#軟體工程師面試 #文長慎入
面試問題好像一直以來都是一個很多人關切的環節,在各大版上也一直有人會詢問。因為之前有幫公司面試一些人,還有加上從朋友那邊搜刮來的經驗,概括分享一下。
這邊感覺可以分成幾個部分:
1. 面試的題目是否都是演算法相關題目?
2. 是為什麼實際工作內容通常都和面試考的沒有相關?
3. 我現在學的東西對找工作是否有幫助?
4. 公司招募看的到底是這個人的學經歷,能力,個性,還是什麼,為什麼有些人很感覺很厲害卻一直無法拿到offer?
其實用FB排版不太容易,但因為懶得登入部落格,想說快速地打一打,所以也請各位見諒。
#面試的題目是否都是演算法相關題目
如果是投FANG之類的,Facebook Amazon, Neflix, Google (沒記錯應該是這幾間),反正就是這些有名的大廠,除了Netflix目前沒有遇到認識的聊過,其他都是考演算法沒錯。
當然也不只有會考演算法,根據你申請的職缺,可能也會加考一些其他的東西。
那其公司是怎樣呢?其實還是有很多公司會考演算法相關的,尤其是線上面試。
雖然在疫情下全都是線上,但一般來說,還是會有分兩種,一種是沒有真人的狀況下,就是給你像是HackRank這種網站,你點開可能有六十分鐘讓你做兩題。
做完以後你提交,你也不會知道你的分數跟分析結果之類的,看公司怎麼做設定,而且除了演算法相關題目,也可以設定選擇題之類的。
另一種就是真人面試,通常電腦自動面完以後,你可能會跟真人線上面試,真人也是會給你類似所謂的白板題,就是出一個題目讓你現場解題,然後中間可能有的會要你跟他討論,當然看面試官拉!
比較加分的還是,你編寫的時候可以邊闡述自己的想法,而不是低頭默默寫完,這樣也是有點尷尬。如果你編寫邊闡述的話,或者是少有點互動,也是展現你的溝通能力以及你對於題目的掌握能力,就像是你看到一個很簡單的題目 (2+3)*5 之類的,你可以很有自信的說,喔因為2+3在括弧裡面,所以要先算,然後再乘以5,展現底是真的有理解,而不是就是背題目之類的。
有些公司也可能是給你回家作業,叫你做一個小專案之類的,看你應徵的職缺,可能是叫你做一個UI 或者叫你建一個API 也可能叫你做一整個比較完整的東西出來。如果你是面試架構師的話,可能會叫你建一個架構,或設計一個架構出來。
然後也有的公司(像我們公司)就是需要pair programming 所以在線上面試的階段就是會有,真人跟你一起寫程式這樣。
#為什麼實際工作內容通常都和面試考的沒有相關
這個部分一直以來都是一個難解的謎題。像是Google Facebook這種大公司其實不難理解,畢竟他們是比較類似General 的招募,不是一開始就決定好你就是要去某個Team然後永遠讓你待在那個Team。就他們招募的是他們覺得,有潛力的人才,這樣不管需要做什麼都可以自由移動他們,給他們training就可以變得很好用。加上他們一次招募的數量也是相當龐大,考演算法相關的話,可以快速篩選,也更有機會找到他們需要的人才。
因為像是Facebook或Google這種有自己開發框架,開發技術的公司,他們的確有很多時候需要寫演算法或者系統優化的工作。
那像是普通的中小企業或新創,說真的,其實就是跟風。因為覺得人家Google Facebook都是這樣找到優秀人才,那我們也要依樣畫葫蘆,這樣鐵定也能找到厲害的人。
可是這樣找到的人進去以後,發現公司好像也是不知道在幹嘛,最後可能也會待不下去。所以這個部分,近年來也越來越多公司開始改進,開始思考什麼樣的招募流程最適合自己公司。
像是pair programming也開始成為近年來的一個流行的面試,有的公司並不是真的pair 但就是你要跟他們一起工作,了解他們公司的文化,或者跟他們的工程師進行一些深度討論。或者會問你說,假設給你設計一個系統,你要怎麼做之類的。
當然,面試問題跟流程都是每間公司各有不同,不是說你現在準備一種就萬無一失。所以說最好還是盡可能的,提升自己的基礎能力。
如果真的就是打算以FANG為目標的話,就可以從刷題開始,像是Leetcode, Hackrank, codewars之類的都不錯。之前有看到一篇文章,他刷了幾百題,而且每題刷了三次以上,真的很有毅力。刷題的重點就是在於熟練那些題目,可是也不要硬背,你練習是要練那個速度感。可是該理解的還是要理解。
因為你進公司以後,你還是需要使用那些東西來工作,不是只是為了刷題而刷題,而且面試官可能也會考你變形題之類的,或者問你一些記憶體相關的問題,或者是系統設計的問題,或者單純想知道,你是怎麼想出解法的,所以硬背題目跟答案其實也是不太行。
目前我的了解是,大部分中小型企業或者新創,很多時候你學習新東西的能力是比演算法更重要的,尤其是新創你什麼都要會,假設公司是剛起步的新創,你就要變成公司主要的技術專家,什麼東西不太會也要馬上現學現賣,也不要期望公司可能會給你什麼Training 或者有人給你依靠,可能同事還要依靠你。
中型或者普通大型企業,假設公司已經有產品的話,大部分的時候可能是既有產品維護,除非你剛好很幸運地在新產品開發的Team,這樣就有機會學到很多東西,不然維護的話,很多時候只是在了解產品本身是否有Bug,改善code品質之類,也要看公司是否有想花成本在維護上面。如果公司就是打算一個產品,改一點東西就繼續賣錢,那樣好像也不太需要一直去migrate 或者搞新東西上去。
如果你剛好很幸運在獨角獸新創,那你不但可以學到很多東西,還可以用最新科技,可能還有機會遇到大神帶你。
所以說選公司其實也是有點重要,面試的時候,可以問問他們說,那你平常的daily work是怎麼樣的,公司有沒有走敏捷開發,公司有沒有用雲端,公司一個Team的規模之類,以及公司會不會提供訓練。
#我現在學的東西對找工作是否有幫助
其實這個就要看你的未來三年五年十年規劃。
假設你就是都在寫前端,你也覺得我要寫前端寫一輩子,那好像就可以繼續一直focus在前端。如果你擔心自己會丟飯碗,是不是要學點後端,其實也是可以學,可是學了以後,你打算學得多專精?後端的東西也是會一直更新,一直進步。可能Restful API 也可能不是,DB也有好多種DB, 後端語言也很多種,所以你是想要學個大概,還是是希望,後端也問題的時候,自己可以去看code也看得懂?
前一個專案,公司有一個前端,他就是因為自己做的ticket幾乎都會碰到後端,就乾脆把整個後端也寫一寫,就變成fullstack,雖然他主要還是算前端。但也因為是.NET 所以前端跟後端可能沒有太明顯的分界,至少我相信他本來就會寫.NET了,因為幾乎有一半以上的controller都是他寫的。
如果你是寫react SPA,就是跟後端完全分開,你就只要寫到send http request 那邊的話,那好像也不太需要去了解到後端的架構,就是大概知道後端的endpoint 長什麼樣子就好,他們需要提供的文件就是需要提供。
如果說你是怕以後失業,怕公司可能覺得請全端比較划算,那的確還是多學一點好,反正多學也是投資自己。還能順便展現自己的上進心以及學習能力。
以consultancy來說好了,感覺是什麼都要學,像是公司可能就會說,啊最近我們的客人都要求要會什麼什麼,那你就趕快學一下。當然公司也不是很壞心的就叫你要馬上學會,公司最近也是有開始提供一大堆Training 之類的,還給你錢讓你去考一些證照。
目前我使用的語言主要還是Javascript 和 C#這樣,然後公司有希望我可以好好學學Java。其實也不是不會寫Java,如果有發漏我其他文章的話就知道,其實我最一開始學的時候,第一個語言就是Java。
在台大資訊系統訓練班的時候,我就上了Java和PHP的課程,為自己來英國念研究所做準備,一年的master course也都是Java 跟PHP為主,然後有用了一點Python這樣。可是工作以後就只有使用C#和Javascript 而已,所以說,學校學了也不一定會用到。
很多東西都是工作以後才學的,然後Python是平常自己刷題的時候會用,因為覺得不錯用。
其他的話,我覺得雲端相關的東西滿實用的,像是AWS或Azure 或GCP 有機會的話是可以自己摸摸。我自己是滿幸運的在工作上一直都有用到雲端產品,主要是AWS,前一個專案有用Azure 這樣。
DB的話,就是SQL和NoSQL可以個學一個,應該就滿好用的了,目前最流行的應該就是PostgreSQL和MongoDB 。如果對於Graphic Database有興趣也可以稍微看一下像是Neo4J之類的吧!
前端框架的話,就是React, Angular, Vue.js選一個吧!學會一個以後再去學其他的也不難,這三個我是剛好工作上都有用到,我自己是覺得Vue和React應該是比較好上手的,入門門檻比較低,Angular就一定要寫Typescript.
後端框架的話,看你用什麼語言,Java就學spring boot,
C#就是.NET,JS的話應該是Express,Python就Django,PHP就Laravel 。
Mobile的話我沒有寫過也不知道。
如果是平常想要補充知識的話,可以多念一些像是security 相關的東西,或者是Oauth那類的,也可以看一下架構之類的。像是Microservices, microfrontend, Domain Driven Development 這些概念性的東西。
也可以看一些像是Clean Code相關的書,怎樣重構原本的爛Code或者TDD相關的書。
反正前一篇文章就說了,這個職業就是要一直學,活到老學到老,如果打算做到老的話。
#公司招募看的到底是這個人的什麼
其實每個公司應該都不太相同。有的公司就是要招募他們覺得最聰明的人,所以就是一直問你一些很難的東西。或者就是只要找那種名校出來的人,最好有什麼數學物理奧林匹亞的。
有些公司看的是你的個性,符不符合公司文化,或者同事喜不喜歡你之類的。
有些公司就是很缺人,看你能不能馬上上工之類的。能的話就馬上錄取你之類。但通常那個可能是很雷的缺,例如公司找人找很久都找不到,終於看到一線希望。然後為什麼找不到人,可能是薪水開的偏低,或者公司名聲不好,上Glassdoor就可以查看公司的評價。也可能是職缺本身很雷,例如看起來就是個打雜缺。或者是前人都做不久就離開,所以需要一直找人。
有些公司是看你寫的code 例如看你的code乾不乾淨,可能你寫出來的code都很乾淨,設計也很好,思路也很清晰,他們就會錄取你。
有些公司看的是你有沒有某些特定的經驗,例如公司開那個缺剛好就是要找有AWS經驗的人,所以可能就是會錄取他們覺得AWS經驗比較多的人。或者是剛好想找之前有做過Serverless架構的人,或者是有碰過Kubernetes的人,這個時候真的就是靠經驗了。
也有的公司就是,他們也懶得找人,HR給他們面試的第一個人就會錄取,這個完全靠運氣。這件事情真的發生在我第一間公司的另外一個Team,主管非常不喜歡面試人,也覺得我工作都沒時間還要面試。所以就是隨便問問之類的,然後就跟HR說好。
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以上就是我目前經歷過以及別人分享給我的經驗。我覺得面試的話,運氣真的也是佔滿大的比例,尤其是遇到像第一間公司那種狀況的。
當然年輕的時候可能會比較急躁,也很擔心自己找不到工作,考量到的還有金錢跟公司名聲,所以學不學得到東西也可能是其次。
選offer的時候,也可能就是可以分析一下,自己想要的到底是什麼,是金錢,是做得開心,還是想要可以做的久(這個也要看公司可以活多久),除了看Glassdoor也可以上網看一下公司財報。
最近的疫情衝擊下,有很多新創或中小企業也開始裁員跟減薪,所以公司平常的財務狀況和經營方針也是很重要的。即使公司可能一直都有收入,也可能因為現金管理問題,導致沒有足夠現金需要裁員。
同時也有98部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅吳老師教學部落格,也在其Youtube影片中提到,Python基礎程式語言應用證照班第6次上課 01_重點回顧與206等級判斷 02_208十進位換算解答 03_證照試題說明與210三角形判斷解答 04_302迴圈偶數連加解答 05_304迴圈倍數總和解答 06_302題改用WHILE迴圈說明 08_308迴圈位數加總解答 09_308增加輸入次...
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GitHub 最強 AI 數學解題神器!拍照上傳秒給答案,連微積分都難不倒他
Posted on2019/05/27
TO 精選觀點
【為什麼我們要挑選這篇文章】AI 應用越發奇葩,過去寫數學一支筆、一顆腦,現在連腦都不用,帶個 AI 就行。
中國 GitHub 大神研發數學 AI,透過深度學習與影像識別,打造最強解題神器。每個學生都夢寐以求的數學 AI 究竟怎麼下載?怎麼用?接著看下去。(責任編輯:陳伯安)
作者:量子位/ 曉查 銅靈
一位叫 Roger 的中國學霸小哥的拍照做題程式 mathAI 一下子火了,這個 AI,堪稱數學解題神器。
輸入一張包含手寫數學題的圖片,AI 就能辨識出輸入的數學公式,然後給出計算結果。
不僅加減乘除基本運算,就連高等數學中的微積分都不在話下。
就像下面這樣:
還在苦苦糾結高數作業如何求解?還在東奔西走的找學霸借作業?手握 mathAI,不就是手握了新時代的解題利器嗎?
此項目程式碼已半開源
短短幾天時間,這個項目在微博就收穫了上百次轉發。看到畫風如此新奇,似乎還能開啓無限可能應用,網友們紛紛召喚自己的印象筆記(中國版 Evernote)小助手收藏,大呼:以後教數學就是它了。
作者表示,這個專案已經是半開源狀態了,目前開源的部分可以辨識計算加減乘除簡單運算。
如果想要辨識更加複雜的運算式,可以參考數學公式辨識的論文自己進行擴展。
具體來看看這個解題神器。
深度學習辨識數學題,正確率逼近 80%
全能型選手 mathAI 是怎麼實現這個功能的?
作者在 Github 中介紹說,整個程式使用 python 實現,具體處理流程包括:圖像預處理 → 字元辨識 → 數學公式辨識 → 數學公式語義理解 → 結果輸出。
整個系統的處理流程如下:
圖片預處理主要以 OpenCV 作為主要工具,將圖片中的字元單獨切割出來,避免無關變數對字元辨識的影響。
隨後,國際數學公式辨識比賽資料集(CROHME)對通過卷積神經網路進行訓練。
此外,還進行結構分析,對字元的空間關係進行判定。比如一個字元的上標和下標,含義自然不一樣。
在語義分析階段,就需要匯集上面得到的資訊,判斷運算該如何進行了。節點屬性傳遞過程如下圖所示:
作者在用 160 道手寫測試題進行了測試:
結果表明,平均字元辨識率達到了 96.23%,且系統做題的平均正確率達到了 79.38%。
手把手教學怎麼用
來,實際上手操作下。
作者給出兩種使用模式:網頁模式和介面模式(Interface)。介面模式比較直觀,只需打開網頁上傳圖片即可自動給出解題結果。
下面以介面模式為例介紹一下 mathAI 的安裝使用方法。
首先需要安裝 flask、虛擬環境、科學資料庫 numpy、sympy 等,它們都可以用 pip 安裝。
pip install flask
pip install virtualenv
將項目的 lib.zip 檔解壓到系統目錄的 venv 資料夾下。(lib.zip 可以回覆 lib 獲取)
配置置好運行環境後,用 PyCharm 打開下載好的專案,在載入過程中,PyCharm 會自動安裝好專案依賴的軟體資料庫。
使用命令列進入專案所在目錄,並啓動虛擬環境:
. venv/bin/activate
將 FLASK_ENV 環境變數設置為啓用開發模式:
export FLASK_ENV=development
然後使用指令運行 flask 網站框架 :
export FLASK_APP=welcome.py
flask run
打開流覽器,在位址中輸入 127.0.0.1:5000,即可打開項目網頁。在網頁中輸入一張包含數學公式的圖片,就好返回運算結果。
目前 GitHub 專案頁上的程式碼只支持加減乘除這樣的簡單運算。
中國神人 Roger 的其他 GitHub 發明
做出這個自動求解系統的,還是一位元中國少年。
這位 GitHub ID 為 Roger,本名羅文傑,是中山大學資料科學與電腦學院的研一在讀碩士生,主要攻讀電腦視覺方向。
不僅這個解題神器,在 Roger 的 GitHub 主頁上還能看到其此前參與的很多有趣研究。
比如這個基於帖子的校園互助交友平臺 LiBond。用戶可以在裡面發佈任務,然後使用虛擬幣荔枝進行交易。
羅同學的設想是,有閒置時間的同學可以在此平臺上幫助他人,然後結交好朋友,荔枝幣還能用來兌換喜歡的物品。
再比如,一個基於 C++ 的無禁手五子棋 AI,可以通過 openGL 實現圖形介面。
在這個項目中,羅同學使用了最經典的極大極小博弈樹、alpha-beta 剪枝、置換表等演算法,還附上了核心程式碼。
確認過眼神,是學霸無疑了。
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2019/05/27/math-ai/…
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