【學長姊帶路】機器學習工程師的面試準備：取捨、說服與溝通
原標《請給我黃金 — 關於面試》
文/陳先灝 (Hsien Hao Chen)
寫在前面
我在去年九月去了新加坡工作，在 SMU 的 LARC 研究中心當研究工程師，主要是做 Singlish （新加坡式英文）相關的研究跟開發。
去那邊的本來目的，是為了為自己的 PhD 申請做準備，累積研究經驗，發點論文啥的，就像去中研院工作一樣，還可以順便練個英文，習慣國外生活等等。
後來卻發現自己對於要再花五年念個學位，並忍受某種相對不穩定的物質生活這件事，不是那麼確定了，也感謝喻能跟其他已經在念 PhD 的好夥伴的說明跟鼓勵，讓我稍微對於唸 PhD 的生活與 trade-off 有了更明確的想像。
總之，我就，跑去面了業界的工作，主要在台灣、新加坡跟香港，都是和 Machine Learning 有關的職缺，主要是做 NLP or/and 推薦系統。這篇主要想分享一些我對於面試的觀點，還有一些準備的過程。
是說我們 LARC 最近絕讚招人中，老闆是新加坡 AI 研究的超級大佬，六十多歲了還在第一線，工作比我們還認真，而且樂於指導跟溝通，是很好的學習對象。而新加坡雖然比不上台灣舒服，但是個大部分時候講中文都會通的英語系國家，也蠻適合大家來做個出國工作的體驗，加上最近疫情，他們缺乏外籍勞工（XD），應該是相對有機會面上。
TL; DR:
1. 整個面試其實就是溝通與說服的過程，你要說服面試者「我有能力」、「我有值得培養的潛力」、「我是個有理想有抱負的好同事」。因此，不管是實際解題、履歷，跟一些觀念性的問題，都是在為這個目的服務。
2. Every interview is a guided interview.
挑選職位
雖然稍嫌拖沓，但我還是覺得職位挑選挺重要的，畢竟好的面試體驗不但讓你更想進那間公司，也能夠對你後續的工作有幫助。
我的作法一開始和大部分的文章一樣，總之，就是，幹你娘投爆。設定好 filter 之後，把 Linkedin 上的職缺、塞滿廣告的奇怪求職網站的推薦全部都投一次，而且每投一間就把它開的相關職缺也全部丟一丟。
這樣的好處是，對於面試經驗不多，或有一陣子沒有面試的人，可以快速的 pick up 面試的手感，也會知道自己面什麼樣的職缺很有幫助，還可以摸清楚你在求職市場到底值多少錢（！）。缺點是非常累，準備會很趕，被拒絕率也比較高，畢竟跟你的經驗並不完全相關。這時候調適心情就會變得蠻重要的。
所以當我發現自己在推薦跟 IR 相關的職缺裏，比較有優勢的時候，後來就以申請這類職缺為主了。畢竟有相應的實績，而且這兩個領域相關的人還沒那麼多（大概還在學校XD），兩個領域又還算蠻有關係。
前期提高 Recall，想辦法快速累積面試經驗蠻重要的。而後面慢慢收斂到固定類型的職缺時，你則會開始感覺面試能夠互補，上一家問的問題跟解釋，往往下面一家還會再問一次，這時候，把前一個面試官的回答稍微轉換一下，就會變成很理想的答案XD
刷題
現在這個年代，是個人都得刷題的吧。
要很老實的說，我一開始會想做研究，就是因為前幾年刷題遇到一堆挫折，覺得大概是不能成為一個太好的工程師了，所以為了逃避刷題，決定好好做研究這樣。但現在既然要去業界了，只好摸摸鼻子，拿出我的魔法小卡買了 LeetCode Premium 開始刷。
但其實刷題對理解資料結構和演算法非常重要，也能夠幫助你練習對各種問題有更明確的想像，並擬定實踐的計畫。此外，現在本來就有一派的研究非常重視實用性，或是從演算法的角度出發去做研究 idea 的發想跟創新：
比如我們 GNN 領域的神 Jure Leskovec，他的 PinSAGE, 合作撰寫的 GIN 等等，就有從演算法出發去理解、改善並有效實踐模型的章節。Reformer, MONGOOSE 也都是從 Locality Sensitive Hashing 出發，分別對 Transformer 的架構和神經網路訓練去做效率和效果的改善。
總之，刷題對 Computer Science 的人來說，大概就像是微積分和線代對唸數學的人一樣，是非常重要的基本功，也會對你理解更深入的題目有幫助。
雖然有買 Premium，但我的用法好像跟沒繳錢的時候差不多（？）。首先建議那些和我一樣，跟刷題不太熟的人去看看這個 Blind Curated 75，非常基本非常紮實，而且出鏡率非常、非常、非常的高，總之越快刷完一次越好。
而刷的方法就像很多教學一樣，先用力想 20 分鐘，還是想不出來就馬上翻去看 discussion，而且要看到完全懂，重寫一次會過的程度。另外建議要好好寫註解、命名跟讓程式乾淨，畢竟這也是面試重點考核的一環。而且還要能想出每個解法的 time/space complexity，前面會花很多時間看懂一題也是很正常的。
之後就是固定每天刷幾題，比如 daily problem 之類的，而且一定要去比週賽跟雙週賽。
LeetCode 競賽的規則是四題一個半小時，而大部分（？）公司的面試是四十五分鐘兩題，這不但可以讓你具備時間壓力下做題的經驗，還可以讓你掌握一題二十分鐘左右的手感，更因為題目變多，變相提高你連續解題的 capacity。
現在每天都還是固定寫個一兩題跟比賽，畢竟誰知道人生什麼時候會需要面試呢XD 而且刷題的確讓我的程式能力進步蠻多的。
還有，如果沒有特別偏好的話，Python 實在是太強了，語法糖滿地都是，光是 queue 跟 stack 不用自己做，加上什麼都吃的 list 跟 dict，完全可以把實作時花的腦筋減到最小，只要專心想解題就好。
設定每次面試的標的：
對一個專案而言，最重要的事應該是，基於自身或客戶的需求，設定專案的願景以及想要達成的目標，面試也是一樣的。我覺得面試基本應該達成的目標包括：
- 我有能力有效完成日常工作
- 我是個值得培養的人才
- 我是個有理想有抱負的好同事
你在「整個面試」中的時候表現出來的東西，應該要能完全地為你的基本目標服務，並達成一些額外的目標。
比如說，能在時間內解完題目，就是你能有效完成日常工作的的信號之一，所以刷題才那麼重要，畢竟你要是連基本的演算法都不熟，那面對情況更複雜，功能更多的專案肯定會出事。
而像是我們 Machine Learning Engineer 來說，這可能還代表你有一些不錯的專案經驗，並且在 case study 上能夠給出一個相對完整的規劃，比如清楚地定義問題， 要用哪些 baseline/metrics，你的初步解決方案是什麼，要怎麼逐步地改善最終的 performance 等等。
而每些公司除了這些基本的東西，可能會希望你有額外的能力和特質，這個也最好要找到並表現出來。
比如我面某家推薦系統關的時候，就在回家作業裏明確感受到他們對 candidate 的期待：你實作要超強、理論也不能落掉，最好還有點 business 思考。所以我在情境題基本跟寫論文一樣，完整的 state 了所有數學式，並詳細說明了為什麼我的模型要這樣設計，trade off 是什麼，我有什麼方法可以讓它 scalable，還順便附了個 GitHub Repo 的實作連結。
（感恩志明，讚嘆志明，SMORe 千秋萬載，一統江湖。）
在這個過程中，觀察每家公司的需求，並找出/培養需要的能力是很重要的，這也是為什麼我建議後段要集中特定類型職缺，因為這些都可以互補，上一家重視的東西，用到的面試材料，全部都可以回收再利用XD
不管是人資關、面試、白板題、behavioral interview 到談 offer，其實都是一個說服的過程，我們要從有限的資訊裏找出公司/面試官的需求，並試圖去滿足這些需求，才會提高我們的面試成功率。此外，在我的面試過程中，我也隱隱感覺，具備「找出這些需求的能力」也是公司的考核重點之一。
履歷與簡報
作為憨慢講話但實在的理工肥宅，大部分的時候我們都不太重視履歷/簡報的規劃與美觀，總覺得內容塞滿就好，有一種桃李不言，下自成蹊的驕傲。但自從在研究所遇見了簡報的神之後，我才發現簡報不只是裝飾用的工具，而是能夠幫助聽眾更理解你想表達的事情，並在面試過程中幫助你的說明和人設建立。
沒錯，除了履歷，簡報肯定得做，自介或是講過去經驗時肯定得拿來用，而且很好用。
當然內容是最重要的，但也不是無腦的塞進去，而是要像上一段那樣，找出每家公司的需求，並在履歷和簡報裏做客製化。比如我在面不同的職缺時，就會在履歷跟簡報上調整我的專案順序，也會依照公司業務性質做不同的舉例，這樣才能讓公司覺得我是真的想加入他們，而不是幹你娘投爆，還能順便說明我有「找出需求的能力」，摸蛤仔兼洗褲。
另外，「捏人設」也是很重要的一件事情。你必須摸出公司想在這個職缺找什麼樣的人，並且想辦法讓自己的履歷、自介和面試過程看起來是具有這些特質的。
舉個簡單的例子，對於研究性質的職缺，面試官通常是教授 i.e. 你未來老闆，那通常他們期待你是個有研究熱忱、熟悉領域 SoTA 跟有一定實作能力，那你當然不能只說「我愛研究」，這樣聽起來特別空洞。
你肯定得拿出一些研究經歷，說明它的優勢、跟 SoTA 的比較，在過程中展現你對這個領域的熟悉跟熱情，順便做個 Demo 來展現你的實作成果，再跟他好好討論這個題目有什麼延伸的地方，展現自己的研究品味等等。
這個人設肯定也得跟你的日常形象、過往經歷有一定的契合度，比如你就是個比起跟人類，更喜歡和自己電腦社交的人，要說自己熱愛與人相處或特別能溝通也是沒什麼說服力，但比如喜歡新技術、特別 Geek 或是做了很多 side project 等等，就會是很合理的 feature，對面試本身也有幫助。
履歷的話建議用 LaTeX 最好，那就像是會用 Vim 一樣，是某種身份地位（？）的象徵，會讓人感覺你是自己人。可以去一些名校的職涯中心找模板來改，還可以順便看看人家都怎麼寫履歷，像普林斯頓的 instructions 就很優秀，Linkedin 上一些厲害的人的 Resume 也很值得參考。但重點就是，它要能為你的面試目標服務，並且和你要捏的人設是一致、能提供佐證的。
所有的面試，都是 Guided Interview
這是我在面試某公司第二輪，被瘋狂洗臉洗爆，卻收到下一輪通知，萬念俱灰覺得被憐憫的時候，我們趴總跟我說的。也不知道是不是這句話的魔力，那之後幾週的面試，居然都通過了（害羞）。
Guided Interview 是指在面試過程中，面試官會問一個相對困難的問題，並在回答過程中給面試者提示，面試者則需要從這些提示中進行發想，修改並完善自己的答案。比如白板題環節必定會有的追問和情境修改，讓你跟隨面試官的建議去改寫程式碼就算是一種 Guided Interview。
這類考核除了能檢驗你的工作能力本身，更重要的是檢視，你能夠接受別人意見並改善自我的能力。如果你能迅速地聽懂他人的建議、做出反應，並試圖說服面試官一些你自己的想法，那不但代表你對這個領域的掌握度很高、感覺敏銳之外，也說明了你是個善於溝通、願意溝通的人，是值得培養，能夠成為好同事的人。
我在後面那幾週的面試中，其實並不是 full mark 的通過，過程也常常卡住，但我都會一邊做白板題跟情境題，一邊和他們說明我的解題規劃、為什麼會這樣想、詢問他們的意見，並在我卡住的時候說明我卡在哪、為什麼卡，並在得到他們的提示後給予回饋並努力解題。得到的面試回饋也多半是，雖然現在程式能力/業界情境不夠熟練，但積極願意學習、也有好的潛力，而且樂於溝通，值得合作，算是低空飛過XD
由於經驗有限和職涯選擇，我們終究不可能百分之百 match 職缺的要求，但展現出努力的態度和改進自己的能力，那在你技術有所不足的情況下，公司也才有可能願意投資你和收下你。
此外，在這樣的過程中，也是你觀察面試官的好時機。通常這些關卡的面試官，會有一部份是你未來的同事/老闆，如果在這樣的面試過程中，他們能很好的給反饋，給予你正確的指點，你就能期待他們能給予你職涯的成長，並有相對好的工作體驗；反之，如果他們只會一味地抨擊你的論點，沒辦法好好地討論事情的時候，你就知道有哪裡怪怪的了，特別是這個職缺卡在官網很久的時候XD
當我們有其他 offer，手上握有選擇的時候，就不只是公司在面試我們了，我們同時也在面試這間公司和面試官，能不能成為一間願意久待，好好相處的公司和同事。比如當一般公司喜歡積極、對未來有規劃、對工作有熱情跟容易溝通的 candidate 的時候，我們又何嘗不是追求態度積極、有助職涯發展的公司，和對工作有熱情又好溝通的同事呢？
畢竟現在大家都這麼卷了，已經從程式能力要求到理論能力，再到業界經驗跟溝通技巧了，那要求公司也跟著卷起來，不太過份吧？
結論：
其實關於準備面試和刷題的文章已經很多了，這篇主要是想和大家分享我在面試中得到的一點不一樣的體悟，並鼓勵一些跟我一樣，之前沒怎麼刷過題的人（汗）。覺得趴總那句 “ Every interview is a guided interview.” 實在是一語中的，讓我可以用另一個角度去看待每一場面試，並在過程中努力保持積極的態度與持續溝通，的確讓我拿到了想要的 offer。希望以後還能一直得到趴總的指點，也希望大家都能找到理想的工作。
※本文由 陳先灝 (Hsien Hao Chen) 授權勿任意轉載，原文《請給我黃金 — 關於面試》
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