#國際影音串流平台徵才
文化部補助、中央社承辦的國際影音串流平台誠徵以下職位專業人才,有志者請依以下徵才內容需求附上所需資料與我們聯繫。
請注意:來函應徵時,請在電郵主旨欄註明應徵類別,例如「應徵A1 採訪記者」、「應徵C1 動畫師」或「應徵E1 專案暨數據主管」
履歷請寄: personnel-video@mail.cna.com.tw
薪資:4萬以上,面議
福利:均比照勞基法規定
【公司介紹】
Taiwan Plus (Taiwan+) 國際影音串流平台,是台灣第一個以全球為目標族群的全英語新聞、節目平台。
本平台希望在全球舞台上呈現台灣觀點與聲音,同時在國際社會中提升台灣的能見度與影響力。我們將提供與台灣相關,以及超越一般視野的新聞與節目。無論是與台灣相關議題或是區域情勢,以及台灣高舉的普世價值:民主、人權、開放、創新等等,我們都期待在該領域的全球對話中成為最具影響力媒體。
我們以全球為範圍尋覓專業人才,希望打造一支世界級水準的團隊。如果您是專長領域的頂尖人才,同時堅信台灣所代表的多重價值,希望促成改變,您將是Taiwan Plus需要的夥伴。
【徵才職位】
🔵 A1 採訪記者 Assignment / Feature reporters
工作內容:
1. 掌握每日新聞訊息,機動採訪重大新聞及專題
2. 獨立進行英文採訪、寫稿、下標、過音、基礎影音拍攝
3. 不定期出差採訪
4. 配合新聞工作輪值班
學歷要求:大學以上畢業,不限科系,大眾傳播相關科系尤佳。
工作經驗:具有英文(或英文影音)新聞工作至少3年經驗。
工作技能:Office文書軟體,精通文稿撰寫,熟悉新聞拍攝及影片剪輯工作流程尤佳。
語言能力:精通中、英文(相當於多益成績900以上)。請註明中文與英文聽說讀寫四項技能程度(評分1-5,1分代表最佳)。
其他條件:
1. 對於為外國受眾報導台灣、區域與國際重要新聞、敘述台灣各地及各種故事抱有熱忱。居住在台灣者優先考慮。
2. 請附上作品集(網址)與社群媒體帳號(包括Twitter等等) 。
🔵 A2 攝影記者 Videographers
工作內容:
1. 拍攝(含空拍)、剪接新聞影音
2. 現場直播採訪新聞
3. 單機作業
4. 不定期出差採訪
5. 配合新聞工作輪值班
學歷要求:大學以上畢業,不限科系,大眾傳播相關科系尤佳。
工作經驗:曾從事攝影工作至少3年。
工作技能:擅長新聞拍攝及影片剪輯流程,能精準掌握影片節奏與畫面敘事。
語言能力:精通中文,略通英文(相當於多益成績400以上)。請註明中文與英文聽說讀寫四項技能程度(評分1-5,1分代表最佳)。
其他條件:
1. 能配合拍攝工作需要加班或外出 。
2. 請附上作品集(網址)。
🔵 A3 編輯主管 Supervisors, Copy Editing Team
工作內容:
1. 了解、掌握平台所有單位翻譯、撰稿與核稿需求,同時協調各單位需求
2. 分配工作並擔任本組工作成果最後審核
3. 督導所有編輯之工作品質,確保文稿品質達到世界級媒體水準
學歷要求:大學以上畢業,不限科系,大眾傳播相關科系尤佳。
工作經驗:具有英文新聞工作至少5年經驗,具英文影音經驗者尤佳。
工作技能:精通Office文書軟體、新聞發稿及編輯系統,了解影片剪輯及後製作業流程。
語言能力:精通中、英文(相當於多益成績900以上)。請註明中文與英文聽說讀寫四項技能程度(評分1-5,1分代表最佳)。
其他條件:
1. 對於為外國受眾報導台灣、區域與國際重要新聞、敘述台灣各地及各種故事抱有熱忱。
2. 請附上作品集(網址)。
🔵 A4 核稿編輯 Copy Editor
工作內容:
1. 所有影片腳本之英文文稿校對和錯字與文法校正。
2. 文稿內文之事實查核。
3. 需要時協助重寫或改寫文稿。
4. 需要時進行中英翻譯。
5. 全職內勤工作。
學歷要求:大專以上學歷。
語言能力:以英文為母語者,通曉中文(特別是閱讀力)者尤佳。
工作經驗:具有英文核稿與新聞工作經驗者尤佳。
其他條件:熟悉台灣文化、政治與重要新聞時事者尤佳。具有重編影片與重寫故事經驗者優先考慮。
學歷要求:大學以上畢業,不限科系,大眾傳播相關科系尤佳。
工作經驗:具有英文(或英文影音)新聞工作至少1年經驗。
工作技能:Office文書軟體,了解影片剪輯及後製等工作流程。
語言能力:精通中、英文。
其他條件:對於為外國閱聽大眾報導台灣重要新聞、敘述台灣各地及各種故事抱有熱忱。以英語為母語或英文聽說讀寫能力接近母語的人士,通曉中文,居住在台灣者優先考慮。
🔵 C1 動畫師 Animators
工作內容:
1. 製作每日新聞、新聞專題、新聞節目之CG圖卡、3D動畫,各項後製效果
2. 虛擬攝影棚背景製作
3. 協助腳本分鏡繪製
4. 配合新聞工作輪值班
學歷要求:大專以上畢業,不限科系。
工作經驗:具影音節目製作1年以上工作經驗、具非線性剪輯1年以上經驗。
工作技能:
1. 關注時事議題。
2. 美感佳。
3. 須具備繪畫技能,注重畫面構圖及完整性,擅長將文字、時事以圖像說呈現。
4. 熟悉動態影像製作流程,擅長動態影音處理。
5. 具備多樣化設計風格,能因應不同型式的專案需求。
6. 具備平面設計能力。
7. 細心,重視細節,嚴謹管控時間流程。
8. 以2D動畫製作為主,如會3D軟體尤佳(C4D、Blender、3D Max 其中一項即可),且可獨立作業。
9. 精通或熟悉Adobe軟體,尤以After Effects、Photoshop為主,或擅長MAC Motion軟體,且可獨立作業為主,且可獨立作業。
語言能力:精通中文,通曉英文尤佳。請註明中文與英文聽說讀寫四項技能程度(評分1-5,1分代表最佳)。
其他條件:可製作Promo、具美術背景尤佳。
🔵 C2 平面設計師 Graphic Designers
工作內容:
1. 平面設計與美術編輯(曾發表於社群或網路影音者尤佳)。
2. 與新聞團隊密切合作將相關內容轉化為適合社群發佈之圖表等平面視覺。
3. 具備面對截稿壓力之經驗,且能夠在時間內完成具備時效性之設計內容物。
學歷要求:大專以上畢業,美術設計科系畢尤佳 。
工作經驗:具影音節目製作1年以上工作經驗、具非線性剪輯1年以上經驗。
工作技能:
1. 具備使用相關軟體工具之經驗:CADAM、Cinema 4D、Adobe Photoshop、CorelDraw、Illustrator、Paint Shop Pro等
2. 須附上過去相關作品
語言能力:精通中文,通曉英文尤佳。請註明中文與英文聽說讀寫四項技能程度(評分1-5,1分代表最佳)。
🔵 E1 專案暨數據主管
工作內容:
1. 以使用者體驗思考,協助產品管理師訂定影音平台產品規格,設計產品使用情境、流程(Web與App),並與開發團隊展開工作計劃、掌控開發時程與風險管控。
2. 依專案需求,主導或協助專案管理。包含直接或協助專案管理師管理技術專案,能有效解決專案技術相關問題,確保專案如期如質交付。
3. 帶領數據工程師,負責影音平台與社群營運等相關的數據收集、彙整與分析。規劃及推進數據平臺的建設與維護,其中包含數據分析相關工具之研究開發。
4. 其他主管交辦事項。
學歷要求:大學以上畢業,資訊或理工相關科系畢。
工作經驗:具備2年以上專案主管經驗,1年以上數據處理與分析經驗,具大型網路服務系統規劃與營運經驗。
工作技能:熟悉Python、SQL與任一BI工具,熟悉AWS、GCP等雲端平台佳。
語言能力:具備中等以上英文溝通能力。
其他條件:良好的溝通、團隊合作能力。
🔵 E2 專案工程師
工作內容:
1. 負計畫與執行專案。
2. 需求分析、系統分析。
3. 定義專案範疇、 拆解工作項目。
4. 進度管理、系統功能驗證測試、Issue 管理。
5. 撰寫規格文件、會議紀錄。
學歷要求:大學以上畢業,資訊或理工相關科系畢。
工作經驗:具備專案管理經驗,熟悉Agile軟體開發流程者佳。
工作技能:具備Web、App產品規劃或開發經驗,具備良好的邏輯組織能力。熟悉AWS、GCP等雲端平台應用者佳。
語言能力:具備基本英語溝通能力。
其他條件:良好的溝通協調能力,個性耐心且細心者為佳。
同時也有9部Youtube影片,追蹤數超過1,140的網紅icyball 冰球樂團,也在其Youtube影片中提到,不 過 是 初 次 見 面 , 誰 都 不 是 誰 的 誰 , 但越靠越近的她,在這個距離下 真 的 很 美 。○ 。 ❍ Friday night 的酒吧,計畫外的邂逅, 音 樂 、 酒 精 , ...
「影像處理工程師工作內容」的推薦目錄:
- 關於影像處理工程師工作內容 在 中央社新聞粉絲團 Facebook 的最佳貼文
- 關於影像處理工程師工作內容 在 矽谷輕鬆談 Just Kidding Tech Facebook 的最佳貼文
- 關於影像處理工程師工作內容 在 理想混蛋 Bestards Facebook 的最佳解答
- 關於影像處理工程師工作內容 在 icyball 冰球樂團 Youtube 的最讚貼文
- 關於影像處理工程師工作內容 在 Sonya 小玉兒 Official Channel Youtube 的最佳貼文
- 關於影像處理工程師工作內容 在 屁孩 Ryan Youtube 的精選貼文
- 關於影像處理工程師工作內容 在 [心得] 電腦視覺/ML/DL/AI 面試分享- 看板Soft_Job - 批踢踢實業坊 的評價
- 關於影像處理工程師工作內容 在 請益影像處理出路跟薪水- 軟體工程師板 的評價
- 關於影像處理工程師工作內容 在 外商/ 新創/ 金融/ 科技/ 高階職缺求職版's post 的評價
- 關於影像處理工程師工作內容 在 [請益] 影像處理工程師必會哪些技能 的評價
- 關於影像處理工程師工作內容 在 影像處理工程師薪水的問題包括PTT、Dcard、Mobile01 的評價
- 關於影像處理工程師工作內容 在 影像處理工程師薪水的問題包括PTT、Dcard、Mobile01 的評價
- 關於影像處理工程師工作內容 在 影像處理工程師薪水的問題包括PTT、Dcard、Mobile01 的評價
- 關於影像處理工程師工作內容 在 [請益] 新鮮人領域討教(軟韌/影像/DL) - Tech_Job - PTT職涯區 的評價
- 關於影像處理工程師工作內容 在 [討論] 影像相關演算法工程師的出路- 看板Tech_Job 的評價
- 關於影像處理工程師工作內容 在 [心得] 2021 CV/ ML 面試心得- 看板Soft_Job - PTT網頁版 的評價
- 關於影像處理工程師工作內容 在 這五年房價漲幅是薪水的15倍要怎麼買房? 的評價
影像處理工程師工作內容 在 矽谷輕鬆談 Just Kidding Tech Facebook 的最佳貼文
S1E38 矽谷資深軟體工程師後疫情時代面試心得 Facebook/Robinhood/Coinbase/DoorDash
2020 年是個動蕩不安的一年,因為疫情的關係,很多公司都在年中進行了規模不小的裁員,包含大家耳熟能詳的 Airbnb、Uber、Lyft、Yelp、LinkedIn、Mozilla、Intuit、Salesforce 以及 WeWork 等等族繁不及備載。根據 layoffs.fyi 的統計,這波裁員潮集中在今年的 3 月到 7 月,8 月以後逐漸趨緩。
這對於在這段期間要找工作的絕對不是件好事,因為很多人被裁員,意味著同樣的職缺會有更多競爭者,也因為景氣不好以及疫情不確定性的關係,很多公司開始減緩招人的腳步。不過 7、8 月以後情況逐漸好轉,隨著美國各大城市解除封城,人們意識到必須跟疫情共存好一陣子,於是實體經濟活動恢復了,美國人畢竟是擁有自由的靈魂不能隨便被囚禁的呀!最近是美國各公司的財報季,各大科技公司紛紛發布第 3 季的財報,表現都非常好,也應證了在疫情下經濟轉好的事實。
我在 8 月下旬的時候開始投遞履歷,9 月初開始電話面試,10 月中結束 Onsite 面試 (都是線上進行),面試了四間公司:Facebook、Robinhood、Coinbase 以及 DoorDash,最後拿了前三間公司的 Offer,級別都是資深工程師。在這篇文章我會分享各公司的面試流程以及體驗、我做了什麼準備、怎麼談薪水以及我最後的決定,希望可以對在美國求職的人有幫助!由於有簽保密協定的關係,我只會提到面試的流程,不會提到具體的題目以及 Offer 數字。
Medium 文章好讀版 https://bit.ly/2Ii9vLc
Apple Podcasts https://apple.co/36fLCMh
Spotify https://spoti.fi/2IcyJdv
#面試的動機
蛤!?面試不就是為了換工作嗎?對大部分的人或許是如此,但對我而言這次並沒有非換工作不可的理由。我在 Square 待了三年多,整體的滿意度一直都很好,公司的股票從我加入以後基本上都是一個上漲的趨勢,最近也來到歷史新高。一年多前從 Android 開發換到後端的 Traffic Infrastructure 組以後,更是一直處在學習的狀態,了解怎麼規模化公司的後端架構,支援更多的應用場景,工作上也需要一直動腦,思考各種方法的優缺點、我們為什麼要這樣做並且撰寫許多技術文件,負責的專案也很有影響力,最近的成果是把公司很重要的 reverse proxy 升級成 Envoy,讓系統的效能更好並且支援更多新的功能。或許因為疫情一直在家工作的關係讓我有點工作倦怠,但這個倦怠並不是源自於工作的不開心,而是真的在家太久了,很需要好好放個長假讓腦袋放空充電一下。
言歸正傳,這次面試的主要目的是測試自己的市場價值,看看自己能否適應資深工程師面試的強度,畢竟上次面試已經是四年前了 (當時的面試心得),很多當時對於面試的理解也需要進行修正,我的心態是保持開放的態度,如果遇到很好的機會,當然可以考慮換工作,沒有的話待在現在的公司也很好!另外我自己過去的主要經驗都是 Android 行動開發,在後端只有一年多的經驗,也很好奇這些公司會不會讓我面資深後端的缺,還是會將我過去經驗打折?事實證明是我多慮了,我面的這幾間公司都有把我在 Android 的年資完整算進去,最後也給了我資深軟體工程師的 Offer,Facebook 甚至幫我安排 E6 (Staff Level) 的面試,只是因為系統設計表現得不夠好,最後給我的是 E5 (Senior Level) 的 Offer。
我還蠻建議大家即便沒有特別想換工作,也可以定期去外面面試看看,在沒有非換不可的情況下,習慣面試的緊張感跟壓力,這樣會讓你以後的面試更自在,跟面試官可以像是在平常工作時一樣互動,發揮自己的實力。一開始會有這個觀念是在幾年前讀 hello, startup 這本書時看到,作者建議大家每一年定期去外面面試,審視自己的能力,進而補足自己不夠好的地方,當然我覺得每一年對一般人來說可能有點難,畢竟邊工作邊準備面試不是易事,而且還得跟公司請假去面試,但至少每兩三年可以去外面看看,避免自己的能力跟求職市場脫勾太久。在矽谷以專門招收資深工程師聞名的 Neflix 甚至在他們的文化守則裡提到:「員工的薪水取決於他們個人最高的市場價值,我們鼓勵員工去外面面試並且跟他們的主管討論,我們認為這是健康的行為。」
#資深工程師的優勢
在一般情況下,5 年以上工作經驗可以面資深工程師 (L5) 的職位,10 年以上工作經驗可以面 Staff level (L6) 以上的職位,我有約 6.5 年的工作經驗 (3 年台灣 + 3.5 年美國),所有公司都是讓我面資深工程師以上的職缺。
這次找工作我感受最深刻的事情就是:我再也不用海投一大堆公司了!四年前當我還是求職市場裡的菜雞的時候,投了超過 150 間公司,只有 1x 間公司回應我,轉換率不到 10%。這次 Facebook 跟 Robinhood 都是 recruiter 主動從 LinkedIn 聯繫我進行面試邀請,Facebook 的 recruiter 更是從 2019 年初就開始定期聯絡我,到後面我真的不好意思持續拒絕她,於是接受了面試的邀請,真的還蠻感謝她不斷地嘗試,讓我定期思考一下要不要面試。Coinbase 跟 DoorDash 我都是從官網直接投履歷,沒有透過內推,一個禮拜內就收到了 recruiter 的來信,而這也是我唯二主動申請的公司,真的從以前我找工作,到現在變成是工作機會找上我了。
另一個很大的改變是:刷題不再是最重要的一環。隨著你越來越資深,系統設計跟行為面試所佔的比例也會越來越高,而且除了年資以外,這兩種面試的表現基本上就決定了你的職等,Facebook 的 recruiter 也在電話中跟我說,針對比較資深的應徵者,Coding 的要求會比較寬容 (lenient),所以建議大家不要對刷題過度著迷,一昧的追求題數不是好事,而是應該重質不重量,題目是無限但觀念是有限的。
最後一個體悟是在拿到 Offer 之後,談判的空間變得很大。美國科技業的求職市場一直是呈現一個兩極化的狀態,對於剛畢業的人來說,競爭者多而且職缺少,公司有較高的話語權。但是當你是資深工程師以上的時候,情況就反過來了,大多數公司不管景氣如何,任何時候都在招有經驗的工程師,職缺一直開在那但總是招不滿。上次找工作的時候,能夠讓公司提高年薪 1 ~ 2 萬美金就歡天喜地了,但是這次有兩家公司給我的初始 Offer 跟最終 Offer 都差了好幾萬美金。
#準備過程
軟體工程師的面試主要分成三種:Coding、系統設計以及行為面試。我自己是花比較多時間在系統設計上面,再來是 Coding,最後是行為面試。
關於系統設計的準備,我在軟體工程師系統設計面試準備指南有比較完整的介紹,這邊補充說明一下,準備系統設計最好的方法是來自於工作,最好你工作上就是要去思考怎麼設計系統,各種方法的優缺點以及思考各種 edge case 以及解法,這樣子學到的深度跟廣度都遠多於看那些準備素材。如果工作上沒有碰到也沒關係,可以先從 system design primer 看起,理解系統設計的各種面向。另外我推薦看一些公司的 Tech talk 來了解他們實際上怎麼設計系統,為什麼要這樣做以及不同方法的 Trade-off 又是什麼,理解為什麼要做這個決定是最重要的。如果已經接近面試了,建議可以看 InterviewBit 的系統設計篇,總共有八題,我認為寫的還蠻好的,比 Grokking the System Design Interview 還深入,看個兩次完整理解以後對面試很有幫助。
Coding 的部分我還是要再強調一次,不要過度迷信刷題的數量,應該要重質不重量,重點放在在訓練你的解題思維以及邏輯思考,練習使用常見的資料結構並且把想法轉成可以執行的程式碼。剛開始寫題目的朋友,我會建議相同的題型一起刷,培養對同類型題目的敏銳度,題目難度主要以 Medium 為主,搭配少量的 Hard 題。
很多題目一開始寫不出來,或是寫不出最佳解是很正常的,如果一題你卡超過一個小時,建議可以參考討論區的最佳解,但是切忌直接照抄別人的解答,因為那可能不是最適合你的方式,比較推薦的方式是你去理解背後的演算法,清楚地知道每一個步驟,再用你自己方式寫出來,這樣即使換了一個程式語言,你應該也可以寫得出來。當你開始發現沒看過的題目你也可以自己想出最佳解,並且實作出來,程式碼也很精簡,那代表你已經成功培養出解題的思維了。
我自己還會做一件事,就是想辦法分辨好的題目跟壞的題目,有一些題目的答案很明顯就只適用於這一題,用一些很特殊且不好理解的方法、實際上工作也不可能用到,這類型的題目我就不會花太多心思在上面,如果真的被考到,我會認為這是面試官的不用心。相反地,有一些好的題目:在觀念上很實用、有好幾種解法、工作上有機會用到或是系列題,這種就很值得練習,比方說 Graph 或是 Design 題就是我很喜歡的類型。
雖然說題數不重要,還是提供我的數據給大家參考,我在寫了 50 題的時候開始安排電話面試,最後一個 Onsite 結束時寫了約 120 題,我是以比較新的題目以及高頻題為主。
最後是行為面試,要再細分的話可以分成兩種,一種是 Project Deep Dive,你選一個你最近做過的專案,解釋一下專案內容、解決了什麼樣的問題、你的角色是什麼、最後的成果以及中間遇到的困難,另一種面試是來判斷你是否符合公司的文化以及價值,衡量你過去解決衝突跟溝通的能力。不管是哪一種面試,只要你好好回顧你過去做過的事情,能夠完整講述前因後果,把自己的故事清楚地講給面試官聽,輔佐一些例子,基本上就不會有太大的問題。
#遠距面試 #VirtualOnsite
因為疫情的關係,大家都在家工作,所以所有的面試包含電話面試都改成線上視訊進行,這個情況至少要到 2021 年的夏天。遠端面試的好處就是你不需要舟車勞頓,時間安排上也比較彈性,但是壞處是跟面試官的溝通比較沒那麼順暢,線上的交流絕對是沒有實體見面來得好,而且有的面試官網路很差,我甚至有遇到差到面試官需要把影像關掉的情況。
另一個要注意的點是,系統設計的面試會需要用到線上白板來畫圖,我自己覺得沒有實體的白板順暢,主要有兩種方法,你可以使用 iPad 搭配 Apple pen,或是用鍵盤滑鼠直接拉,選一個自己習慣的方式,面試前稍微熟悉一下白板軟體的使用,面試也會比較順利。
#DoorDash
第一輪是一個小時的電話面試,前 20 分鐘聊過去的工作經驗以及這個組在做的事,後 40 分鐘 Coding。題目是一道經典的 Hard 題,我對於該題印象很模糊,於是在面試中慢慢想,最後是有跌跌撞撞的寫出來,當時自我感覺良好,面試官給我的感覺也蠻算滿意的,但是隔天還是收到了拒信。事後回想應該是因為這是經典題,所以標準相對高,我並不是一次就寫對,而是慢慢修正,所以相對於其他應徵者表現不算太突出。
#Robinhood
他們家固定有兩輪各一個小時的電話面試,第一輪前 15 分鐘給你一段程式碼,要找到潛在的 bug 並且問你要怎麼修正,後面 45 分鐘 coding,題目比較偏向 Robinhood 工作上會遇到的演算法題。第二輪是系統設計,這是我第一個系統設計面試,微緊張,原本以為表現不夠好,但從 recruiter 那得到的反饋是還蠻好的。
Onsite 出乎我意料只有三輪,一輪 45 分鐘 coding,一輪一小時的系統設計,以及 45 分鐘的 Project Deep Dive,Coding 也比較偏向實作工作上會遇到的問題,面試官提到不用特別在意效能,以實作出來並且跑過測資為主,最後 10 個測資我只過了 9 個,不算完美。接下來兩輪跟面試官都聊得蠻開心的,並且有蠻不錯的討論,最後順利拿到 Offer!面 Project Deep Dive 有個小插曲,面試官到一半網路突然掛了,他後半段只能打電話加入簡直尷尬。
#Coinbase
Coinbase 的面試體驗是所有公司裡最讚的!從面試的流程跟題目都可以感受到他們的用心,面試官的平均素質也很好,你可以感受到他們是真心想要認識你這個人,面試過程中對於很多問題都有深入地討論,對於我問的問題他們往往也能給出很好很真誠的答案。
不過他們的面試過程也是最累的,電面是一小時的 Coding,Onsite 總共有五輪,其中居然有兩輪各 90 分鐘的 Coding!你可以在自己的電腦使用平常的開發環境,並且分享螢幕,題目不是傳統的演算法題,而是要你實作一個小型專案,其中一輪是實作一個小遊戲,另一輪則是實作一個系統,最後要 call Coinbase 的 API,所以對於送出網路請求並且處理 JSON 要有一定的熟悉度才行。整體的面試過程還蠻好玩的,面試官也會幫你,但一輪 90 分鐘真的有點太久。另外有一輪一小時的系統設計,以及各 30 分鐘的行為面試跟 Hiring Manager 面試。總共五輪五小時,中間休息一小時,面完真的氣力放盡了。我對整體的表現還算滿意,沒有一輪有感覺明顯不好,最後順利拿到了 Offer。
#Facebook
雖然 Facebook 都是進去以後再經過 Bootcamp 新生訓練選組,但是應徵的時候就要分不同的 Track,主要的分類有 Product、Infrastructure、Android、iOS 以及 Machine learning,Coding 的部分應該都差不多,而系統設計會根據你選的 Track 而有所不同。recruiter 一直建議我選 Android ,畢竟我的履歷上 Android 還是佔了一大部分,她提到 Facebook 現階段非常缺 Android 的人,不過她也補充說明這不代表面試的標準會比較低就是了。我最後還是堅持選擇面 Infrastructure,這樣對我來說準備起來比較方便,不用再額外花心思準備 Android。
我的 recruiter 覺得我可能也適合面另一個職缺 Production Engineer,於是就介紹了另一個 recruiter 給我,我可以選擇同時面兩個缺,最後如果拿到兩個 Offer 可以到時候再決定。實際聊過以後我還是婉拒了,因為不想花時間準備 Linux System 面試。
我們也聊到了預期的級別,她說以我的經驗我可以選擇面 E5 或 E6,這讓我感到蠻意外的啦,平心而論我認為不管是年資和能力我都還沒有到 Staff Engineer 的水準,不過既然 E6 只比 E5 多一輪系統設計面試,我就大膽地挑戰 E6 了!
Facebook 除了系統設計是一小時以外,其餘的面試都是 45 分鐘,電話面試是一輪 coding,Onsite 總共有五輪,兩輪 coding、兩輪系統設計以及一輪的行為面試。最後 Facebook 給了我 E5 的 Offer,原因是兩輪系統設計一輪還不錯另外一輪普普,沒有達到 E6 的標準。
雖然我最後有拿到 Offer,但我還是必須說 Facebook 的面試體驗蠻差的,面試官給我的感覺是他們不在乎我這個人,只想趕快在有限的時間內盡可能地蒐集一些訊號來判斷我有沒有通過,我並不反對有效率地蒐集一些訊號,但是面試是雙向的,作為應徵者的我們同樣也在面試這間公司,面試時我也在看未來我會不會想要跟這個面試官一起工作?而 Facebook 在我的標準裡顯然是不及格的。當然也有可能是我運氣不好,剛好遇到這樣子的面試官,但這也代表 Facebook 對於面試官的訓練不夠嚴謹,導致素質參差不齊,又或者是面試體驗並不在 Facebook 優先考慮的事情,不管是什麼原因,這都是一個警訊。
這個現象在 Coding 面試尤其明顯,面試官就是在看你能不能在有限的時間快速寫出最佳解。不過我倒是沒想到在行為面試也會遇到一樣的問題,我的面試官就按著他預先準備好的問題一個一個問,大部分的時間他的眼睛都盯著螢幕在做筆記,我實在是不確定他有沒有在聽我說話,有時甚至還會問我剛剛已經回答過的內容。
除此之外,Facebook 要求在 45 分鐘內解出兩道程式題,通常都是 LeetCode 原題並且要求最佳解,即使這種面試或許對我是有利的 (其中一輪我只花了 30 分鐘就寫出兩題的最佳解,然後我們閒聊了 15 分鐘),但我認為這種填鴨式的面試方式完全不能反應一個人的工作表現,這或許可以招到一定聰明程度以上的人,但是他們不一定是個好的工程師或是很好合作的人。我認為維持這種大考式的 Coding 面試也是一種偷懶的表現,但這個面試形式卻會深深地影響招進去的人的類型,是我的話我會盡量避免跟這類型的人合作,因為我認為思考過程跟溝通比你能不能快速寫出最佳解還要重要。
如果這段文字有冒犯到在 Facebook 工作的朋友的話,我在這邊先說聲抱歉,但這確實是我面試完以後真實的感受。
#談薪水
近年來由於 levels.fyi 的關係薪水變得越來越透明,這對求職者來說是個好事,你可以知道某公司的某個級別合理的薪資範圍在哪裡。如果你對談薪水這個主題有興趣的話,可以參考這兩篇經典文章:
1. Ten Rules for Negotiating a Job Offer https://haseebq.com/my-ten-rules-for-negotiating-a-job-offer/
2. How Not to Bomb Your Offer Negotiation https://haseebq.com/how-not-to-bomb-your-offer-negotiation/
我自己談薪水的策略沒有那兩篇文章寫得那麼複雜,我認為最重要的原則是誠實,不要假裝你拿到其他公司的 Offer,也不要虛報你其他 Offer 的數字 (即便這個數字是合理的),你可以選擇性揭露你的資訊,對方問到你不想揭露的資訊時,你可以禮貌地說你不方便透露,但絕對不要說謊。
公司在給你 Offer 的時候會考慮到很多因素:年資、面試表現、現在的薪水以及職等、其他公司 Offer 以及其他的面試者等等。這其中大部分資訊我們是不會知道的,比如說每個因素佔的比重、總共有多少面試者、我們在所有面試者裡面的表現如何,而且年資跟面試表現基本上已經確定了,所以實際上你能夠用的資訊就是其他公司的 Offer 或是你現在的薪水以及職等 (當然是要比較高才有用)。
當然最有用的談判手段,就是你拒絕掉這個 Offer 也沒關係。公司招人需要成本,從一開始收履歷、電話面試到 Onsite 面試,他們已經在你身上花了這麼多時間,也給你 Offer 了,所以在這個階段公司也很希望你能加入,除非這是你夢想中的公司,你很怕談薪水所帶來的風險,不然一般來說求職者在這個階段是有比較大的話語權。
另一個建議是請把 recruiter 當成你的夥伴,通常他們是要看業績給獎金的,所以她是跟你站在同一陣線,要幫助你跟公司談出更好的薪水說服你加入。Facebook 的 recruiter 這方面做得很好,她很多資訊都很透明地分享給我,包含這個級別可以拿到最好的 Offer 以及我的面試表現,一開始給我初始 Offer 的時候還告訴我這只是標準包裹,她不預期我會接,整個很 Real!後來給我的 Offer 也比原來的高出了不少,並且我如果下定決心要加入 Facebook 的話,她可以幫我要到這個級別的頂包。
Robinhood 也對我蠻有誠意的,在過程中不斷溝通,安排我跟主管以及同事聊天,有必要的話還可以讓我跟上面的 VP 聊聊,解答我對於 Robinhood 所有的疑惑。後來在得知我有 Facebook 跟 Coinbase 的 Offer 以後,給了一個很有誠意而且超過 Facebook 的 Offer,真的是受寵若驚。Coinbase 給的 Offer 相對前兩家低了不少,而且往上談的空間不高,他們給的理由是他們現在使用的估值是兩年前募資的數字,所以實際上的股票價值遠高於那個數字,而且他們 Refresh 也會給的比較大方,讓你在四年以後薪水不會降。
#最後的決定
我在選擇公司時,通常會考慮三個點,第一個是這個職位本身,我在什麼組、負責的產品、使用的技術、發展的機會以及同事跟主管的做事風格等等,盡可能知道每天工作的樣貌,判斷自己未來的開心程度。第二個是關於公司,我會問自己兩個問題:
1. 公司的文化跟價值我是否認同?人生很短,千萬不要浪費時間在幫跟自己核心價值不合的公司賣命。
2. 我是否相信公司所描述的願景,公司在未來的 5 ~ 10 年內能持續成長並且有好的發展嗎?
第三個是薪資結構,包含了底薪、股票、簽約金、獎金以及 Refresh 等等,來預期未來幾年的薪資。
除了以上三點以外,還得考量到現在都是遠距上工,跟同事以及主管建立感情也相對比較困難,所以在新公司的適應難易度也得列入考慮。在綜合考量之下,我這次還是選擇先留在 Square,或許明年再看看有沒有更好的機會!
如果這篇文章有幫助到你,歡迎按讚拍手,有任何問題也可以在底下留言,或是私訊給我們也行!
影像處理工程師工作內容 在 理想混蛋 Bestards Facebook 的最佳解答
理想混蛋【行星 - Galaxy Version】Official M/V
於YouTube正式上映!
說到理想混蛋,許多人都會想起他們的第一首單曲〈行星〉。
2018年3月,〈行星〉的不插電單曲版本,在網路上如病毒一般迅速蔓延,從獨立音樂平台StreetVoice一路延燒到YouTube。細膩而動人的歌詞、溫柔而明亮的聲線,撫慰了無數在深夜裡輾轉難眠的失戀靈魂,也讓「理想混蛋」這個名字逐漸被大家所記住。在理想混蛋於五月剛推出的首張創作專輯【愚者】中,製作人李宗軒特別邀請編曲鬼才姚頭(姚書寰),為這首理想混蛋的代表作重新編曲,製作出截然不同的「Galaxy Version」。
由情感豐沛的鋼琴聲作為基底,揉合氣勢宏偉的弦樂團,搭上爵士鼓的重擊與宇宙電波音效,宛如一趟聽覺的銀河星際迷航,將漂流於宇宙的廣渺感做了全新的一番詮釋。主唱雞丁在錄音時,起初難以適應這個濃重的編曲版本,在配唱和製作人的鼓勵之下,終於拋下包袱,在不開任何一盞燈、漆黑的錄音室裡,用盡全力釋放情感,將義無反顧的單戀完美唱出。
銀河版〈行星〉的音樂錄影帶,理想混蛋邀請擁有許多粉絲的知名圖文作家「豆苗先生」一同合作,為這首歌量身打造完整的動畫音樂錄影帶。豆苗先生之前就曾為理想混蛋的單曲〈平衡木〉設計過封面,本次再度攜手更顯合作默契。「其實接到行星MV任務之前,我手上才剛結束一個動畫案不到一天,我正信誓旦旦的說要放自己一個假,結果跟理想混蛋一起吃完尾牙後,我的假期就結束了!」豆苗先生笑著說。原來理想混蛋借請客之名義,行發派任務之實,酒酣耳熱之際把製作MV的重責大任交給了豆苗。提及為何會邀請豆苗先生合作這首歌曲,理想混蛋團員們認為豆苗先生真的是「創傷型」的作家。「他的作品會挖開人心底深處的傷口、情緒,完全躲不掉。而對於情感很濃烈的〈行星〉這首歌,這就是我們要的!」
豆苗先生表示:「一開始聽到新版本行星的時候,壓力是很大的。如果原先的單曲版本,是一種淡淡的哀傷感,那新的Galaxy Version就像直接對心臟開了一槍那麼衝擊。所以在設計內容的時候,真的下了很大的功夫。從故事腳本、角色設定、風格、顏色等等都非常的不容易,希望能將自己聽覺上的震撼還原到畫面中,也因此製作期比預計的更長。完稿當天,我跟製作團隊一起看首播的時候,自己也默默地鼻酸了好幾次,多麽好的一首歌啊!很慶幸也很榮幸,能夠參與〈行星〉這首歌的MV製作。感謝理想混蛋們的信任,也希望大家會喜歡這首有著巨大能量與溫度的歌。」
〈行星-Galaxy Ver.〉的MV充滿許多值得細細去品味的細節。憂傷而明亮的故事,透過製作團隊精緻的作畫與後製處理,搭配音樂交織出深刻的情緒曲線。創作這首歌曲的主唱雞丁,在觀看MV後也不禁落淚:「我是很不容易哭的人。可是在看到豆苗傳過來的完成品時,我真的熱淚盈眶、非常深刻地想起當初寫下〈行星〉的心境。那些我以為已經逐漸遠去的悲傷和刻骨銘心全部都回來了,但也同時能夠好好勇敢地面對、擁抱了那年的自己。」
【影像製作團隊】
導演 Director:朱聖智 Sheng Chih Chu
劇本 Script:朱聖智 Sheng Chih Chu/蘇子傑 Tzu-Chieh Su/盧可沛 Look Lu
原畫 Lead Animator:朱聖智 Sheng Chih Chu
動畫 Animator:蘇子傑Tzu Chieh Su/游智傑 Chih-Chieh Yu
合成 Compositing Artist:游智傑 Chih Chieh Yu
特別感謝:豆苗先生 Mr. Doumiao/竹林三閒影像有限公司
【音樂製作團隊】
作詞 Lyricist:邱建豪 Kidding Chiu
作曲 Composer:邱建豪 Kidding Chiu/郭哲成 Jerry Kuo
製作人 Producer:李宗軒 Alex Lee
配唱製作人 Vocal Producer:曾維梃 Wei Ting Zeng
編曲 Arrangement:姚書寰(姚頭) Johnny Yao
木吉他 Acoustic Guitar:郭哲成 Jerry Kuo
電吉他 Electric Guitar:李宗軒 Alex Lee
貝斯 Bass:王育嘉 Yu Chia Wang
爵士鼓 Drums:盧可沛 Look Lu
鋼琴 Piano:林奕承 Ivon Lin
弦樂 Strings:國際首席愛樂樂團 International Master Philharmonic Orchestra
弦樂樂團總監 Strings Coordinator:李朋 Peng Li
弦樂製譜 Strings Copyist:蔡慧蓮 Lien Lien Cai
和聲編寫 Backing Vocal Arrangement:姚書寰(姚頭)Johnny Yao
和聲 Backing Vocal:姚書寰(姚頭) Johnny Yao/理想混蛋 Bestards
錄音師 Recording Engineer:單為明 Link Shan/李宗軒 Alex Lee/劉璆 Qiu Liu
錄音室 Recording Studio:Lights Up Studio/築流音樂 Raise Music/61 Music Studio/九紫天誠 Sky Fire Studio, Beijing
混音師 Mixing Engineer:康小白 Shiro Kou
混音錄音室 Mixing Studio:白帕斯混音工作室 BYPASS Mixing Studio
母帶後期處理工程師 Mastering Engineer:唐承運 ChengYun Tang
母帶後期處理錄音室 Mastering Studio:翼研娛樂 EMStudio
OP:好混蛋音樂有限公司 Bestards Music Co., Ltd.
SP:Universal Ms Publ Ltd Taiwan
ISRC:TWHE52000005
https://youtu.be/GDLM8XANgng
影像處理工程師工作內容 在 icyball 冰球樂團 Youtube 的最讚貼文
不 過 是 初 次 見 面 , 誰 都 不 是 誰 的 誰 ,
但越靠越近的她,在這個距離下 真 的 很 美 。○ 。 ❍
Friday night 的酒吧,計畫外的邂逅,
音 樂 、 酒 精 , 還 有 她 的 香 味 。○ 。 ❍
事情的發展眼看就 要 失 控,
她 明 擺 著 的 YES ,
我該撤退,還是跟隨直覺?
現在她就在後座 靠 著 我 的 肩,
多希望司機能夠開慢點,下個轉彎前還有一點時間反悔…
只是 醉 後 喜 歡 我 。○ 。 ❍
天亮後連姓名都不該留。
❍ 。 ○ 。冰球宇宙三部曲 首波單曲《 醉後喜歡我 》。 ○。 ❍
∴∵ 可能不是浪漫一生的感情、可能不是橫空出世的新星 ∵∴
∴∵ 但絕對是2021寶藏陳釀歌曲,一聽就想暈進誰的懷裡 ∵∴
面對浪漫難以抵抗的氛圍、主動但陌生的女孩,明知道只是願者暈船,他仍然猶豫,是否該接受這僅此一晚的愛?《醉後喜歡我》以經典的八零年代FM 合成器聲響開場,水晶般透亮的迷人音色,一入耳便將聽眾帶到美好的復古年代。醇厚性感的vocal 嗓音、真實鼓組結合鼓機取樣節奏,佐以流動的貝斯線條,點綴clean tone 吉他節奏與畫龍點睛的吉他英雄solo,最後再加上增添層次感的管樂,戴上耳機聆聽,就彷彿置身於燈光映著酒杯閃閃爍爍、粉紅情愫流動的酒吧中,這樣寶藏般的陳釀歌曲,讓人一聽就想暈進誰的懷裡!
∴∵∴ 暈船啦!哪次不暈!黃金團隊 x 暈船小隊 ∴∵∴
∴∵∴ icyball 冰球宇宙三部曲航程,即刻出發! ∴∵∴
icyball 冰球宇宙三部曲在暈船的曖昧氛圍中拉開序幕,首波單曲《醉後喜歡我》demo版在街聲上架後旋即攻上熱門排行榜,樂迷紛紛留言直喊「暈船」、「好醉」、「戀愛惹」! 延續2020年末復出後首波單曲《在2103公里之間》,冰球宇宙三部曲第一彈《醉後喜歡我》MV 由《返校》電影版動畫總監Bird Chen 執導,在氣味最浪漫復古的台南,以「點雲(point cloud)」技術攝製動畫MV ,並由同樣是台南子弟的萬能設計師郭欣翔製作精緻點題的動態歌詞,讓視覺醉意更上一層樓。而醉後男女主角進門了嗎? MV 繽紛的畫面與開放式的結局如同歌曲內容,充滿遐想空間。平面設計則由金曲獎及各大國際獎項常客吳建龍操刀,熱愛復古風格的他同樣與icyball 一拍即合,影像夥伴們惺惺相惜的共鳴,替icyball 的音樂大大加分!
《 醉後喜歡我 》
曖昧的光線 微醺的繾綣 oh babe
音樂才熱烈 那紅綠太惹眼
我平常心先喝幾杯
邂逅彌漫在周圍 玄之又玄
還沒發覺 你的出現
紅著臉 緊閉的眼 輕輕踮起的腳尖
Maybe we should take it slow
Maybe you don’t wanna be my girl
我害怕會犯錯
You don’t have to take me home
也許只是喝得比較多
先不要醉後喜歡我
空蕩的大街 擁擠的座位 oh babe
街燈在後退 而司機在兜圈
我到底該不該流淚
I know what you want from me
But baby I can’t
這只是我們相識的 第一夜
緊閉的眼 輕輕踮起的腳尖
Maybe we should take it slow
Maybe you don’t wanna be my girl
我害怕會犯錯
You don’t have to take me home
也許只是喝得比較多
先不要醉後喜歡我
該怎麼說出口 No
跟著走容易犯錯
怎麽做 才會對
I don’t even know your name
又該怎麼拒絕
【 音樂製作 】
作詞 Lyricist|王昭權 Chuan Wang
作曲 Composer|王昭權 Chuan Wang
製作 Producer|謝達孝 Siao. H
編曲 Music Arrangement|icyball 冰球樂團
配唱製作 Vocal Producer|王昭權 Chuan Wang、謝達孝 Siao. H
主唱 Vocal|王昭權 Chuan Wang
吉他 Guitar|謝達孝 Siao. H
貝斯 Bass|吳冠男 Nelson Wu
鼓 Drum|林士捷 J. Lin
鍵盤 Keyboard|蒙捷文 J. Meng
和聲 Backing Vocal|王昭權 Chuan Wang
和聲編寫 Backing Vocal Arrangement|王昭權 Chuan Wang、蒙捷文 J. Meng
管樂編寫 Brass Arrangement|謝達孝 Siao. H
人聲錄音師 Vocal Recording Engineer|謝達孝 Siao. H
人聲錄音室 Vocal Recording Studio|Loop Music Studio 迴路音樂工作室
貝斯錄音師 Bass Recording Engineer|謝達孝 Siao. H
鼓錄音師 Drum Recording Engineer|陳祺龍 Chris Chen
鼓錄音室 Drum Recording Studio|112F Recording Studio
鼓技師 Drum Technician|余璨宇 Yu tsan-yu
混音工程師 Mixing Engineer|陳陸泰 Atai
混音錄音室 Mixing Studio|原艾音樂錄音室 Mugwort Studio
母帶後期處理製作人 Mastering Producer|潘信維 Lil Pan (跳蛋工廠有限公司 EGGO Music Production)
母帶後期處理工程師 Mastering Engineer|陳陸泰 Atai
母帶後期處理錄音室 Mastering Studio|原艾母帶工程錄音室 Mugwort Mastering
【 影像製作 】
導演 Director|Bird Chen
點雲動畫攝製 Point Cloud Making|Bird Chen
導演助理 Director Assistant | Minto
歌詞字幕 Subtitles|郭欣翔 Hsin-Hsiang Kuo
單曲封面及標準字設計 Cover& Title Card Designer |吳建龍 FKWU
單曲封面攝影 Cover Photographer|郭欣翔 Hsin-Hsiang Kuo
平面側拍 BTS Photographer |郭欣翔 Hsin-Hsiang Kuo、顏靜萱 Ka Ka Yen @VH
企劃 Marketing|顏靜萱 Ka Ka Yen @VH
演出 Casts|阿培、蘇瑾、芒果、香菇、呱狗狗、昊承
場地協力 Venue Provided|鑽石樓
特別感謝 Special Thanks to 柏廷、仲霆
∴ ∵∴ ∵ 關於 icyball ∵ ∴∵ ∴
騷到內心的勾人音色、氣味挑逗的字字句句、恰到好處的搖擺groovin‘ ,這是一個進可攻退可守的邀約:來我家…聽音樂嗎?數位的皮裝著類比的心,icyball的歌曲就像現代化的愛情,演化得精美但本質仍然單純直覺。想說的還有很多,我們輕輕帶過,別有壓力,音樂裡飄飄醉著就行。
icyball 將自身熱愛的七零、八零年代具有 Groovy 精神的Funk / Disco / Acid-jazz / R&B / Regga / Swing 等經典風格,融合新時代電子元素與表現方式,詮釋出令人耳目一新的模樣—— 屬於當代的、屬於icyball 的華語流行歌曲。
主唱-昭權 善於詮釋歌曲情感故事,嗓音精緻、充滿渲染力;
吉他手-達孝 不僅擅長彈奏放克、R&B等曲風,更主導編曲製作;
鍵盤手-蒙 精於音色使用,自古典起家,技巧穩健;
貝斯手-Nelson bass tone 質樸且細膩,是不可或缺的溫暖存在;
鼓手-士捷 涉獵曲風多元,轉化成獨特的個人表現風格。
除了持續共同創作,五名團員也各自在音樂圈耕耘,累積能量,2020年底,他們將團名由「Icy Ball」更改為更加俐落的獨有單字「icyball」,睽違數年再度推出新作的他們,不論是音樂、視覺、內容,都以更精緻成熟的面貌和聽眾見面!
Find icyball!
・Facebook: https://www.facebook.com/icyballBand/
・Instagram: https://www.instagram.com/icyballband/
・YouTube: https://youtube.com/c/IcyBall
・StreetVoice: https://streetvoice.com/Icyballband/
#冰球宇宙三部曲 #願者暈船

影像處理工程師工作內容 在 Sonya 小玉兒 Official Channel Youtube 的最佳貼文
「提線木偶____past present & future」6/11全網上線,
一牽一動......此刻由你操作。
小玉兒Sonya,以知性都會女子的身份,將心情訴諸文字,把心境譜成歌曲,個性直爽開朗,時不時發出魔性笑聲且很有想法的她,首次推出個人全新創作EP,內容敘述了三段時空之心境,「過去、現在、未來」。
🎧數位收聽連結:https://lnk.to/SdZPHf1z
🔗更多小玉兒消息
小玉兒 IG:https://www.instagram.com/sonya__0905
小玉兒 FB:https://www.facebook.com/sonya0905
我不是 ,你的提線木偶。
我想安穩的睡,自由的不受束縛⋯。
你聽過,世界上最殘忍的一句話,是什麼?
你可能不相信,言語可以把一個人逼死。
故事只能往前
過去的一切,我們無從而知。
但我們知道⋯
沒有誰,比自己更重要。
當你沒了自己的時候,你誰都不是。
#應采靈 #楊銘威 跨刀演出
/ Lyrics /
慵懶的 在沙發上
我的眼前 一片漆黑
混亂的 情緒交錯
快忘了活著 的感覺
都在 追求 什麼呢
紙醉 金迷的日子
我想 安穩的睡
自由的不受束縛
我不是 你的提線木偶
慾望不是我 是你給的
我不是 你的提線木偶
被慾望牽制著 我沒有 溫度
也許我很孤單 很寂寞
但我不許 墮落消極
喚醒我的它 是種信仰
我絕不放棄
/音樂製作團隊/
作詞Lyrics:小玉兒
作曲Composer:小玉兒/王士榛
製作人Producer:王士榛 Helix Wang @奇洱文創
編曲 Music Arrangement :陳昭宇 Chao-Yu Chen
吉他:陳昭宇 Chao-Yu Chen
弦樂編寫Strings Arrangement:陳昭宇 Chao-Yu Chen
小提琴手Violin:王雅慈 Heidi Wang
小提琴錄音師 Recording Engineer:陳昭宇 Chao-Yu Chen
小提琴錄音室 Recording Studio:MeOW Music Studio
配唱製作人 Vocal Producer:吳鎮安 Diyang Wu
和聲編寫 Chorus Arranger:楊博涵 Patrick Yang @奇洱文創
和聲 Background Vocals:楊博涵 Patrick Yang
人聲錄音師 Vocal Recording Engineer:吳鎮安 Diyang Wu
人聲錄音室 Vocal Recording Studios:上路錄音室 T.O.P Studio
混音工程師 Mixing Engineer:王士榛
混音工作室 Mixing Studio:上路錄音室 T.O.P Studio
母帶後期處理 Mastering:Wayson Hsu @奇洱文創
數位發行 Digital distribution:種子音樂 SEEDMUSIC
/MV製作團隊/
主演 Starring|小玉兒 應采靈 楊銘威
監製Producer|施彥碩
導演 Director|方宥琪
導演助理 Director Assistant|曾品潔
製片 Producer|姚舜禹
攝影師 Director of Photography|李佳綺
攝影大助 1st A.C.|蔡宗諺
攝影助理 Assistant Camera|藍嘉祺
攝影器材 Photographic Equipment|妄想機影音製作有限公司
燈光師 Gaffer|利家瑜
燈光組 Gaffer Crew|厲士豪.遲又夫
燈光器材 Light Equipment|元鉅影像工作室
場務Key Grip|永祥影視器材
美術指導Art Director|涂紫甯
執行美術Production Executive|沈昌緯.江巧柔.廖秦慶
梳化 Make-up Artist & Hairstylist|陳淑芳
剪接 Editor|蕭秉亞
調光師 Colorist|李芷璇
平面攝影Plane photography|葛菱
花絮攝影Highlights|羅安邦
特別感謝 Special Thanks|張加薪.貓頭鷹
齊映國際數位有限公司出品
專輯封面設計Album cover design:馬阿瑪 @okidoki studio
宣傳統籌Marketing Coordination:楊宗翰 @固力狗娛樂
宣傳企劃Promotion PR Personnel:王名玉/李雨軒/柳季豪 @星火映畫股份有限公司

影像處理工程師工作內容 在 屁孩 Ryan Youtube 的精選貼文
⚠️警語:本 MV 影片未滿 12 歲之兒童不宜觀賞。
「聽說饒舌歌手都超壞ㄉ」
聽說很壞的 屁孩 Ryan 跟電影「破處」一拍即合,與主要演員們的一起被導演拉上大貨卡當眾遊街大唱「我好壞」,展開一趟奇幻的「破處」之旅!
電影「破處」07.03 一起登大郎
🔔 訂閱屁孩Ryan頻道:https://smet.pse.is/Ryan_SUB
🎧 《我好壞》線上聽:https://PiHaiRyan.lnk.to/TheBestofBaloney
Credit
作詞:屁孩 Ryan
作曲:屁孩 Ryan / rgry
製作人:rgry
編曲:rgry
錄音工作室:七段
錄音 / 混音 / 母帶後期處理工程師:rgry
OP:Sony Music Publishing (Pte)Ltd., Taiwan Branch
導演:林立書
攝影師:張誌騰
攝影助理:陳宥豪、呂紹鵬
攝影器材協力:宏達數位影像
燈光師:李佳翰
燈光助理:陳致仁、李其棠
燈光器材協力:鉦鶴影業有限公司
剪接師:蕭秉亞
演員:曾珮瑜、楊懿軒、郭文頤(大文)、睦媄
梳化:張義宗
屁孩髮型:Tim
化妝:Abby Wei
曾珮瑜髮型:張子涵、江柔賢
化妝:陳家淇、郭䕒絜
双喜電影製作
#屁孩 #我好壞 #破處

影像處理工程師工作內容 在 請益影像處理出路跟薪水- 軟體工程師板 的推薦與評價
如題有人在這行相關的可以分享一下薪水跟職涯發展嗎,目前專題要選教授,有爬文看到影像處理做演算法開發的薪水很多但似乎算法的缺很少? ... <看更多>
影像處理工程師工作內容 在 外商/ 新創/ 金融/ 科技/ 高階職缺求職版's post 的推薦與評價
[日商知名科技公司] 徵影像處理演算法工程師工作內容: 1.新軟體開發技術2.影像處理演算法開發條件: 1. 碩士以上2. 至少5年以上影像相關演算法 ... ... <看更多>
影像處理工程師工作內容 在 [心得] 電腦視覺/ML/DL/AI 面試分享- 看板Soft_Job - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
小弟前陣子在板上請教過問題,最近面試結束,分享給鄉民參考
本來因為覺得運氣成分居多僅分享給朋友QQ 但朋友各種慫恿就還是PO上來了
背景:
私大EE學+碩(4+1)
多益640
碩論做影像辨識+切割
職缺:
1. AI工程師(CV相關)*
2. ML/DL工程師(CV相關)*
3. 電腦視覺/影像處理工程師
*僅投Computer Vision相關,NLP和金融相關因完全沒碰過所以不投
應徵方式:
104 投29家,收到5家邀約 + 1家感謝,沒去1家**
內推
**阿福雖然不給面但有感謝投遞的回覆,HTC有寄信和打電話來,但婉拒面試
面試順序(共一個月):
?(一面) -> 金寶(新世代機器人) -> NexVision -> ?(二面) -> 由田 -> 仁寶
------------------------------------------
? - ML/DL engineer
最後選擇的公司,也不知道為什麼心裡就是不想公開是哪間,內推得到面試機會
一面
跟主管*2聊
1. 自我介紹
2. 報做過甚麼專案跟討論內容
3. 未來會希望除了ML、CV這兩塊之外再多學甚麼
4. 覺得他們公司的產品可以跟AI有哪些結合
這邊說一下,小弟技能僅DL、CV、IP
前後端基本上算0,未來會點一些資料庫技能
然後主管A就開始介紹公司近況、福利和在各國的據點等等
最後互相留下聯絡方式
總時約1.5 hr
二面
過了兩個禮拜以為沒戲了
結果某天LINE我說可以約時間二面,與另一位主管聊
聊的東西跟一面基本上一樣,技術的東西比較少了一點,第4點居多
會多這次好像是因為一面時這個主管在國外,所以多加一次,不確定是不是常態
聊完後過一下子,一面的主管進來問期望薪資
這邊我開50k但朋友都嘴我開太低QQ
說這幾天不管結果是怎樣都會聯絡我
總共花約1.5 hr
Offer get N*12 (N>60)
------------------------------------------
金寶(新世紀機器人) – DL Engineer變軟體工程師又變影像處理工程師
來看鄉民口中的金寶,果然還沒去面就...
EMAIL收到要先填一堆資料,很多不想填的我直接空白好像也沒差
面試當天早上接到電話說DL想找有經驗的,但還是可以去面軟體,為了朝聖還是去了
在深坑...超遠
到那邊先跟HR聊了一下,大概就是多益成績、介紹之類的,不過人資態度很好
主管進來,一樣自我介紹,然後報做過的projects跟碩論等等
我也老實跟他說我念EE沒修過CS的課,軟工基本上不熟
聽完他說那不如來做影像,不過他們公司用的都還是傳統影像的方法
問我對傳統影像有沒有興趣,我是回我對影像相關都蠻有興趣
然後就開始介紹公司福利,現在在做甚麼產品
一直強調他們公司很傳統之類的,其實態度一直都不錯,也可能是在...XD
最後問我期望薪資,我是開55k
他說月薪不會這麼高,但年薪會有到16個月之類的
獎金以全薪計算,不是底薪,如果OFFER開50k,年就是50k*12+50k*?
以上這段是以我理解主管的話來舉例,如果有錯不好意思
最後說如果這周五沒聯絡我就寄個Email給他提醒他
結果一直到隔周五才又寄信問我說能不能在電話聊一下
我說可以約時間聊,然後就再也沒回我了...
莫名其妙
------------------------------------------
NexVision – AI Engineer
在六張犁捷運附近,交通蠻方便的,辦公室小小一間
裡面只有5個人
1個HR、2個工程師、2個intern,沒有主管
只有一個比較資深的工程師當窗口直接對日本老闆
老闆日本人也常駐日本,"好像"有母公司在日本
貌似是接案,主要做AI相關
基本上就是像學校實驗室的樣子,挺...特別?
目前好像還要自備電腦
HR很熱心,也很願意了解目前AI產業人才的想法是怎樣
很直接地跟我請教看到怎樣的職缺跟介紹會有興趣
一般的AI人才該有的技能有甚麼,哪些是plus之類的
再跟比較資深的工程師聊我做過的專案,用了哪些技術遇到甚麼困難等等
然後介紹他們現在在幹嘛、目前的情況是怎樣
這期間HR都在旁邊聽,偶爾問幾個問題
最後HR就說等老闆那邊回覆,月底不管有沒有上都會給答案
等待中,已經最月底了可能無聲卡XD
------------------------------------------
由田 - 影像處理應用工程師,自我介紹後加面AI部門
辦公室環境蠻不錯的,面試前也是有先寄一個資料表要填
一樣不想填的就空白也沒差,但要自己印好帶過去
公司在中和,到那邊先寫邏輯跟程式測驗,很基礎的題目
基本上就網路上找得到的那種邏輯題型
四個人各講一段敘述,只有一個人說實話,那小名到底有幾個老婆?
程式部分
1. String reverse (手寫CODE)
2. sort (手寫CODE)
3. *ptr
4. == & =
5. public protected private
6. i++ ++i
其他還有一兩題忘了,都名詞解釋或解釋差異
考完等一下,AI主管先進來,一樣聊做過的projects、論文
問了一些NN的基本觀念問題
CNN跟Fully connected誰能夠取到比較多特徵
為什麼大家都跑來用CNN,優勢在哪裡之類的
介紹AI部門在幹嘛,怎麼運作,跟傳統影像部門區別在哪
優點是幾乎不用對客戶,95%時間都認真在做研發
我問會不會加班,他說基本上6點就走90%
不過有個很猛的點是AI部門每個人最低配就是Titan
主管本人一個人用一張V100,覺得羨慕...
AI主管說我程度不錯,應該是會拿到他們AI部門的Offer
最後要去AI還是傳統影像我再自己決定
再等了十幾分鐘,換傳統影像主管
這邊有點特別,可能剛剛AI主管有跟他說我對AI比較有興趣
這個主管好像對我興趣缺缺,講話很慢,常常尷尬冷場
只聊了一下專案和論文就請我回去了
不過倒也沒有冷言冷語或態度不好,就是講話很慢
會想幾秒才講一句話那種
期望薪資我開85萬/年
幾天後電話offer 53k*14+分紅獎金等等
------------------------------------------
仁寶 – 影像演算法工程師 (AI team)
寶寶集團老大?
面試前要先在家做線上適職測驗
個人覺得選項不夠全面,花了一點時間甚麼選項才符合我
一樣有資料表、個資同意書,都要自己印自己簽完帶過去
在員工餐廳等了大概20分鐘,進去一個休閒室做線上測驗
測數字比對、圖形比對和矩陣旋轉比對,各有50題,分別只有3.5、3.5和9分鐘
數字我只寫了40題,圖形30題,矩陣44題
其實矩陣我個人比較擅長,但時間還沒到就敗給了括約肌...
話說這個題數後來主管說我考得不錯
不知道真的假的我沒看到分數
考完到隔壁棟面主管,直接開始講我的論文
是一個人蠻NICE的主管,跟我愉快的聊了很多跟我論文相關的東西
也有問到業界賺錢需要壓成本,但同時performance不能降時,該怎麼辦?
這題我也真不知怎答
我就老實回答如果當下沒有更好的演算法或model可以達到這樣的效果
時程又緊的話,我真的會不知道怎麼應對
但我也說,我對自己的近期期望是業界新鮮人的這一到三年
能完整參與到一件電腦視覺相關產品的開始到結束,累積經驗
這是我在學校學不到的
說完主管就開始講他們TEAM現在運作的情況
好像挺缺人的,AI team目前只有3個人,說預計要找到5-7人,NLP和CV的都要
目前都還是做內部客戶,還沒有對外,主要在做長照和AOI的部分
最後聊到薪資,因為我資料表上填期望薪資 70k/M
主管直接說不可能開到這麼高,照我這樣差不多就42-43k
但他們一年保15個月(12+0.5+0.5+2)
之後每年10月還11月會有一包額外的獎金
看績效大概落在1-4個月,所以通常會有17-19個月這樣
最後問我現在能不能確定要來上班,確定的話現場就可以發OFFER給我
但我回答說還要一個禮拜做最後決定,因為還有其他結果沒出來
現場口頭offer 42-43k*15 (滿一年後16-19),但沒有當場答應
------------------------------------------
總結
學歷部分,私大碩真的不好拿面試,新竹小弟不太清楚
雙北104相關職缺被我輪了上百次,僅6個面試機會
小弟也不知道哪來的心臟連C/C++都沒練就上場了
結果運氣好,不是沒考就是考得挺基礎的
也許會考的公司我連面試機會都沒有吧XD
關鍵還是在作品,因為作品,我跟仁寶、由田、?的主管都聊得很多
聊得多,能展現專業的地方也就比較多,學歷的影響應該就小一點吧
技能部分,碩班真的有被好好操到
ML/DL部分還頂得住,但軟工不熟,資料庫或APP等完全不懂
不知道算是缺點還是這應該屬於plus,每間公司的尺都不太一樣
薪資部分,真的不要怕開高,尤其AI/ML/DL缺
除了大公司很多固定價外,有開有希望
小弟實驗室同屆畢業的同學們都拿到非常不錯的offer
都在55k/M上下,只能說大AI時代啊 ...
不過同學們真的都很強就是了
在這邊祝福大家都能找到理想工作好好打拼
薪資除了?我是直接開了,貌似也沒簽甚麼保密協定之類的
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.246.30.47
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1535716676.A.12B.html
當初也沒想到做影像可以拿到這樣的薪水
學長姊給我們的忠告都是畢業不要做影像...
Titan已經train到不要不要的了
V100極狠
※ 編輯: ZuiYang (27.246.30.47), 09/01/2018 07:05:05
不過我是有修改、加一些東西進去啦
我覺得完全可以算
至少放在github也好
去面試還可以講一下你有在經營github之類的
※ 編輯: ZuiYang (27.246.30.47), 09/01/2018 13:49:21
小弟自嗨舉個例子看看
只針對DL部分,ML懂得太少不敢舉例
1.能自己提出不遜於當前top performance models的model 或是能提出不一樣的算法來優
化model 像是提出Focal loss這種
2.能用C手刻出NN/BP和一些相關函數
3.會用framework架model並設計如何訓練的計畫與優化方案(針對自己的case)
4.只會github clone來玩玩 改改參數試試看變怎樣
小弟大概2.的菜雞
1.就頂尖conference常客,這個數學要極猛,腦洞也要夠大,然後被人家問怎麼做出來的
都說就亂調出來的,只能跪
2.是我認為研究要做得好應該要努力的地方,只有從頭到尾自己走過一遍,才能知道自己
在幹嘛
3.就會應用,相關的碩班能畢業至少有這個程度吧...應該
4.就初學或玩玩
※ 編輯: ZuiYang (27.246.30.47), 09/01/2018 23:30:02
FC是每個Neuron 對 每個Neuron呢
取到的特徵量FC>>CNN
但有效特徵的比例CNN>FC
所以大家都先用數層CNN把真正重要的特徵取出來(降維)也就是濾掉不重要的
然後最後再用FC找這些特徵的關聯
這邊補充一下 我指的是hidden layer取特徵的階段
因為某些私人原因不然真的挺想去由田的,
薪資真的也給的不錯
... <看更多>