【ACER】2018 Summer Intern 創新技術研發 Research & Development面經

不得不說，ACER在實習面試的流程，真的有用心的感覺!
相對上難度我覺得3.75/5

面試的RD部門給了我很多我以前對RD不瞭解的地方和新的見解。
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確實有一個story可以跟大家分享

面試地點：ACER大樓旁邊棟的26樓
怎麼去：這幾次去還真的去出心得

• 搭區間車(從北車到汐科站3站)
• 搭自強號轉區間車(從北車到汐止站，在做區間回汐科站)
• 搭668(缺點是要1hr)
• 搭捷車到南港展覽館轉公車(藍15或823)

面試時間：都是平日，有課的可能比較尷尬
面試服裝：第一面CASUAL(簡單舒服、不失禮即可)、第二面BIZ CASUAL(其實穿襯衫即可)
面試配備：第一面需要帶筆電、第二面optional


ACER面試分為一面跟二面：

2018/05/16 第一面

第一面試團面，其實是團體活動面試，最近越來越多家企業喜歡用團體活動看出一個人的價值。我有經驗的至少有兩家以上。

先強調今年的主軸有兩個點：

• 人工智慧(AI)
• 設計思考(Design thinking)

近幾年，ACER已經漸漸朝向設計思考的方向，希望藉由自己提升客人的整體感受。傳統RD的思維，在我這幾天面來，已經朝向設計思考的方向進行，不會只是一個awkward的Tech thing。

第一面為時一整天，上午到下午要對ACER提出的題目作討論。
我剛剛有提到上台報告的內容不是全部的細節，反而是環節上你的參與是非常重要的。
過程分為上下午的討論時間(約莫各兩小時)，中午12:00(checking-in)與下午5:00(final delivery)作報告。最後會選出一個第一名!!!
在題目的發想採實務上真的會做的設計思考方法。

• Your Motive & Methodology
• Your Observation
• Your Synthesis
• Your Ideas
• Your Prototype
• Your Story

很像是一天把一個project作出來德感覺，忘了說成員會有來自HR、MKT、BD、RD等部門的菁英(所以才叫合作嘛~~~)。
過程中會有mentor來探訪，可以簡單詢問一下問題。這部分我覺得是讓mentor知道你的思維，所以不要因為mentor來就有所顧忌。

最後其實我要說的是能進面試階段，大家都是在一個水平點，所以莫怕，盡情發揮。

2018/05/23第二面

那天收到了二面，ACER發MAIL的效率非常高，上次面完隔天就收到結果。
第二面是團體簡報面試，就如網上的資料，會有一個5 min的presentation。
我個人覺得presentation要包含自己與這個主題切題的部份，好讓面試官知道你的connection。
這也是我覺得比較疏忽的，實際上只說presentation，前面也好歹一個詳盡pinpoint的自我介紹吧!!!

以下次關於這次的問題大方向的參考(幾個紅標不多說)：

• 客製化需求怎麼解決
• Keras優缺點
• 用什麼模型(講解)
• 要用什麼track參數
• YOLO優缺點
• 履歷上的專案研究
• 背景資料有學過什麼程式語言
• 推薦的演算法
• CNN卷積神經網路怎麼做，優缺點
• 資料怎麼蒐集，怎麼來的
• CNN選哪個Model
• 幾層的
• 後段DV使用什麼
• 修課過程中有沒有資料分析的經驗
• 生涯發展？是要技術發展還是技術應用，現在是面試RD
• 熟悉的程式語言
• 推薦系統的推薦上多做觀察
• 對抗神經網路GAN
• 要切題，脫離戰場，實務上客人不會對於你的專業問問題
• 要用Design thinking來發想，解決技術的問題
• 所有的構想，都要在延伸到可能有的潛在使用者
• POST AUTOMATION

上面幾點就不多說了。

台下mentor其實都是不同team的主管，而RD現在有多方面發展(不僅限於AI)，簡單分類一下主軸：

• AI、Deep Learning
• Data Analysis、Machine Learning
• App
• Cloud
• (Varies)

這幾場面試下來學習的感覺...
個人覺得很少有人大學生會是全部精通的，但在面試時要比較強調自己屬於哪個部份的專長，因為先決條件是主管依據他的需求選擇了你，所以在一方面突出(多方面當然更好)，會比較像是在aim主觀的需求。
技術性的報告可以很專業，我看到有些人可能也沒有這一部份的背景，但我認為只要把功課做好，不要打散點，zero in on一個自己想要convey的idea，其實報告的部分是可以過關的。
當然以上都是主觀意見，不代表任何立場。

最後HR姊姊跟我們說面試會根據一面跟二面取total，但我覺得二面多多少少也蠻重要的。

人總是在人生的路途上，發現：
覺得我是個來錯地方的人。

但社會是如此現實，在人擠人的區間車上，人生百態。

後記：決定修習的課程

• 機器學習導論
• 預測解析導論
• 社群網路分析導論
• 視覺化解析
• 最佳化理論