對 AI 來說，卻是巨大挑戰，因為這代表 AI 必須看出圖中有哪些物件、理解圖片意義、能夠生成文句，還要看懂圖片間的因果邏輯。在中研院資訊科學研究所古倫維副研究員的努力下， AI 看圖說故事的能力有了很大的進展。她的模型有什麼獨特之處呢？跟著研之有物一起來瞧瞧！

俗話說得好：「發文不附圖，此風不可長。」不論你發的是爆卦文、閒聊文還是業配文，有圖更容易晉身流量熱文。不過近年來，社群網站發文的風向漸漸有了改變，從「發文附圖」轉變成「發圖附文」，我們總是先來一張照片，再配上相應的描述文字。接下來，我們的發文習慣還會怎麼改變？

或許，未來你拍下一張照片上傳社群網站，電腦就會自動「看圖說故事」，為你的照片腦補一段說明文字，節省你的思考時間。

讓電腦學會「看圖說故事」的伎倆，正是中研院資訊科學研究所的古倫維副研究員正在鑽研的主題之一。她的主要研究領域是人工智慧（ AI ）的自然語言處理，在因緣際會下，接觸到一個 AI 看圖說故事的競賽： Visual Storytelling （ VIST ），開啟了她對 AI 看圖說故事的興趣。

電腦如何學會「看圖說故事」？目前學界使用「機器學習」，簡單來說，就是讓電腦從大量的圖文搭配組合，從中學習看到怎樣的圖片，應該說出怎樣的故事。古倫維說：「其實一開始我們做得並不特別好。我們跟其他參加競賽的人一樣，用機器學習的方法，把圖和對應的文字丟進電腦，讓機器自己學習最佳的圖文搭配。然而機器學習幾乎是軍備競賽了！誰的電腦計算能力更強，得到的模型更複雜，生成的文字就會更好。」

先選角、打草稿，再寫故事

在軍備競爭不足的情況下，古倫維決定採取不同的策略：「既然完全由 AI 看圖說故事的效果不夠好，能不能在故事生成的過程中，有一個人類可以介入改善的步驟。」所以她把原來的做法分成了兩個階段，先從圖片抽取語意，接著再生成文字故事。

語意抽取，是指先從個別圖片中選出用來說故事的概念（如同電影選角），用知識庫找出概念之間的關係，建立圖片的關聯，再為這些圖片擬定最好的草稿（如同電影故事大綱)。

重點來了！在「選角」階段， AI 會先以機器學習的結果，找出最適合說故事的「角色組合」，尤其是面對連續圖片。這就好比張曼玉、梁朝偉、成龍三個演員，前兩個主要演愛情片，第三個以武打戲為主，如果第一張照片選了張曼玉，第二張照片應該選梁朝偉，生成的故事會比較好看。

但目前 AI 選角部分還不夠靈光，有時仍會發生如「張曼玉配成龍」的選角名單。古倫維的兩階段設計讓人類可在「選角」階段介入修改。實際例子如：圖片中有小男孩、天空、腳踏車三個概念。AI 從上圖抽取出的概念可能是「小男孩」、「天空」，最後生成的故事可能是「一個小男孩在天空下」……滿無聊的。但人類可以把「天空」改成「腳踏車」，機器最後就可能生成「一個小男孩騎著腳踏車。」嗯，是不是比較有故事性了？

最後，人類再將修改後的選角和故事大綱，交給 AI 產生整個故事。這種「先選角、打草稿，再說故事」的方式，最後產生的故事比較不會無聊或是不合理，更接近人類說出的故事。

知識庫，AI 想像力的補充包

為了增加 AI 的想像力，古倫維也在模型中納入「知識庫」，幫 AI 增加故事的知識。例如圖片中有人與馬，如果沒有知識庫，AI 可能只能生成「有一個人與一匹馬」這種平淡的句子。但知識庫可以補充人與馬關聯的知識，包括人可以騎馬、養馬等等，讓 AI 有機會說出「有一個人騎著自己養的馬」比較具故事性的句子。「當然 AI 也可能從大量的故事中以機器學習取得『很多人都會騎馬、養馬』的知識。但知識庫的最大功用，就是直接提供這個知識給 AI ，縮短學習歷程。」 古倫維解釋。

更重要的是，知識庫讓 AI 更容易解讀出圖片之間的關聯。如 VIST 競賽的題目就是包含了五張圖片的圖組，在知識庫的協助下， AI 比較容易找出各別圖片的概念之間的關聯，說出的故事會比較連貫，具有因果關係。

AI 是完全沒有想像力的，但若透過知識庫給它知識，這些知識在故事中呈現出來的，就像是 AI 的想像力。

巧妙切開「語意抽取」與「生成文本」

兩階段生成故事的方法還有一個優點，就是可善用大量的「圖片辨識」與「故事文本」資料庫，避開「圖文搭配」資料的缺乏。

現今的「圖片辨識」技術和資料庫非常成熟，可以精準的從圖片中抽取出各式各樣的概念。另一方面，說故事是人類從古至今不斷從事的活動，留下了大量的「故事文本」。相較之下，看圖說故事的「圖文搭配」資料量卻相當少，需要有人刻意去蒐集圖組、撰寫文字，古倫維說：「這種圖文搭配的資料必須人工建立，能有一萬組就很厲害了，但這個數量對於機器學習來說卻是遠遠不夠的。」

古倫維則把生成故事的過程拆成「語意抽取」與「生成文本」兩個階段，第一階段可利用精熟的圖片辨識技術和資料庫，抽取故事概念；第二階段再運用故事文本資料庫，讓機器學習如何將第一階段抽取（並由人類修改過）的概念，組合成漂亮的故事，巧妙避開了「圖文搭配」資料不足的難題。

把「語意抽取」與「生成文本」切開的話，兩個階段都可以利用幾千萬筆的既有資料，供機器學習。

腦補，讓機器更有溫度

說了半天，但 AI 會看圖說故事，到底能幹嘛？難道只是幫貼圖寫寫圖說？以研究的層面來說，如果 AI 能看圖說故事，代表 AI 在理解圖片、文字分析及因果邏輯等方面，都達到一定的水準，代表 AI 語言能力更加接近人類。在實際應用上， 可以為圖文創作者提供故事草稿，或是對於常常需要撰寫廣告文案、出差報告的人，能夠很快從圖像生成文本，人類只要略做修改潤飾即可 (小職員計畫通！)。

但更重要的是，機器人也能因此更有溫度！古倫維與臺大人工智慧與機器人研究中心的傅立成教授合作，希望透過 AI 看圖說故事的技術，讓居家照護機器人更有「人味」，會主動關懷人類。因為居家照護機器人在家中「看見」的一切，其實就是一張張的圖， AI 可以透過這些「圖」形成可能的故事，再轉化為暖心的問句。

想像一下，未來居家照護機器人看見老人家在廚房，故事劇情可能是「他要煮飯」，於是問出：「今晚想吃什麼？需要幫忙嗎？」當老人拿出相簿緬懷過去，AI 也能從舊照片解讀可能故事，轉化成聊天的問句：「照片中的這個人是誰啊？你們去哪裡玩？」還能變身孩子最愛的說故事姊姊！AI 可能從儲存的繪本資料庫中，隨機抽出不同圖畫重新組合，說出全新的故事。

會看圖說故事的 AI ，可以從眼前的情景連結到事件或情感，就像人類的腦補一般，而這些腦補就是故事。

如此一來，居家照護機器人不再只是被動的處理人類需求，相反的，「說故事的能力賦予了 AI 機器人找話題的功能。」古倫維笑著解釋，機器人從此不再詞窮，可以主動關心人類，與人類互動聊天，讓機器人變得溫暖許多。看來 AI 看圖說故事，不只是寫寫圖說、幫忙解決麻煩的出差報告，在不遠的未來，更是拉近我們與機器人距離的關鍵所在呢。

附圖：AI 看圖說故事的能力，可讓照顧居家照護機器人了解眼前的生活情境，具有找話題的能力，變得溫暖許多。（圖片來源／研之有物授權使用，下同）
中研院資訊科學研究所的古倫維副研究員，主要研究領域是人工智慧（ AI ）的自然語言處理，現正開發如何讓 AI 不只會說故事，還會看圖說故事。
古倫維的故事生成模型將產生故事的過程分成「語意抽取」及「故事生成」兩個階段。 圖說重製│黃曉君、林洵安
電腦看圖說故事的範例。No KG 代表機器在不添加額外知識時所產生的故事，Visual Genome 與 Open IE 古倫維團隊用兩個不同的知識庫分別產生的故事，GLAC 是除了古倫維的模型外目前成果最好的模型。由上可知，知識庫的確能幫助故事的上下文連結。最後的 Human 是真人所寫的故事，包含了許多圖片中沒有的知識，甚至精神性的內容。

資料來源：https://tw.news.yahoo.com/%E6%89%93%E9%80%A0-%E8%81%8A-%E7%99%92%E7%B3%BB%E6%A9%9F%E5%99%A8%E4%BA%BA-%E7%9C%8B%E5%9C%96%E8%AA%AA%E6%95%85%E4%BA%8B-ai%E4%B9%9F%E7%95%A5%E6%87%82%E7%95%A5%E6%87%82-052415130.html

S1E38 矽谷資深軟體工程師後疫情時代面試心得 Facebook/Robinhood/Coinbase/DoorDash

2020 年是個動蕩不安的一年，因為疫情的關係，很多公司都在年中進行了規模不小的裁員，包含大家耳熟能詳的 Airbnb、Uber、Lyft、Yelp、LinkedIn、Mozilla、Intuit、Salesforce 以及 WeWork 等等族繁不及備載。根據 layoffs.fyi 的統計，這波裁員潮集中在今年的 3 月到 7 月，8 月以後逐漸趨緩。

這對於在這段期間要找工作的絕對不是件好事，因為很多人被裁員，意味著同樣的職缺會有更多競爭者，也因為景氣不好以及疫情不確定性的關係，很多公司開始減緩招人的腳步。不過 7、8 月以後情況逐漸好轉，隨著美國各大城市解除封城，人們意識到必須跟疫情共存好一陣子，於是實體經濟活動恢復了，美國人畢竟是擁有自由的靈魂不能隨便被囚禁的呀！最近是美國各公司的財報季，各大科技公司紛紛發布第 3 季的財報，表現都非常好，也應證了在疫情下經濟轉好的事實。

我在 8 月下旬的時候開始投遞履歷，9 月初開始電話面試，10 月中結束 Onsite 面試 (都是線上進行)，面試了四間公司：Facebook、Robinhood、Coinbase 以及 DoorDash，最後拿了前三間公司的 Offer，級別都是資深工程師。在這篇文章我會分享各公司的面試流程以及體驗、我做了什麼準備、怎麼談薪水以及我最後的決定，希望可以對在美國求職的人有幫助！由於有簽保密協定的關係，我只會提到面試的流程，不會提到具體的題目以及 Offer 數字。

Medium 文章好讀版 https://bit.ly/2Ii9vLc
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#面試的動機
蛤！？面試不就是為了換工作嗎？對大部分的人或許是如此，但對我而言這次並沒有非換工作不可的理由。我在 Square 待了三年多，整體的滿意度一直都很好，公司的股票從我加入以後基本上都是一個上漲的趨勢，最近也來到歷史新高。一年多前從 Android 開發換到後端的 Traffic Infrastructure 組以後，更是一直處在學習的狀態，了解怎麼規模化公司的後端架構，支援更多的應用場景，工作上也需要一直動腦，思考各種方法的優缺點、我們為什麼要這樣做並且撰寫許多技術文件，負責的專案也很有影響力，最近的成果是把公司很重要的 reverse proxy 升級成 Envoy，讓系統的效能更好並且支援更多新的功能。或許因為疫情一直在家工作的關係讓我有點工作倦怠，但這個倦怠並不是源自於工作的不開心，而是真的在家太久了，很需要好好放個長假讓腦袋放空充電一下。

言歸正傳，這次面試的主要目的是測試自己的市場價值，看看自己能否適應資深工程師面試的強度，畢竟上次面試已經是四年前了 (當時的面試心得)，很多當時對於面試的理解也需要進行修正，我的心態是保持開放的態度，如果遇到很好的機會，當然可以考慮換工作，沒有的話待在現在的公司也很好！另外我自己過去的主要經驗都是 Android 行動開發，在後端只有一年多的經驗，也很好奇這些公司會不會讓我面資深後端的缺，還是會將我過去經驗打折？事實證明是我多慮了，我面的這幾間公司都有把我在 Android 的年資完整算進去，最後也給了我資深軟體工程師的 Offer，Facebook 甚至幫我安排 E6 (Staff Level) 的面試，只是因為系統設計表現得不夠好，最後給我的是 E5 (Senior Level) 的 Offer。

我還蠻建議大家即便沒有特別想換工作，也可以定期去外面面試看看，在沒有非換不可的情況下，習慣面試的緊張感跟壓力，這樣會讓你以後的面試更自在，跟面試官可以像是在平常工作時一樣互動，發揮自己的實力。一開始會有這個觀念是在幾年前讀 hello, startup 這本書時看到，作者建議大家每一年定期去外面面試，審視自己的能力，進而補足自己不夠好的地方，當然我覺得每一年對一般人來說可能有點難，畢竟邊工作邊準備面試不是易事，而且還得跟公司請假去面試，但至少每兩三年可以去外面看看，避免自己的能力跟求職市場脫勾太久。在矽谷以專門招收資深工程師聞名的 Neflix 甚至在他們的文化守則裡提到：「員工的薪水取決於他們個人最高的市場價值，我們鼓勵員工去外面面試並且跟他們的主管討論，我們認為這是健康的行為。」

#資深工程師的優勢
在一般情況下，5 年以上工作經驗可以面資深工程師 (L5) 的職位，10 年以上工作經驗可以面 Staff level (L6) 以上的職位，我有約 6.5 年的工作經驗 (3 年台灣 + 3.5 年美國)，所有公司都是讓我面資深工程師以上的職缺。

這次找工作我感受最深刻的事情就是：我再也不用海投一大堆公司了！四年前當我還是求職市場裡的菜雞的時候，投了超過 150 間公司，只有 1x 間公司回應我，轉換率不到 10%。這次 Facebook 跟 Robinhood 都是 recruiter 主動從 LinkedIn 聯繫我進行面試邀請，Facebook 的 recruiter 更是從 2019 年初就開始定期聯絡我，到後面我真的不好意思持續拒絕她，於是接受了面試的邀請，真的還蠻感謝她不斷地嘗試，讓我定期思考一下要不要面試。Coinbase 跟 DoorDash 我都是從官網直接投履歷，沒有透過內推，一個禮拜內就收到了 recruiter 的來信，而這也是我唯二主動申請的公司，真的從以前我找工作，到現在變成是工作機會找上我了。

另一個很大的改變是：刷題不再是最重要的一環。隨著你越來越資深，系統設計跟行為面試所佔的比例也會越來越高，而且除了年資以外，這兩種面試的表現基本上就決定了你的職等，Facebook 的 recruiter 也在電話中跟我說，針對比較資深的應徵者，Coding 的要求會比較寬容 (lenient)，所以建議大家不要對刷題過度著迷，一昧的追求題數不是好事，而是應該重質不重量，題目是無限但觀念是有限的。

最後一個體悟是在拿到 Offer 之後，談判的空間變得很大。美國科技業的求職市場一直是呈現一個兩極化的狀態，對於剛畢業的人來說，競爭者多而且職缺少，公司有較高的話語權。但是當你是資深工程師以上的時候，情況就反過來了，大多數公司不管景氣如何，任何時候都在招有經驗的工程師，職缺一直開在那但總是招不滿。上次找工作的時候，能夠讓公司提高年薪 1 ~ 2 萬美金就歡天喜地了，但是這次有兩家公司給我的初始 Offer 跟最終 Offer 都差了好幾萬美金。

#準備過程
軟體工程師的面試主要分成三種：Coding、系統設計以及行為面試。我自己是花比較多時間在系統設計上面，再來是 Coding，最後是行為面試。

關於系統設計的準備，我在軟體工程師系統設計面試準備指南有比較完整的介紹，這邊補充說明一下，準備系統設計最好的方法是來自於工作，最好你工作上就是要去思考怎麼設計系統，各種方法的優缺點以及思考各種 edge case 以及解法，這樣子學到的深度跟廣度都遠多於看那些準備素材。如果工作上沒有碰到也沒關係，可以先從 system design primer 看起，理解系統設計的各種面向。另外我推薦看一些公司的 Tech talk 來了解他們實際上怎麼設計系統，為什麼要這樣做以及不同方法的 Trade-off 又是什麼，理解為什麼要做這個決定是最重要的。如果已經接近面試了，建議可以看 InterviewBit 的系統設計篇，總共有八題，我認為寫的還蠻好的，比 Grokking the System Design Interview 還深入，看個兩次完整理解以後對面試很有幫助。

Coding 的部分我還是要再強調一次，不要過度迷信刷題的數量，應該要重質不重量，重點放在在訓練你的解題思維以及邏輯思考，練習使用常見的資料結構並且把想法轉成可以執行的程式碼。剛開始寫題目的朋友，我會建議相同的題型一起刷，培養對同類型題目的敏銳度，題目難度主要以 Medium 為主，搭配少量的 Hard 題。

很多題目一開始寫不出來，或是寫不出最佳解是很正常的，如果一題你卡超過一個小時，建議可以參考討論區的最佳解，但是切忌直接照抄別人的解答，因為那可能不是最適合你的方式，比較推薦的方式是你去理解背後的演算法，清楚地知道每一個步驟，再用你自己方式寫出來，這樣即使換了一個程式語言，你應該也可以寫得出來。當你開始發現沒看過的題目你也可以自己想出最佳解，並且實作出來，程式碼也很精簡，那代表你已經成功培養出解題的思維了。

我自己還會做一件事，就是想辦法分辨好的題目跟壞的題目，有一些題目的答案很明顯就只適用於這一題，用一些很特殊且不好理解的方法、實際上工作也不可能用到，這類型的題目我就不會花太多心思在上面，如果真的被考到，我會認為這是面試官的不用心。相反地，有一些好的題目：在觀念上很實用、有好幾種解法、工作上有機會用到或是系列題，這種就很值得練習，比方說 Graph 或是 Design 題就是我很喜歡的類型。

雖然說題數不重要，還是提供我的數據給大家參考，我在寫了 50 題的時候開始安排電話面試，最後一個 Onsite 結束時寫了約 120 題，我是以比較新的題目以及高頻題為主。

最後是行為面試，要再細分的話可以分成兩種，一種是 Project Deep Dive，你選一個你最近做過的專案，解釋一下專案內容、解決了什麼樣的問題、你的角色是什麼、最後的成果以及中間遇到的困難，另一種面試是來判斷你是否符合公司的文化以及價值，衡量你過去解決衝突跟溝通的能力。不管是哪一種面試，只要你好好回顧你過去做過的事情，能夠完整講述前因後果，把自己的故事清楚地講給面試官聽，輔佐一些例子，基本上就不會有太大的問題。

#遠距面試 #VirtualOnsite
因為疫情的關係，大家都在家工作，所以所有的面試包含電話面試都改成線上視訊進行，這個情況至少要到 2021 年的夏天。遠端面試的好處就是你不需要舟車勞頓，時間安排上也比較彈性，但是壞處是跟面試官的溝通比較沒那麼順暢，線上的交流絕對是沒有實體見面來得好，而且有的面試官網路很差，我甚至有遇到差到面試官需要把影像關掉的情況。

另一個要注意的點是，系統設計的面試會需要用到線上白板來畫圖，我自己覺得沒有實體的白板順暢，主要有兩種方法，你可以使用 iPad 搭配 Apple pen，或是用鍵盤滑鼠直接拉，選一個自己習慣的方式，面試前稍微熟悉一下白板軟體的使用，面試也會比較順利。

#DoorDash
第一輪是一個小時的電話面試，前 20 分鐘聊過去的工作經驗以及這個組在做的事，後 40 分鐘 Coding。題目是一道經典的 Hard 題，我對於該題印象很模糊，於是在面試中慢慢想，最後是有跌跌撞撞的寫出來，當時自我感覺良好，面試官給我的感覺也蠻算滿意的，但是隔天還是收到了拒信。事後回想應該是因為這是經典題，所以標準相對高，我並不是一次就寫對，而是慢慢修正，所以相對於其他應徵者表現不算太突出。

#Robinhood
他們家固定有兩輪各一個小時的電話面試，第一輪前 15 分鐘給你一段程式碼，要找到潛在的 bug 並且問你要怎麼修正，後面 45 分鐘 coding，題目比較偏向 Robinhood 工作上會遇到的演算法題。第二輪是系統設計，這是我第一個系統設計面試，微緊張，原本以為表現不夠好，但從 recruiter 那得到的反饋是還蠻好的。

Onsite 出乎我意料只有三輪，一輪 45 分鐘 coding，一輪一小時的系統設計，以及 45 分鐘的 Project Deep Dive，Coding 也比較偏向實作工作上會遇到的問題，面試官提到不用特別在意效能，以實作出來並且跑過測資為主，最後 10 個測資我只過了 9 個，不算完美。接下來兩輪跟面試官都聊得蠻開心的，並且有蠻不錯的討論，最後順利拿到 Offer！面 Project Deep Dive 有個小插曲，面試官到一半網路突然掛了，他後半段只能打電話加入簡直尷尬。

#Coinbase
Coinbase 的面試體驗是所有公司裡最讚的！從面試的流程跟題目都可以感受到他們的用心，面試官的平均素質也很好，你可以感受到他們是真心想要認識你這個人，面試過程中對於很多問題都有深入地討論，對於我問的問題他們往往也能給出很好很真誠的答案。

不過他們的面試過程也是最累的，電面是一小時的 Coding，Onsite 總共有五輪，其中居然有兩輪各 90 分鐘的 Coding！你可以在自己的電腦使用平常的開發環境，並且分享螢幕，題目不是傳統的演算法題，而是要你實作一個小型專案，其中一輪是實作一個小遊戲，另一輪則是實作一個系統，最後要 call Coinbase 的 API，所以對於送出網路請求並且處理 JSON 要有一定的熟悉度才行。整體的面試過程還蠻好玩的，面試官也會幫你，但一輪 90 分鐘真的有點太久。另外有一輪一小時的系統設計，以及各 30 分鐘的行為面試跟 Hiring Manager 面試。總共五輪五小時，中間休息一小時，面完真的氣力放盡了。我對整體的表現還算滿意，沒有一輪有感覺明顯不好，最後順利拿到了 Offer。

#Facebook
雖然 Facebook 都是進去以後再經過 Bootcamp 新生訓練選組，但是應徵的時候就要分不同的 Track，主要的分類有 Product、Infrastructure、Android、iOS 以及 Machine learning，Coding 的部分應該都差不多，而系統設計會根據你選的 Track 而有所不同。recruiter 一直建議我選 Android ，畢竟我的履歷上 Android 還是佔了一大部分，她提到 Facebook 現階段非常缺 Android 的人，不過她也補充說明這不代表面試的標準會比較低就是了。我最後還是堅持選擇面 Infrastructure，這樣對我來說準備起來比較方便，不用再額外花心思準備 Android。

我的 recruiter 覺得我可能也適合面另一個職缺 Production Engineer，於是就介紹了另一個 recruiter 給我，我可以選擇同時面兩個缺，最後如果拿到兩個 Offer 可以到時候再決定。實際聊過以後我還是婉拒了，因為不想花時間準備 Linux System 面試。
我們也聊到了預期的級別，她說以我的經驗我可以選擇面 E5 或 E6，這讓我感到蠻意外的啦，平心而論我認為不管是年資和能力我都還沒有到 Staff Engineer 的水準，不過既然 E6 只比 E5 多一輪系統設計面試，我就大膽地挑戰 E6 了！

Facebook 除了系統設計是一小時以外，其餘的面試都是 45 分鐘，電話面試是一輪 coding，Onsite 總共有五輪，兩輪 coding、兩輪系統設計以及一輪的行為面試。最後 Facebook 給了我 E5 的 Offer，原因是兩輪系統設計一輪還不錯另外一輪普普，沒有達到 E6 的標準。

雖然我最後有拿到 Offer，但我還是必須說 Facebook 的面試體驗蠻差的，面試官給我的感覺是他們不在乎我這個人，只想趕快在有限的時間內盡可能地蒐集一些訊號來判斷我有沒有通過，我並不反對有效率地蒐集一些訊號，但是面試是雙向的，作為應徵者的我們同樣也在面試這間公司，面試時我也在看未來我會不會想要跟這個面試官一起工作？而 Facebook 在我的標準裡顯然是不及格的。當然也有可能是我運氣不好，剛好遇到這樣子的面試官，但這也代表 Facebook 對於面試官的訓練不夠嚴謹，導致素質參差不齊，又或者是面試體驗並不在 Facebook 優先考慮的事情，不管是什麼原因，這都是一個警訊。

這個現象在 Coding 面試尤其明顯，面試官就是在看你能不能在有限的時間快速寫出最佳解。不過我倒是沒想到在行為面試也會遇到一樣的問題，我的面試官就按著他預先準備好的問題一個一個問，大部分的時間他的眼睛都盯著螢幕在做筆記，我實在是不確定他有沒有在聽我說話，有時甚至還會問我剛剛已經回答過的內容。

除此之外，Facebook 要求在 45 分鐘內解出兩道程式題，通常都是 LeetCode 原題並且要求最佳解，即使這種面試或許對我是有利的 (其中一輪我只花了 30 分鐘就寫出兩題的最佳解，然後我們閒聊了 15 分鐘)，但我認為這種填鴨式的面試方式完全不能反應一個人的工作表現，這或許可以招到一定聰明程度以上的人，但是他們不一定是個好的工程師或是很好合作的人。我認為維持這種大考式的 Coding 面試也是一種偷懶的表現，但這個面試形式卻會深深地影響招進去的人的類型，是我的話我會盡量避免跟這類型的人合作，因為我認為思考過程跟溝通比你能不能快速寫出最佳解還要重要。

如果這段文字有冒犯到在 Facebook 工作的朋友的話，我在這邊先說聲抱歉，但這確實是我面試完以後真實的感受。

#談薪水
近年來由於 levels.fyi 的關係薪水變得越來越透明，這對求職者來說是個好事，你可以知道某公司的某個級別合理的薪資範圍在哪裡。如果你對談薪水這個主題有興趣的話，可以參考這兩篇經典文章：
1. Ten Rules for Negotiating a Job Offer https://haseebq.com/my-ten-rules-for-negotiating-a-job-offer/
2. How Not to Bomb Your Offer Negotiation https://haseebq.com/how-not-to-bomb-your-offer-negotiation/

我自己談薪水的策略沒有那兩篇文章寫得那麼複雜，我認為最重要的原則是誠實，不要假裝你拿到其他公司的 Offer，也不要虛報你其他 Offer 的數字 (即便這個數字是合理的)，你可以選擇性揭露你的資訊，對方問到你不想揭露的資訊時，你可以禮貌地說你不方便透露，但絕對不要說謊。

公司在給你 Offer 的時候會考慮到很多因素：年資、面試表現、現在的薪水以及職等、其他公司 Offer 以及其他的面試者等等。這其中大部分資訊我們是不會知道的，比如說每個因素佔的比重、總共有多少面試者、我們在所有面試者裡面的表現如何，而且年資跟面試表現基本上已經確定了，所以實際上你能夠用的資訊就是其他公司的 Offer 或是你現在的薪水以及職等 (當然是要比較高才有用)。

當然最有用的談判手段，就是你拒絕掉這個 Offer 也沒關係。公司招人需要成本，從一開始收履歷、電話面試到 Onsite 面試，他們已經在你身上花了這麼多時間，也給你 Offer 了，所以在這個階段公司也很希望你能加入，除非這是你夢想中的公司，你很怕談薪水所帶來的風險，不然一般來說求職者在這個階段是有比較大的話語權。

另一個建議是請把 recruiter 當成你的夥伴，通常他們是要看業績給獎金的，所以她是跟你站在同一陣線，要幫助你跟公司談出更好的薪水說服你加入。Facebook 的 recruiter 這方面做得很好，她很多資訊都很透明地分享給我，包含這個級別可以拿到最好的 Offer 以及我的面試表現，一開始給我初始 Offer 的時候還告訴我這只是標準包裹，她不預期我會接，整個很 Real！後來給我的 Offer 也比原來的高出了不少，並且我如果下定決心要加入 Facebook 的話，她可以幫我要到這個級別的頂包。

Robinhood 也對我蠻有誠意的，在過程中不斷溝通，安排我跟主管以及同事聊天，有必要的話還可以讓我跟上面的 VP 聊聊，解答我對於 Robinhood 所有的疑惑。後來在得知我有 Facebook 跟 Coinbase 的 Offer 以後，給了一個很有誠意而且超過 Facebook 的 Offer，真的是受寵若驚。Coinbase 給的 Offer 相對前兩家低了不少，而且往上談的空間不高，他們給的理由是他們現在使用的估值是兩年前募資的數字，所以實際上的股票價值遠高於那個數字，而且他們 Refresh 也會給的比較大方，讓你在四年以後薪水不會降。

#最後的決定
我在選擇公司時，通常會考慮三個點，第一個是這個職位本身，我在什麼組、負責的產品、使用的技術、發展的機會以及同事跟主管的做事風格等等，盡可能知道每天工作的樣貌，判斷自己未來的開心程度。第二個是關於公司，我會問自己兩個問題：
1. 公司的文化跟價值我是否認同？人生很短，千萬不要浪費時間在幫跟自己核心價值不合的公司賣命。
2. 我是否相信公司所描述的願景，公司在未來的 5 ~ 10 年內能持續成長並且有好的發展嗎？

第三個是薪資結構，包含了底薪、股票、簽約金、獎金以及 Refresh 等等，來預期未來幾年的薪資。

除了以上三點以外，還得考量到現在都是遠距上工，跟同事以及主管建立感情也相對比較困難，所以在新公司的適應難易度也得列入考慮。在綜合考量之下，我這次還是選擇先留在 Square，或許明年再看看有沒有更好的機會！

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