本土博士 facebook 國外求職心得分享 - 考試

以前總覺得拿台灣學歷到國外公司工作這條路有點不直覺

然而過去幾年在得到一些貴人的提點與幫助後，誤打誤撞地走上這條路

趁著剛口試完頗有餘裕的時候，分享些我所知道的資訊

希望能對大家有所幫助 (尤其是現役與未來的土博們)


背景: 台大電機系學士/台大電子所碩逕讀博(1+7)

研究領域: 3D Computer Vision

面試單位: Facebook Reality Labs (原稱為Oculus Research，最近改名了)

申請職位: Research Scientist


由於我在兩年前的暑假曾經在Oculus Research實習

所處的團隊主要是做人機互動與電腦視覺領域的研究

而自己實習時所做的研究成果有投上去年底的一個人機互動領域的會議

或許是剛好結果還不錯 (運氣很好地拿了個小獎)

也可能是在實習的過程中和整個團隊相處融洽

會議結束後主管跟我說如果有興趣回去工作的話記得連絡他

後來他寄信提醒我說由於我的身分必須要申請工作簽證才能合法在美工作

所以如果可以的話最好在二月以前走完所有面試流程

假設面試順利通過的話，才能在三月時準備抽H1B工作簽證的文件

以趕上四月的美國H1B申請截止日

因此大概十二月底時他請HR和我聯絡，安排之後現場面試的日期

(由於曾是實習生的關係，跳過了電話面試階段)

(但因為是研究職，所以沒有return offer可以直接拿，還是需要完整的現場面試)

那段時候剛好碰上美國過年 & 台灣過年

因此最後是在二月底(2/27)時才去現場面試

另外由於我還沒服兵役，預計明年七月才能上工

可能從面試到要上工中間得等個一年半，原本擔心這樣可能行不通

不過公司方面是說這問題不大

(一般似乎是拿到offer一年以內要上工，但當兵時間應該可以不算在等待期限內)


面試的地點位於大西雅圖區的Redmond

所有費用(機票、食宿、地面交通等)都是公司負責

基本上從踏出家門那刻起直至回到家門，中間旅程的所有花費都不需要自己出

這點好像是大部分科技公司的標配

所以即使是台灣學生也不用擔心為了面試買機票與訂旅館而破財

另外像我們這種海外求職者，臉書是安排兩天前(2/25)到公司附近的飯店住宿

讓求職者有兩天可以稍微調點時差

美國本土求職者應該就是前一天到


當天現場總共分6.5關
08:30~09:00 和HR聊天
09:00~10:00 給個研究演講
10:00~11:00 (1-on-1) 考白板程式
11:00~12:00 (1-on-1) 問研究相關問題
12:00~13:00 (1-on-1) 和主管聊天 & 吃飯
13:00~14:00 (1-on-1) 問研究相關問題
14:00~15:00 (1-on-1) 考白板程式
15:00~ HR展示公司產品Demo (Oculus Rift)

和HR聊天的內容基本上就是再次確認我的背景、可能預計的上工時間

以及當天的流程，順便幫忙設定投影機

研究演講則是有點像學位口試，把讀博班做的研究成果和大家分享

這個求職者的演講資訊會在面試前幾天在公司內部通知所有員工，有興趣的都可以參加

當時在實習時也參加了幾次，對於員工來說算是快速補充新知的一種方式

對於求職者來說則有點像是博班口試的預演


第一關1-on-1的白板程式比較偏團隊實際碰上的一些程式實作問題

和leetcode風格不太一樣，需要一些領域知識

但程式本身不算難，大概頂多leetcode的medium等級


第二關的研究問題也是團隊實際碰上的一些開放性研究問題

沒有真正解答 (因為他們目前也不知道怎麼處理比較適合)

基本上過程像是在互相討論與分享經驗


第三關與主管吃飯面試，我覺得可能偏向是behavioral interview

不過因為我已經和主管認識好一段時間了，所以過程比較像在閒聊

其中一個較有印象的問題是之後工作地點的選擇

由於我們的團隊在臉書總部(灣區)與西雅圖都有位置

主管本人是每個禮拜在兩地各待一半的時間

灣區的房價高我想也不是新聞了，且州稅也是高得嚇人

(西雅圖所位於的華盛頓州是免繳州稅的)

因此我還是選擇了Redmond (也就是面試的所在地，同實習地點)


第四關面試是面試官問我以前的研究

基本上把研究好好地解釋一遍即可

其中也會問一些做研究時需要用上的數學背景知識，但都不算難

感覺是面試官真的想好好補充相關知識而已 (?)

(畢竟即使是同團隊，每個人擅長的研究領域也不完全一樣)


最後一關是純leetcode類型的白板程式面試

難度都是約medium等級，有好好練習leetcode的應該都沒問題

從兩年前實習面試時到正職面試的期間我總共寫了約350題

從easy開始寫，寫完換medium

但由於leetcode題目的成長速度太驚人了，medium只寫不到一半就捏著LP上了

還好面試官人很nice，沒有考得太難

另外除了這一關的面試官是software engineer外，其他的都是research scientist


三點的產品Demo原本預計是去一個專門體驗VR的小房間，有點像是三創的Vive體驗區

不過因為我之前玩過了，加上當時有一點累

(當天大概只睡四小時，四點就因時差關係醒了，便開始繼續練習當天的研究演講)

頭髮也有抓過，不想再戴VR頭套，就跟HR說我想跳過這個階段

他人很好地說完全沒問題，並告知我面試過程至此已全部結束，我若沒事就可以先離開了


當天晚上上飛機前便接到HR電話說公司願意給我offer，只差數字細節還需要討論

下飛機後又接到HR來電說明最後版本的數字，也試探地問我是否會接受

我故作沉思，讓對方覺得我好像在猶豫

(其實我只是在想要怎麼用英文講我願意接受這份合約)

約一秒鐘後給了他肯定的答覆

(我其實也只面一家，並沒有其他選擇可以讓我多方比較)

之後沒多久便收到HR寄來的offer letter (email)

事後回想，如果可以的話還是多面幾家會比較保險

把最想任職的單位安排在後面一點，前面多幾間練習的機會，可能心裡會更踏實些

(不過要其他公司等一個陌生的求職者一年半時間我想應該也頗難就是)



當然，除了現場面試的經驗分享外

我可能也應該要把怎麼拿到實習機會的過程寫出來

因為這個或許更關鍵 (沒有前面實習的經驗應該就沒有後面的面試了)


大約三年前，由於研究一直做得不是很順

且本身的研究主題和指導教授(以下稱簡P)本身擅長的領域並不一致，簡P能給的建議不多

他便幫忙寄信詢問一位在電腦視覺界的大師(以下稱楊P)是否能共同指導我及另一位學弟

(最主要的契機是我們一起合作的某篇投稿paper被審查者狠狠的洗了臉)

楊P是在美國當教授的台灣人，在還不認識他時只知道他很有名，研究也做得非常出色

但不太知道他是否願意花時間指導我們

(雖然他的回信內容是說沒問題，但當時我懷疑可能只是假客氣)

幸運的是，楊P完全就是個言行合一的人

所以即使他平常事情已經非常多了，他還是願意每個星期挪出兩個時段和我們討論研究

並且和我們一起寫paper，寄過去的信件也幾乎都是秒回

我想我是找到大腿了，當時便下定決心要死抱著不放

後來幾個合作的研究成果靠著楊P的大力carry也順利地投出去並最終被接受

要不是他，我可能到現在還在吃土


約在2016年年初時，他約了幾個學生吃飯

(有的在台灣讀書、有的在美國讀書，但都是台灣人)

我還記得當時的餐廳是中正紀念堂旁的杭州小籠湯包

而我們幾個學生在當時和他雖然都有些研究上的合作關係，都不算是他的正式學生

席間他問我們有沒有興趣到美國公司實習

如果有興趣的話他知道有幾家公司的研究單位還有在找人

當時我們是都說很有興趣

不過我內心其實隱隱覺得這應該是在美國讀書的學生才會有的機會

後來楊P和我們要了履歷，並且真的把大家的履歷寄給各家公司

還加碼在信件中幫忙介紹每個學生的擅長主題與人格特質

真的很難想像

一個在電腦視覺界名人堂等級的學者會願意撥出時間替我們這群小鬼投遞履歷

而我們甚至不是他的正式學生

簡單來說，楊P就是個很愛台灣、並且極度樂意幫助台灣學生的佛心老師

從他的角度而言，他認為台灣學生很多其實都非常優秀

只是接觸到的資訊不夠充足，或是和他人的連結不夠多

所以不知道有些路其實是可行的

而他非常願意幫大家把橋梁建起來

之後也真的有幾家公司寄信和我詢問實習意願，並且安排電話面試

打破了我原本以為美國公司的實習只會找美國學生的想像


楊P總共大約幫我們投了十來家公司，基本上都是投研究單位

每家的領域不盡相同，有些比較偏計算攝影學，有些偏3D，有些則是機器學習

當時第一家聯繫我的是snapchat

這家的面試過程其實頗為尷尬

因為當時snapchat裡面的K君 (也就是楊P在snapchat聯絡的對象)

有特別提醒我們要練習寫程式，因為我們的履歷是K君幫忙丟給HR看的

當時K君剛到職沒多久，他希望透過他內推的人可以有好的表現

不過由於約到的面試時間是大年初三 (年假還沒放完就得趕緊從南部北上)

且那時對於程式考試並沒有什麼概念

(畢竟我是電機系出生的學生，又是讀電子所，刷題這種想法對當時的我而言並不存在)

自以為平常有寫點程式就可以應付這種面試，加上時間有點趕

因此大約在面試前在leetcode上寫了十題左右就上場了 (也是那時才開leetcode帳號)

結果面試過程慘不忍睹...原本英文就講得沒有非常順了

程式又寫不太出來，完完全全地搞砸，當然也是沒意外地被拒了

(面試過程是用Google Hangout分享螢幕畫面，直接開IDE寫面試官的問題)

除了非常對不起K君外，也對楊P感到很抱歉

雖然楊P好像完全不在意，他認為就是繳學費 (我感覺他挺會安慰人的)

K君則是我不知道怎麼在email中和他提這種事 (可能也是自己有點逃避、不想面對)

也一直沒有機會在其他場合當面和他陪個禮

直到現在對於那次面試的結果我依舊耿耿於懷...


因為當時再過沒幾天就是google的面試了 (也是過年前就約好的)

我趕緊搜尋這種面試應該如何以正確的方式準備的資訊

後來得到最重要的二字訣就是「刷題」，也是在此時才開始徹徹底底覺悟

要面試上這些科技公司就是得認命刷題，否則研究做得再好一樣乖乖下去

因為我們平常為了做研究寫的程式其實面向不夠廣

遇上了一些不常碰上的演算法問題，即使以前修演算法課程的時候大概知道內容是什麼

但真的碰上了寫不出來就是寫不出來，面試官大概也會認為求職者的能力不夠健全

因此後來在幾天之內刷了一百多題，也漸漸對於這種程式考試的感覺有了些許掌握

google的電話面試是用Google Hangout溝通，並且共同編輯同一份google doc

有兩個電話面試，各一小時，連續兩小時安排在同一天

第一關面試過程頗為順利，從最初了問題到後來的延伸都寫得規規矩矩

第二關面試剛開始時也都寫得還算順利，不過中途面試官覺得我的寫法不太優

請我換Breadth-first search (BFS)演算法實作

當下突然腦袋一片空白，怎麼寫也寫不出BFS來

回想起來，在當時leetcode練習的過程中其實我完全沒有寫到任何需要用到BFS的題目

或是可能有題目可以用BFS寫但我用其他方式處理了

總之第二個面試後來也是悲劇收尾

(我想修過演算法的人大概了解BFS是個很常見的演算法，寫不出來真的會令人滿頭問號)

沒幾天後HR寄信來說由於兩次的面試結果無法讓團隊能有效評估

說需要在幾天後再安排第三次面試

我趕緊把一些BFS相關的題目練習一次 (又多刷了幾十題)

後來第三次面試果真也需要使用到BFS，而且這次面試我認為是三次面試中表現最好的

寫得飛快、答得肯定

原本以為第三次面試會是一次定生死的局，如此驚人的發揮我想大概是妥當啦

...結果後來還是被拒了

我之後有寄信問HR原因，對方說並不是第三次決勝負的概念

而是蒐集三次的面試結果讓各團隊參考，所以面試兩好的結果還是勝過兩好一壞

而且當時時間有點晚了(約三月中)，大部分的實習位置都已有人

團隊的標準會設得較高


補充一下，其實google在確定要面試時有寄一份文件給我，名稱為

「Preparing for Google Technical Internship Interviews」

裡面有提到整個面試主要流程是
1. 寫程式
2. 第一階段審核
3. 專案配對
4. Offer

所以其實程式只是第一關，還要之後有適合的團隊配對成功才能拿到offer

另外整份文件其實也有透漏可能的試題方向，當然也有提到需要熟悉BFS

但我自己本身只把原本的理論再次了解一遍，疏忽於練習相關題目

因此也算是咎由自取

所以如果大家之後有機會面試程式的話，建議每種題型還是要都做過幾次會比較保險

在google面試後我又把這份文件拿出來前後仔細閱讀

並練習裡面提到的任何類型演算法實作

(所有題型在leetcode上都找得到相關的)

雖然文件不能公開，但有幾個要件應該是和軟體公司面試的基本配備
1. 演算法複雜度
2. 各種資料結構 (tree, hash table, stack, array, linked list, queues, heap)
3. 排序演算法實作 (主要就是quicksort和merge sort，可以把程式碼直接背下來)
4. traversal and manipulation algorithms (ex: BFS, DFS)

這些資訊在網路上應該都找得到，當時就是花時間把這些東西都再熟悉一遍

並且真的在leetcode上練習了各種演算法相關的題目

沒多久後當時臉書的oculus research便和我聯繫了


不同於google是統一面試程式再分發單位

當時臉書的作法是團隊裡面的人直接面試我

總共分為三次 (分別在不同天舉行)

過程是用Bluejeans分享聲音與視訊 + 共同編輯codepad寫程式

第一次主要是自己的研究結果分享，對方問一些基本的領域知識的問題

第二次則是聊研究與考程式，程式的題型比較像組裡碰到的真實情況改成考題

難度大約是leetcode的easy到medium，寫得也頗順利

結果二面完過沒幾天組上說人已徵滿，可能已經沒缺了

我如果有其他實習工作的機會就先去吧，不要考慮oculus research了

收到信的當下其實非常沮喪，因為在當時我根本也沒有其他實習offer，這嘲諷開真大

不過為了表現出台灣人的熱情與風度

我還是很有禮貌的寄信謝謝對方願意花時間和我面試，並期望未來有機會能再合作

想不到這次老天爺終於對我展開笑顏

再過沒幾天對方突然又說有位置了，不過時間有點趕

需要馬上再次安排面試 (當時已是三月底)

我當然馬上回信說沒問題，然後又再刷幾題練練手感壓壓驚

第三次面試的內容也是談研究與考程式

程式內容是需要使用BFS實作的題目 (又是BFS! 好像冥冥中註定似的一直來)

這次也是真實情境題，難度大概是medium

由於在那時我已練了無數次各種類型的BFS，所以當下也寫得很順暢

面完後不到半小時便收到offer letter了，隔天便決定加入

因為當時已是四月初，公司馬上開始幫忙我辦J1簽證

文件來來回回，最終約五月中時辦好簽證，六月初上工

另外在決定去臉書之前其實也有面試bosch與intel

後來有拿到bosch的offer，不過因為時間卡到所以回絕

而intel則是還在等二面的時候我便跟對方說已決定去其他公司

當時為了實習的面試前前後後總共約刷了180題

(所以在準備正職面試時又刷了約170題)


接著分享一些台灣學生在海外實習的經驗

當年我的實習日程是6/6~8/26，第一天在灣區總部參加orientation

(前一天從西雅圖飛下去，當天晚上再飛回西雅圖)

第二天才和團隊見面，並且開始選擇之後要做的題目

最後在8/24要給個結案演講，一樣是公司內部寄發信件讓所有人知道

有興趣的都可以參加

而oculus research其實並不是以發表paper為導向的部門

他們雖然還是會發，但題目要很適合才行 (非未來產品主線+有學術價值)

當初主管是給了我兩個題目選擇

A題目比較保守，可以穩妥妥的作完，但是發表機會不高

B題目比較有挑戰性(團隊較不熟悉的side project)，結果很可能不是大好就是大壞

而我當時實習的唯一目標就是希望能有個好的發表，因此毫不猶豫選擇了B題目

由於大概只有兩個半月左右的時間可以使用

時程上頗為緊迫，因此這段期間我好好地發揮了台灣價值

加班做功德，吃苦當吃補，常常是待到最後一班公車要來時才離開公司

最後也順利地生了一個完整的系統出來

(講起來是滿輕鬆的，但當時是在報告大限前一天凌晨才把系統建置完成，有點極限)

另外當初原本想說脫離原本熟悉的舒適圈，換個艱困的環境刺激一下自己

結果後來發現公司環境實在好得沒什麼可以挑剔的

光是椅子一張就要一千鎂，其他設備就更不用說了

感覺好像就是從奧克拉荷馬搬到舊金山一樣，整個人反而更快活了起來

所以即使是從台灣過去的學生我想也不需要太擔心人在國外的不適應

只需要充滿熱忱好好地做下去

把握機會 避免蹉跎

如果緣分到了 研究自然會找到出路


另外在實習的過程中其實我陸續問了幾次主管這個題目發表的可行性

但因為當時結果一直都不太好，主管也沒有給出明確的答案

後來是在實習最後一天中午吃飯時

主管說他已詢問了他的主管M君 (也就是oculus research的chief scientist)

並且獲得了M君的許可，可以把這個研究成果寫成paper發表出去

當下真是開心到差點要進入聖人模式! 熬了這麼久終於出運啦

(而這個研究成果日後也變成我博論中最重要的代表作)

不過由於J1期限只到8/26，已經無法繼續在公司待下去把paper寫出來

除非再申請一次或延長簽證 (但當時其實也來不及了)

我後來選擇先回台灣繼續完成原本在敝實驗室的研究項目並投稿死線在年底的會議

(結果這篇後來被拒)


後來想要繼續進行公司的專案時準備去年的paper投稿時

由於沒有員工身分的話是無法拿到公司內部資料的

為了能夠讓我合理取得資料，臉書又與我再簽了一次約，並再次幫忙申請J1

所以在去年年假後我又回到西雅圖兩個月把paper與相關實驗數據補完整

paper被接受後由於要準備參加會議需要的口頭報告與demo的材料

又需要拿公司資料，因此公司又再次與我簽約至去年底

並且把筆電與其他相關物件寄至台灣，讓我透過筆電使用公司資料 (這次沒回西雅圖了)

前後三次簽約都是有薪資的約，不過後兩個約其實我滿心虛的

因為那些事情本來就是我要完成的，而且也是我要求想完成的

但對方實在太守規矩，因此讓我合約簽了又簽，薪水倫了又倫

(好吧或許也不算太倫，畢竟每一段合約期間我都是盡心盡力將任務做好做滿)

也許主管與其他團隊成員認可了我在這段期間的表現，才得以換到之後全職面試的機會

而面全職的過程已在一開始時說明，這裡便不再贅述


能在這一年順利找到工作並畢業，首先當然是要感謝簡P

即使在我博班的前好幾年都沒什麼好的研究成果

他也不曾責備我，或是要求我換個電子所比較喜歡的硬體題目 (我本身算是做純軟)

反而是尋找各種可能的資源幫助我在自己有興趣的領域中有所突破

就像他找楊P幫忙共指，這點我相信很多教授是不願意這麼做的

而每次需要長期待在國外的時候，只要和簡P講一聲，基本上他就會放行

實驗室裡所有計畫的proposal或是報告書也幾乎是他一人負責扛下

讓我們可以專注在自己的研究上

雖然晚了好幾年，不過終於也是要畢業了，也幸運地找到了適合自己的職位

這一切沒有簡P的成全都不可能成立

而楊P算是我生命中的貴人了

很難想像一位如此德高望重的教授願意花時間幫助一些和他不算太有淵源的學生

能夠擁有如此願意提攜後進的前輩真的是我們台灣學生的福氣

我也期許自己未來能夠像他一樣，即使人在國外也可以用各種方式幫助台灣人


當然，這篇其實也不是一味鼓勵大家到國外工作

只是博班的題目在國內不一定有適合的職位可以發揮

大家或許可以選擇先到領域中的頂尖單位再多練功個幾年

等到各方面能力都已完備時，再效仿當年張忠謀般把更先進的技術與產業帶回台灣

畢竟這是我們的家鄉，雖然平常在媒體上吵吵鬧鬧

我相信大家都還是希望美好的台灣可以變得更美好


另外最近也有不少新聞指出台灣有越來越多青年學子選擇到中國讀書

從文稿中也隱隱透露出對於台灣高教的憂心

我個人覺得台灣教育還是挺扎實的

就以敝校台大來說

電機系張耀文老師的演算法、黃鐘揚老師的資結程設

資工系莊永裕老師的數位視覺效果、林軒田老師的機器學習

對於我本身的研究領域而言都是非常有價值且實用的課程

在當年實習的過程中也不覺得有什麼特別缺乏的技能

(好吧英文講得還是不夠流利，無法像說中文一樣地嘴，這點實在滿困擾的)

當然也有部分老師的課程令人不敢恭維

像是台大目前的電腦視覺這門課，我很好奇它怎麼過得了教學評鑑



最後分享個小故事

2016年我在西雅圖實習時

在某飯局中認識了一位當時還在微軟研究院做博士後的資工系學姊

她說預計暑假過後回台大任教

當時我是滿驚訝的，畢竟學姊頂著CMU博士的頭銜，加上華麗的發表成果

要在美國各大公司找到一份薪水豐厚的職位絕對都不是問題

(可能就跟姆斯上籃有沒有得分一樣，只是要不要而已)

當下便戰戰兢兢地問她怎麼會選擇回台 (當時才初次見面彼此還不太熟)

結果學姊只是淡淡地說：

「沒辦法，就愛台灣啊。」

真是帥到出水了，馬上一秒變粉絲 <3

雖然我也是自稱愛台份子之一

但如果腳色互換我也沒有信心能輕鬆做出相同的選擇

不過好在我本身研究普普通通，基本上不可能勝任教職

而在台灣也沒多少能發揮自身專長的業界工作

所以只能選擇先去外面蹲個幾年

但之後若時機成熟，我第一個回台


以上的經驗和各位分享，希望該揭露的資訊都有揭露

也希望能讓大家在未來做選擇時能多些參考

如果有其他問題歡迎下方留言或站內信詢問 :)

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