【學長姊帶路】和泰/國泰/趨勢/街口 AI/數據 暑期面試
原標《【2024 AI/數據暑期實習面試分享】和泰Toyota｜國泰金控CIP｜趨勢科技｜街口支付》
文／Isaac Shih
我是一名跨領域的商管學生，在大四決定朝DATA宇宙邁進，一路上受到很多人的幫助，這篇文章希望可以幫助到想轉職或是正在找實習的你！
一、背景介紹
教育背景：北大商管雙主修大四，GPA3.74/4.0，書卷獎*1，小獎學金*2
工作經驗：實習*2（三大電信數據分析+科技新創行銷），兼職*1（IT）
專題競賽經驗：AI數據應用專題競賽*３（皆有得名）
學社領導：社團幹部*3（一科技開發相關），校隊*1，國內志工*2
其他：113年救國團大專優秀青年，TOEIC 945(2023/09)
二、投遞情形&準備工作
這次投遞了17家公司的暑期實習，共收到4家公司面試邀請，1家錄取通知（1家放棄終面）。由於先前已有些許經驗，所以這次主要以大公司(外商、跨國品牌)、擁有完整的實習計畫這兩個條件下申請，希望在出國前可以再增添一點光彩。我在這段期間透過以下的方法取得面試的機會：
- 訊息渠道：臉書社團(Ex: 實習透視鏡、CakeResume社群、各院校實習版)、人力銀行、LinkedIn
- 投遞管道：人力銀行、LinkedIn、公司內部投遞系統
而在轉領域的過程中，履歷優化與作品集展示是兩個重要的環節，在這兩個月我也透過以下方法去精進和調整表達的方式。
- 履歷修改：人力銀行履歷健檢(免費!!!)、業界人士交流、學長姐建議反饋
- 作品集展示：架設個人靜態網站、製作Github作品集
我認為在這個階段最有效益的是經營LinkedIn社群，由於必須具備足夠的聯絡人，而有近一步認識同行或同公司的學長姊可以詢問的機會，因次在去年我就開始經營學習和工作相關的社群。在這個過程中也結識了不少業界的工程師，包含Google、LINE Taiwan…等等，對於職涯的選擇跟了解有很大的幫助。其他我也透過像是Dcard爬文私訊、參加實體講座來精進自己的筆下功夫，透過多面向的建議與改善，最終可以得到專屬自己版本的最佳履歷和作品集。
三、面試經驗分享
【趨勢科技 — 資料處理與分析 AI Data Engineer】
時間軸
2024/03/21 人力銀行履歷投遞
2024/03/27 線上測驗
2024/04/03 收到實體面試邀請
2024/04/11 實體面試
2024/04/23 感謝信
線上測驗
在第一階段書審過後，會收到線上Codility測驗，在120分鐘內考三題，可以自行選擇語言，寫出一個小型的演算法，難度我自己覺得中等，但對英文跟語法要熟悉才能在時限內完成。
實體面試
面試資訊：2位主管+1位HR，現場面談1小時，可自備筆電展示專題和Demo
面試題目分享：
- 自我介紹
- 產業分析報告是用什麼工具
- 前一份工作的Raw Data是來源為何，用什麼工具處理資料
- 有沒有軟體開發的經驗
- 開發過程遇到最大的困難是什麼？
- 在專題中最難處理的問題是什麼？
- 使用資料庫做過什麼專案
- 解釋何謂特徵篩選
- 有使用過生成式AI的經驗跟應用嗎？
- 近期對自己的專業能力有什麼努力嗎？
- 有沒有在特定的方面精進自己？
- 要怎麼知道你對AI跟開發的熱情跟積極 ？
- 有甚麼問題嗎？
面試心得
趨勢的氛圍和主管都讓我很嚮往，面談的過程也都很和善，但當初在行事曆記錯面試時間，幸好有提早出門，最終主管還是有讓我面試30分鐘QQ。面試過程中主管相對著重經歷中的專業知識，會針對你提出的專有名詞深度挖掘，加上這個職缺這次需要開發公司內部的AI系統，因此對AI和軟體開發又有更高的門檻要求。自我介紹準備方向建議不用太多鋪陳，盡量朝著這個職缺的痛點說明就是了。
趨勢科技公司風氣偏向活潑跟開放，而且效率很高，面試完兩周內就會知道結果了！在最後HR也跟我在電梯口前聊了五分鐘，他說基本上不會針對學歷，只要能力符合都有機會被看見，也安慰了我一下我的愚蠢:( 真的非常謝謝Alice的鼓勵和加油打氣，可惜今年第一場就是趨勢，只能說要再加油。
【和泰汽車 — TOYOTA顧客服務實習生 Customer Service AI Engineer】
時間軸
2024/03/27 104履歷投遞
2024/04/18 收到一階通過信
2024/04/23 電話邀請實體面試
2024/05/09 實體面試
2024/05/16 Offer get
實體面試
面試資訊：1位主管+1位HR，現場面談30分鐘，一天前須準備一張A4說明「為何我是和泰實習生」
面試題目分享：
- 針對A4自我介紹五分鐘
- 為什麼延畢？
- 為什麼要雙主修？
- 未來的求學規劃
- 目前遇到最大的挑戰是什麼？
- 目前其他間面試的情形
- Toyota會在第幾順位？
- 選擇Toyota 的原因
- 針對顧客服務跟chatbot的了解
- 目前的智能機器人有什麼可以優化的？
- 有什麼專業技能是可以提供給這項專案的
- 有甚麼問題嗎？
面試心得
在面試Toyota前，由於需要準備A4自我介紹，我有先閱讀『在TOYOTA學到的只要「紙1張」的整理技術』這本書，依照書中的架構和原則設計我的自我介紹，這個部分也有被HR跟主管注意到，回頭看算是滿好的準備方向。
Toyota這次的機會算是最符合我個人技能包的職缺，包括商管背景出身、擔任過IT助理協助電腦周邊顧客諮詢，及開發過LINEBOT應用專案…等等，在面試時主管也比較針對未來發展的方向詢問，對於過去的經歷沒有過多著墨，可以更多提到自己能為公司提供甚麼樣的能力跟貢獻。
Toyota整體給我非常貼心的體驗，包括在前一天致電給我提醒面試細節與地點，HR也在面試前與我小聊了30分鐘，讓我更加了解公司環境與其他問題，能夠感受到和泰對於實習生的照顧！
【國泰金控CIP — 雲端資料工程實習生】
時間軸
2024/04/21 國泰CIP官網投遞
2024/04/23 線上適性測驗
2024/05/09 收到線上面試邀請
2024/05/16 收到線上面試邀請
2024/05/23 感謝信
線上適性測驗
在這個測驗會提供多種工作情境，讓你選擇你在這些情境下的決定，我基本上以團隊合作和積極主動解決問題的兩大方向填寫，寫順利通過測驗。由於該測驗也沒有標準答案，因此這邊的策略也僅供參考。
線上面試
面試資訊：2位主管+1位HR，現場面談1小時，須自我介紹10-15分鐘
面試題目分享：
- 四年活動跟學習經驗這麼豐富，時間管理怎麼做到的？
- AWS quicksight vs tableau
- AWS GCP 服務之間的比較跟說明
- 選擇AWS、GCP其中一項服務特別說明其功能
- L1 L2正規化
- 歐式距離跟餘弦相似度的定義、使用情境跟差別
- 迴歸分析SSM的定義
- 使用Excel做資料清理的困難跟有趣的觀點
- 暑假有什麼安排
- 有面試其他單位嗎？
- 有甚麼問題嗎？
面試心得
這次面試的是國泰的AI數據部門，是我覺得最硬核的面試挑戰，即便職位說明欄有列出可能會考得題目，但問題基本上更多的測驗對AI、雲端工具甚至機器學習的基礎了解與理論知識，更多的比較性題目須對每個使用過的工具都要有更深的理解和認識，才有辦法說服主管你是真的有使用經驗且知道為何而用這些產品與服務的，而不是老師主管叫我們用就用。
就我而言，在資料工程和雲端工具這方面雖有部分經驗，卻離熟手仍有段差距，在國泰填寫技能包時要特別注意，如果對上述的問答模式有一定的把握時，建議再將你會的工具寫進去，否則將會面臨一問三不知的窘境阿。
【街口支付 — 策略與數據分析實習生】
時間軸
2024/05/01 104履歷投遞
2024/05/07 收到HR面試邀請
2024/05/10 HR線上面試
2024/05/13 邀請最終實體面試+筆試
2024/05/17 婉拒終面
線上面試
面試資訊：1位HR，線上面談30分鐘
面試題目分享：
- 自我介紹5-10分鐘
- 在實習時有沒有獨自負責的專案
- 目前負責過最具挑戰性的專案
- 在團隊中扮演甚麼角色，有遇到甚麼困難怎麼解決的
- 在實習的過程中，你學習到最多的是甚麼
- 貢獻最多的一件事情
- 如果團隊中有人想要擺爛，你會怎麼解決
- 在工作中 你們同事和夥伴是怎麼評價你的呢
- 你覺得你對自己工作上有什麼特點
- 請說你的一個缺點
- 為什麼想選街口
- 用兩個形容詞形容自己
面試心得
面試的過程HR很細心且和善，整理而言比較像是在聊自己的故事，技術層面的問題雖有，但更注重在團隊中的發揮，若課外經驗較少的同學建議可以準備3-4個熟悉且有一定貢獻的故事，針對上述問題作演練，展現個人特質的時刻就在這了。
面試結束後我有再詢問街口主要的篩選標準為何，HR提及「樂於跳脫框架，並了解做每件事背後的動機」是他們所重視的價值，且在最終面試時會考SQL筆試，因此在這兩部分是可以在面試期間好好準備的地方。
心得小結
在一連串的投遞履歷和面試過後，很幸運可以拿到心儀的Offer，在這個階段我有3個小體悟與可以持續進步的方向分享給同樣想轉職或正在這條路上的夥伴們。
1. 基礎理論知識的累積
當大家都會用雲端服務、會寫SQL、Python時，學習某個特定工具的時間也可能就幾個星期或幾個月，但背後要選用什麼分析方法、要用什麼模型解決什麼問題、這個形況是由甚麼統計理論或觀念促成的，在這時基礎理論知識的累積就變成一個決勝的關鍵，剛好反映到上述須具備『了解做每件事背後的動機』的能力。
2. 須了解使用或學習某項技術（工具）的特點和優劣勢
每當做了很多Side Project，看似很多元，但經常都是主管或老師叫我們用才使用的，沒有類似產品的使用經驗，容易導致被問到開放性的比較問題時，無法全面的剖析和解釋。在未來當考慮到有一個開發需求時，可以審視目前正在使用的服務有沒有其他的競品可以提供更好的選擇，屆時提及到相關經驗時才能更加游刃有餘，更能展現你是這方面的專家而非玩家。
3. 學歷&硬實力的差距
就我的視角而言，學歷還是挺重要的，尤其在茫茫人海中學歷算是最客觀且直覺的指標，當然在除了頂尖大學外也各有菁英，在我沒有名校光環的情況下，硬實力和實務積累就是比拼的關鍵，更不用說還是文組學生了。因此可以多去參加技術社群或實體的工作坊，累積專案的同時也能結識更多志同道合的同學和職場前輩。
後記
在跨領域的過程中，對於學習專業知識和突破低潮的過程絕對艱辛，即便再怎麼學可能還是沒有一個本科專業的強，但儘管如此，仍要努力朝著目標邁進，在下個階段取得更好的學歷或成就！
本文由 Isaac Shih 授權轉載, 原文:《【2024 AI/數據暑期實習面試分享】和泰Toyota｜國泰金控CIP｜趨勢科技｜街口支付》
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