九月開學季,我梳理了給孩子們在課内學習、課外學習共七點建議。祝廣大學子們充分開展更多元的學習範式,提升自我的創新創造力!
我在《李開復給青少年的十二封信》書裏,也談過人工智能時代的教育,我覺得很適合在現在這個開學季再次分享給大家。比起應試考試中的分數,如果同學們具備“3C”的三大能力—— Curiosity(好奇心)、Critical thinking(批判式思維)、Creativity(創造力),未來更有可能實現自己的夢想。
■ 課內學習的4個建議:要充分利用好在學校裏上課的時間。
1. 要知其然,也要知其所以然
有同學問我:“怎樣學習知識,才能真正記住呢?每年考完試後,好像就把所有的知識還給老師了。”
我給這位同學的回答是:“我學懂的知識以及知道如何實踐的知識,我現在都還記得;在工作中常用的知識,我全部記得;我自己感興趣的知識,記憶更加清晰、準確,就算有不記得的,也可以快速推算出來;相反,那些靠死記硬背學到的知識,或者自己不感興趣的知識,我已經全忘掉了。”
也就是說,死記硬背只能過考試關,而不能獲取受益終生的知識。你們在學三角形面積定理時,一定都會背“底乘以高除以二”的公式。但是,你有沒有理解這個公式是如何推理出來的,為什麼三角形的面積是這樣計算的。記住這個公式和探索這個公式是如何推導出來的,學習的效果是不一樣的。有的同學學習化學,如果每天只是機械地背誦一些反應式,肯定會覺得枯燥無味,但如果掌握了每個反應式內在的規律,並能和現實中的化學現象聯繫起來,就會理解化學這門學科的意義所在,自然就會對這門學科產生興趣。
只有懂得了知識背後的道理,才能在遇到新的問題時舉一反三,才能在需要的時候,靈活地將自己掌握的知識付諸實踐。
2. 要多問問題
會提問也是一種能力,而且你也會因為提問而加深對問題的理解。
我的女兒在學習指數的時候,不理解指數是什麼,更不相信在真實生活中指數有什麼用處,就主動來問我。我用計算銀行存款的思路來指導她,比如存入 100 元,每年的利息是 10%,那麼 10 年後,你的存款是多少?
通過這樣的計算,她終於明白了,原來指數知識和日常生活息息相關。而她能得到對這個問題的認識,也是因為她主動提問獲得的。
多提一個問題,你就擁有一種多瞭解這個世界的可能性。只有不懂就問,才能真正學到有用的知識。
3. 要勤奮
能夠實現自己的夢想的人,一定是勤奮的。
去美國讀中學之前,我只學過半年英語,因此,語言障礙成為我面臨的最大難關。剛開始,同學和老師說的話,我幾乎一句也聽不懂,那種感覺非常痛苦。那“催眠”一般的語速,總讓我在課堂上打起瞌睡。有時候,聽到同學們因為老師的一句笑話笑得前仰後合,我才從夢中驚醒,但還是摸不著頭腦。天書一般的英文,開始讓我有些望而卻步,後來,我乾脆帶幾本中文的武俠小說到課上去讀,因為覺得怎麼聽也聽不懂,還不如看小說。
然而,我心裏又是暗暗憋了一股勁的。於是,我找了一大本英文單詞書來背,經常背到半夜,不會的就一次次地翻厚厚的中英對照詞典。不過,沒多久,我就發現這並不是學英文的最好方法。因為,即使當時記住了一個單詞,但是使用率不高的話,就會完全忘記。我終於悟到了,在沒有語境的情況下,背單詞是沒用的。
後來,我還是下定決心用多交流的方式來學習英文。下了課,我不再膽怯,站在同學中間聽他們說話。如果 5個詞當中有 4個聽懂了,只有一個聽不懂,我也會趕緊問,同學們會再用英文解釋一遍給我聽。回家以後,我會默默回憶我聽不懂的單詞,然後記下來。而上課的時候,遇到聽不懂的內容,我也勇敢舉手問老師,請求老師再說一遍。
我遇到了一位好老師,她甚至犧牲自己的午飯時間幫我一對一地補習英文,她複印了小學一年級的課文,每天拿來給我念。從簡單的課文起步,我們堅持了一年。在這一年裏,我的英文水平迅速提高。學校裏所有的老師還允許我享受“開卷考試”的特殊待遇,她們讓我把試卷帶回家,並且告訴我題目裏不認識的單詞可以查字典,但是不能看書找答案。我每次回到家都嚴格按照老師說的做,遇到題目裏不認識的單詞就去查字典,但是從來沒有去翻書找過答案。因為,我覺得這是老師給我的最大信任,我不能辜負這份信任。
通過種種渠道的學習,我的英文終於逐漸接近同齡人的水平了。一年以後,我完全可以聽懂老師講的話了,英文會話也沒有問題了。到了初中三年級,也就是到美國兩年之後,我寫的作文居然獲得了田納西州的前十名。我想,這和我年齡小,容易接受新的語言不無關係,但也和我勤奮的學習有關。
4. 要培養獨立思考的能力
我在人生的各個階段,都獲益於獨立思考的能力。甚至想不到的是,這種批判式的獨立思考的能力,“救”了我的命。
在我五十二歲生日前不久,我在一次體檢中被查出肚子裏有數十顆“腫瘤”,經過反復復查,我被醫生宣判得了第四期淋巴癌。在毫無防備的情況下,我突然感受到死神和自己離得那麼近;我氣餒、懊悔、內疚,但是,治療過程中的一件具有轉折意義的事件發生了。
我遇到了一個好醫生。我的主治醫生唐季祿給我打氣:“淋巴癌第四期真的沒那麼嚴重,它跟肝癌、肺癌第四期是不太一樣的。”他告訴我,網絡上有兩篇專門討論“濾泡性淋巴癌存活率的預估方式”的論文,如果我有興趣,可以找出來看看。我認真地研究了唐醫生推薦的那些學術文章,發現淋巴癌的分期方式已經有四十多年了,可以說過時且不精准了。如果說只看標準的分類,我因為腫瘤數太多,所以必須歸類為第四期。但是只看腫瘤數量是最準確的嗎?根據我研究的那幾篇論文,分期的目的就是預測存活概率和時間。那麼,最準確的預測方法就是尋找和我病情足夠相似的人,根據他們的不同因素,如年齡、症狀、血液指數、腫瘤數量及大小等 20多種,和他們的實際存活結局來理解哪些因素是最重要的,並且把這些因素整合起來。這樣的研究肯定要比四十多年前的粗分類來得准!
自己研究病情,就像是自己坐在副駕駛座上,可以隨時掌握路況。醫生的治病策略、用藥思維,你至少並不是茫然無知。我又拿出以前做學術的精神,把全部20幾個特徵與我的檢查結果相對照,發現我雖然屬於第四期,但整體狀況其實沒那麼悲觀。原來醫學上對所有淋巴癌的分期方式,至少對我的病情來說是不正確的,我的情況是較輕的。於是,我突然從“第四期癌症頂多幾個月”,變成“至少還有好幾年”可以活。倘若好好照顧自己,更有可能終身不再復發!這個發現有如一線曙光,從此之後,癌症所帶來的一切負面影響,就開始悄悄起了變化。
批判性地看待醫學上對淋巴癌的分類,通過獨立思考,獨立研究的方式來獲得對自己病情的準確判斷,讓我自己從精神上獲得了新生。
■ 課外學習的3個建議:課堂外的時間,我鼓勵同學們,去探索你們熱愛的東西,多實踐,多多鍛煉自己的創造力。
5. 要動手實踐
美國華盛頓兒童博物館的牆上寫了這樣一句格言:“我聽到的會忘掉,我看到的能記住,我做過的才真正明白。”
我記得小時候,我的父親曾讓我們幾個兄弟姐妹解答這樣一個問題:用 6 根火柴拼成 4 個大小一模一樣的正三角形。通過動手實踐,我們都找到了正確的答案。這樣的實踐讓我對相關的幾何和空間知識記憶深刻,也訓練了我使用新穎的思維解決問題的能力。
我在高中時參與美國的高中生創業嘗試課程,創辦自己的公司。我們當時的公司非常簡單,就是從當地的建材市場買來鋼材,然後利用週末時間到工廠裏加工這些鋼材,我們把鋼材切成很小的一塊塊圓環,然後在圓環上刻上簡單的雕花。在負責推廣的過程中,我們發現學生的家長並不需要這樣的圓環,最後產品幾乎是內部消化掉了。
這次的親身實踐,讓當時 15 歲的我意識到,真正好的產品,不是求人去買的,而是必須有市場需求。有了這樣的認識,我在第二次的創業嘗試中就會把市場需求作為我創辦的公司的方向。從需求出發,生產有需求的產品,牢記這樣的理念,第二次的創業嘗試獲得了成功。這些對於創辦公司的經驗,都是我從實踐中一點一滴積累起來的。
只有實踐,你才能知道你的想法是否可行。
6. 要追隨自己的興趣愛好
只有做自己真正喜歡做的事情,才能做到最好。
我在上大學時,一直以為自己喜歡法律,將來想做一名律師。可是上了幾門課後,我發現自己對此毫無興趣,於是跟家人商量轉系,數學是我的一個備選項。但是,當我加入了“數學天才班”後,發現我的數學突然從“最好的”變成“最差的”。我雖是田納西州的冠軍,但當我與來自加州或紐約的“數學天才”交手時,才發現自己真的技不如人。我深深地體會到那些數學天才是因為“數學之美”而對它癡迷的,而我並非如此。我一方面羡慕他們找到了最愛,一方面遺憾自己並不是真的數學天才,也不會為了它的美而癡迷,因為我不希望我的人生意義就是為了理解數學之美。
我想到了計算機,我在高中時就對計算機有濃厚的興趣,有一次,為了解答一個複雜的數學方程式,我寫了一個程式,然後把結果打印出來。當時因為機器運行的速度太慢,我沒有等到結果打印出來就回去了。週一回到學校,我才知道我們學校所有的打印紙都被我打光了。雖然挨了老師一通罵,但我的心裏有了一股欣喜,原來這個數學方程式有無數的解,我走後,程式一直在運行,計算機就一直在打印結果。
對計算機的興趣此時在我的心中醞釀,雖然當時計算機專業算是個默默無聞的專業。接下來,我選修了一門計算機編程課,幾個月的課上下來,我發現了自己在計算機方面的天賦。我和同學們一起做編程,他們還在畫流程圖,我就已經完成了所有的題目。考試的時候,我比別人交卷的時間幾乎早了一半,我不用特別準備,也能拿高分。
通過學習計算機 , 我有了一種前所未有的震撼:未來這種技術能夠思考嗎?它能夠讓人類更有效率嗎?計算機有一天會取代人腦嗎?我感受到了一種振奮,解決這樣的問題是我一生的意義所在。
我每天都像海綿一樣吸收著知識,在一門公認為是計算機專業最難通過的“可計算性和形式語言”課上,我考了 100 分,也就是A+ 的分數,創造了該系的一個紀錄。大三大四時我就開始和研究生一起選修碩士和博士課程,接手各式各樣的項目,在這些項目中,我嘗試著攻克一個又一個的難關。畢業後,我在計算機方面創造出了一些成果。
我覺得自己是幸運的,因為我在很年輕的時候,就找到了自己熱愛的事情,並且願意為之付出一生的努力。
7. 要多培養自己的創造力
我的中學是在美國的橡樹嶺讀的,當時的感受就是,學校的功課很輕鬆,每天的家庭作業很少,但是每天有很多稀奇古怪的項目。比如,當時歷史課教到美國印第安人的時候,不是用課本告訴你發生了什麼,而是讓一個團隊寫一個話劇,或者是進行關於移民者和印第安人的辯論。
這些項目都沒有一個標準的答案,但會引導我們從不同的角度看問題,但我們的創造力和想像力,可以在這些稀奇古怪的題目中得到鍛煉。
後來,我回到北京創辦微軟中國研究院面試時,對前來面試的學生也注重的是對他們思維方式的考驗,我們向面試者提出了這樣的問題:
o 為什麼下水道的蓋子是圓形的?
o 估計一下北京一共有多少個加油站。
o 你和你的導師如果發生分歧怎麼辦?
o 給你一個非常困難的問題,你想怎樣去解決它?
o 兩條不規則的繩子,每條繩子的燃燒時間為 1小時,請在 45分鐘燒完兩條繩子。
這些題目雖然聽上去很“怪”,但我們出題的本質也不一定要聽到正確答案,而是要從回答問題的思路中聽到面試者的思維方法。
孩子們,比起試卷上的分數,我認為你們底層的思維能力,會是更珍貴的能力。你在學習每一門科目時,鍛煉出來的能力是未來最能幫助你們的事情。就像你學了代數,也許不會去研究數學,但是這對鍛煉你的思維有幫助;你學了英文,不一定會出國,但是英文可以在瞭解世界最前沿的文獻、在有效交流方面幫助你;你學了畫畫,不一定成為畫家,但是你在學習畫畫的過程中鍛煉的觀察力、空間力、想像力會對你有幫助。
過去,我們對教育成功的衡量標準是學生能不能記得被教的東西。但是未來,教育的精華體現在即使你忘記了所有你學的東西,你還具備思維方式、智慧和能力。
當你已經忘記了歷史事件發生的年代,你還是知道歷史帶給我們的人類的智慧和教訓;當你已經不會編程了,你還是有編程帶給你的邏輯思維;當你已經不會背莎士比亞的詩了,你依然懂得文學的美,這些才是教育的精華。
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全文來自我的個人網站:https://inawang.com/slido/
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結合過去「行銷工作背景」加上現在「履歷面試諮詢師」兩項專長
嘗試用與以往不同的行銷切角,來呈現求職每一階段該做些什麼
本篇分享用Slido工具進行互動式演講的小小經驗
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📍第一階段的預熱期:品牌推出前會在市場上先做預告來預熱,透過一些管道蒐集可能的潛在消費者清單,我們常誤以為求職就是從狂投履歷的那刻開始,但其實在投遞履歷跟面試之前,我們可以先透過企業會出沒的場合先幫自己累積聲量、蒐集你鎖定的潛在企業名單!在這階段我會介紹就業博覽會事前準備、逛就業博覽會策略技巧、如何問到小道消息與求職要訣、以及有哪些做法可以在就業博覽會後有機會持續跟企業保持聯繫,讓他們好感度飆升。
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📍第二階段的宣傳期:品牌在宣傳期會把一些一眼就能吸引人的折扣放在廣告banner上,吸住消費者的眼光,讓他想點進去一探究竟,在履歷上也需要有亮點,讓HR或招募主管在短短幾秒內對你有興趣,想找你來面試。而一份好的履歷包括排版的易讀性讓對方在10幾秒的時間內抓到重點、簡歷與自傳的撰寫與呈現技巧
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📍第三階段的銷售期:品牌能夠吸引消費者下單購買,不外乎是產品需求打中消費者痛點,而面試也需要了解面試目的、審核標準,表現得符合企業需求,才能成功讓公司錄取收編。
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📍最後一階段的留存期:品牌在消費者購買後,仍要不斷提升品牌在消費者心中的心佔率、引發下一次的購買誘因,求職或許是短暫的,但職涯是場馬拉松,所以職涯也不會是只停留在面試結束拿到offer的那一刻,維持職場熱度,在職場中有好名聲更需要長期經營。
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各節重點:
01:07 【人工智慧到底是什麼?】
01:50 【AI 的發展跟應用】
04:15 【未來充滿 AI 的生活】
04:56 【AI 這麼重要,那臺灣準備好了嗎?】
06:35 【我們的觀點】
07:40 提問TIME
07:54 掰比~別忘了訂閱
【 製作團隊 】
|企劃:鯉鼬
|腳本:鯉鼬
|剪輯後製:Pookie
|剪輯助理:絲繡 & 夯吉
|演出:志祺
——
【 本集參考資料 】
→招聘面試:你喜歡機器人還是真人做你的面試官?:https://bbc.in/2Wg0t3a
→了解人工智慧的第一本書:機器人和人工智慧能否取代人類?:https://bit.ly/2vA8jc0
→從人到人工智慧,破解AI革命的68個核心概念:實戰專家全圖解 × 人腦不被電腦淘汰的關鍵思考:https://bit.ly/2VAhJ64
→機器是如何學習與進步?人工智慧的核心技術與未來:https://bit.ly/2Ce1KQa
→An executive’s guide to AI:https://mck.co/2vZepWE
→陽光失了玻璃窗 史上第一本人工智慧詩集:https://bit.ly/2IWsU2R
→國際人工智慧政策推動現況:https://bit.ly/2GZ4pA1
→懶人包_台灣 AI 行動計畫:https://2030.tw/2m3nBVr
→維基百科:人工智慧:https://bit.ly/2fUdaOV
→維基百科:人工智慧史:https://bit.ly/2vx2T1l
→臺灣智駕測試實驗室:https://bit.ly/2WqRgFn
→沙崙自駕車測試場正式揭幕 盼無人載具產業鏈接軌國際:https://2030.tw/2lXfjyk
→無人載具科技創新實驗條例:https://bit.ly/2Wk6vzL
→張忠謀:AI激化貧富差距與失業:https://bit.ly/2Y0uhkB
→數位國家創新經濟(DIGI+)季刊第二期:AI、5G、8K—2020年東京奧運實現數位想像:https://2030.tw/2kAPB2a
→我國數位科技引領產業創新之現況與展望:以臺灣 AI 行動計畫為例:https://2030.tw/2knX0Sr
→台灣 AI 行動計畫簡報:https://2030.tw/2knX84n
→臺灣 AI 行動計畫(2018-2021 年)合訂本:https://2030.tw/AI_Taiwan
→「AI on Chip示範計畫籌備小組」啟動 政院邀產官學研合作 推升台灣AI晶片產業發展 打造世界級人工智慧大腦:https://2030.tw/2lUi3MR
→台灣AI行動計畫—掌握契機,全面啟動產業AI化:https://2030.tw/2kinhBC
→賴揆:積極推動AI與產業需求接軌 加速「5+2」產業創新:https://2030.tw/2knXfNl
→微軟在台成立AI研發中心 賴揆:串連產業推動智慧國家:https://2030.tw/2kkX0Cx
→法國公布人工智能發展計畫:http://bit.ly/2VAkDaY
→【英國AI未來戰略大揭露】第一步先從資料共享打基礎,英國要成為全球AI實驗場域:http://bit.ly/2UTp8ZD
→SRB會議圓滿落幕 林揆期許台灣智慧科技邁向全球第一:https://2030.tw/2lU8MEm
→智慧科技SRB登場 首日聚焦產業利基與應用發展:https://2030.tw/2lXeC8c
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→數位國家·創新經濟發展方案(2017-2025 年):https://2030.tw/DIGI_Taiwan
→中國大陸人工智慧產業發展現況研析及對臺灣之影響初探:http://bit.ly/2Lfew7P
→行政院數位國家創新經濟推動小組:http://bit.ly/2DLOB1o
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→DIGI⁺ Taiwan:http://bit.ly/2VFDVM4
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→台灣AI行動計畫—掌握契機,全面啟動產業AI化:http://bit.ly/2VABTNn
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→日本Yahoo策略長揭露,AI未來20年三大方向:http://bit.ly/2Wli35M
→英國AI發展現況-與世界各國比較:http://bit.ly/2Ja1Mgh
→從AI 100看全球AI商業化趨勢及發展:http://bit.ly/2VHOYo6
→AI時代將臨 各國策略及企業佈局特點分析:http://bit.ly/2IVfRyQ
→AI 專家與 AI Sophia 互動,杜奕瑾:見過雅婷嗎?:http://bit.ly/2UQvfOs
→台灣人工智慧實驗室:http://bit.ly/2WhZBL7
→雅婷AI Pianist-首張同名概念專輯〈Yating〉:http://bit.ly/2VHPjHo
→誠品網路書店:http://bit.ly/2JbOu2I
→Chihuahua or muffin? My search for the best computer vision API:http://bit.ly/2UW8ubR
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Hi 大家好~
先自我介紹一下,我的是國立台灣大學資訊工程學系(Computer Science)學士以及碩士,
研究領域為電腦視覺以及影像處理。從台大畢業後進入趨勢科技當研發替代役的工程師
全職工程師經驗約3年。主要擅長寫C/C++。
役畢離職後決定開始行動追求以前的夢想:到美國軟體業闖關,所以先跑來矽谷唸
UCSC extension的學程班當作一個跳板。
最近課程結束了求職也告了一段落,於是寫了一些心得想分享給大家。
求職經歷:
以我個人這9個月的CS求職經驗來說,最重要的條件是有無在美國合法工作的身分,再來
是工作經驗,再來則是學歷。由於Certificate program是屬於比較特殊的無學位學程,
所以我經常得跟人資們說明清楚我的情況,像是我已經有碩士學位也有工作經驗,念這個
學程是為了合法身分等等,試圖說服人資不要把我當作new grad看待。我在2015年9月到
美國時就開始嘗試著投履歷了,但絕大部分都是沒下落的,然後會有一些獵人頭和人力資
源公司的人聯絡,但這些人一開始就會先詢問有無合法工作的身分,需不需要VISA
Sponsor,由於現在H1B競爭激烈,需要靠運氣才能取得,所以這一點變成很多公司徵才的
第一要件。願意忽略身分問題而給面試機會的公司基本上都是跨國大公司如Google、
Amazon、Apple、Bloomberg之類的,所以相較之下沒身分的人要拿到面試的機會非常的低
。我個人到美國的前半年只拿到了JP MORGAN和Google的面試機會而已。直到我快要取得
OPT前的三四個月,面試機會才開始增加。
我的求職策略是能請人幫忙內推就請人,沒有的公司就海投,投個一兩百家不為過。看到
有HR在FB社團發文就傳訊息問,Hacker News上的職缺適合的就寄信,LinkedIn上職缺都
給他申請下去,總之就是免錢似的投履歷就是了。不用想說這個職缺是否適合你,或你認
不認識這家公司,因為八九成的公司是連理都不會理你,所以不用想太多。這個策略主要
的目的其實是想辦法拿到面試的練習機會而已,能夠有越多的面試機會,才能讓剛從美國
來、連英文都還不是很熟悉的人多一點練習的次數。不過即使是我這樣的策略,我拿到非
內推的面試機會也是寥寥可數,內推的面試機會則是有50%左右。
此外LinkedIn上面的履歷盡量更新的豐富一點,有時候會有一些Recruiter寄信來問,不
妨多跟一些HR聊聊,即使他們公司最後沒打算給你機會也沒關係,只要你有跟他加到好友
,那他的HR的朋友就可以從他那邊看到你的履歷,能見度還是會增加的。
美國CS雖然職缺也很多,但想應徵的人更多,而且大多數公司都想找有合法工作身分的人
選。所以不要認為會寫程式就可以輕鬆來矽谷找到工作,那是完全錯誤的。
面試心得:
矽谷大多數公司的面試流程都是
線上測驗或電話面試(或兩者皆有)
通過第一關後邀請On site面試,連續1 ON 1車輪戰面試4~5關
通過On site interview的話,如果經理同意錄用,則進入談薪給offer
如果你過去對英文沒有下過很大的苦心去練習,那來美國遇到的第一關電話面試就會讓你
吃足苦頭。在CS界遇到印度人面試官是家常便飯的事情,印度腔英文、電話通訊的品質以
及無法使用肢體語言的限制,會讓電話面試成為初來美國求職的一大挫折。
以軟體工程師的面試而言,刷leetcode練習是必要條件,但不是充分條件,絕對不是像鄉
民說的leetcode刷完就一定找的到工作,面試中解出題目其實只是評分的一部份,你如何
跟面試官互動討論,說明你的思考,如何測試你的程式等等都很重要。就算真的全都解出
來,也不一定會拿到Offer,還得看同時間的競爭者的程度如何。
練習leetcode可以熟悉一些面試常考的基礎演算法和資料結構,但如果只是單純背題目的
話,一但遇到沒遇過的題目就很容易慌,所以要練的是心法而非架式,要懂的是演算法而
不是解題方法。除此之外,在面試前也可以多參考一下glassdoor、一畝三分地、
CareerCup上面的面試心得,會有一些最近該公司考的題目,可以稍微思考一下如果被問
到的是你,你會怎麼做。
以下是我個人的面試經驗
拿到offer: Nutanix, Microsoft
Onsite interview後被拒: Cisco, Facebook, Google, Two sigma, Youtube
Phone interview被拒: Apple, Yelp, JP Morgan, indeed
人資 screen後不符資格: linkedIn, dataminr, sportsvision ... 很多新創公司
履歷直接被拒或無下文: twitter, uber, airbnb, oracle, mozilla... 太多了記不清
其中內部推薦的有Facebook, Google, Yelp, Cisco, Microsoft, Apple, Nutanix
以下為一些公司的面試心得:
Cisco: 我是透過朋友直接內推給部門主管而拿到面試的,所以流程比較不一樣,我完全
沒有接觸到人資,從頭到尾都直接跟用人主管接洽。一開始是先用webex來一場電話面試
,是一個印度小哥,問的問題很多很雜,從網路基礎osi model, switch到資料結構演算
法的coding problem都有,面了約一小時才結束。過一個禮拜後聯絡主管而拿到onsite,
onsite共有五關,基本上全都是coding problem, 只有一關是偏system design。午餐是
由朋友帶我去吃公司的cafe。寄信詢問主管後主管說兩個禮拜內會有決定,然後會通知我
,但後來就完全沒有消息了,所以最後其實拿到的是無聲卡XD。不過Refer我的朋友有跟
我說面試官們對於我的Coding能力都覺得不差,只是有一兩位面試官覺得英文能力還得再
加強。同時那個職缺有另一個面試者因為還有QA的經驗,所以當時比較傾向於錄取那位有
QA經驗的面試者。
Facebook:
Facebook在去年底我剛開始唸書的時候就連絡我了,當時我跟他說我OPT隔年六月才生效
,不知道能不能先面試先抽H1b,人資說還是希望我OPT開始前幾個月才來面試,並跟我約
隔年四月再連絡。原本以為Facebook只是應付我一下,沒想到隔年四月真的連絡我了。面
試的流程一樣是電話面試然後onsite面試,由於當時剛好拿到Nutanix的Offer,所以問看
看人資能不能加快面試流程。不得不說Facebook的標語move fast真不是蓋的,效率極高
的結果就是將兩個禮拜後的電話面試提早成兩天後。電話面試完隔天就說要安排Onsite,
Onsite完隔兩天就發Thank you letter。Facebook的辦公室很寬敞,一整棟超大辦公室連
在一起,而且全都是開放式空間,頂樓還有個花園可以逛。Onsite面試內容有兩關是純粹
考Coding problem,一關為culture fit和coding,由於我是以experienced role來應徵
的,所以還有一關是專門考system design。收到感謝信後人資說雖然這次很抱歉沒有錄
取,但希望未來還是有機會能夠繼續合作。
Nutanix: 一家穩定成長的pre ipo 公司,由朋友幫忙內推而拿到面試。一開始電話面試
有兩次,第一次是印度人主管,考兩題跟binary tree有關的問題。第二次運氣很好遇到
同學認識的中國同事,所以就用中文聊聊天就過了XD 接著就接到onsite的通知,公司位
於san jose 機場旁邊的新創區,離downtown很近。這邊onsite總共有五關,內容也是
coding problem居多,但有一關是考數學證明題,算是比較特別的問題。公司裡面雖然沒
有廚房,但公司會提供午餐,我那天的午餐是美國蠻有名的一家pizza,帶我去吃飯的同事剛好是第二關電
話面試的中國人,就跟他到個謝聊個天後結束午餐。面試完後隔了一陣子都沒消息,所以
寄信詢問人資,人資收到信後就打電話一直問我對那個部門有興趣之類的,卻又不跟我說面試
結果如何。最後我跟他說如果我的面試回饋是偏正面的話我想要取消其他小公司的面試,
人資就聯絡我說要給我offer了。Nutanix是間很不錯的公司,package也開的不差,可惜我
因為opt簽證只有一年,選擇新創公司在未來簽證和身份取得的問題上會比較不方便。
YouTube: YouTube 是由Google 人資轉介紹給我的,因為當初我跟他們說我對YouTube 比
較有興趣。由於這時候我已經拿到微軟的offer,所以跟他們說我希望可以加快面試流程
。結果對方就決定直接跳過電話面試直接邀請我onsite。公司本部在San Bruno ,辦公室
區域不大,約只有三棟建築物,但裡面還挺開闊的。這邊我總共有5關面試,而且題目類
型比較多變。雖然也都需要白板coding, 不是單純的leetcode類型,而是system design
和討論。面試完後人資會通知說要不要送hiring committee, 如果面試平均分數過低就
不會送,送的話才有機會進入下一步。我最後是在hiring committee 被刷掉,人資說雖
然被刷掉了,但覺得我很有潛力,所以希望未來我能再去面試看看。
Google: 在YouTube 結果通知之後,我原本已經打算就去西雅圖微軟了,結果隔天
YouTube 人資說Google 有另一個部門對我有興趣,所以想問我要不要再試試看。於是我
又在面試地獄裡多打滾了一個禮拜。這次人資只幫我安排了三場面試,遇到的題目就是很
標準的leetcode形式,面試官也不太廢話,進來寒暄一下就開始寫白板。這次我依然是掛
在hiring committee這關,人資說有一個面試官覺得我的程式能力很強很好,但另一個覺
得我沒寫出最佳解,所以hiring committee 覺得我的能力還不夠穩定,於是決定不錄用
。最後人資希望我能夠再多練習一些題目,10個月後再跟她聯繫看看是否能夠再度面試。
Microsoft: 微軟這邊的狀況比較有趣一點,其實原本靠朋友內推都沒有下文,自己在網
路上投履歷也沒下文。直到我在一個fb社團看到一位微軟人資po文徵才,我就私訊聯絡她
,然後經過一些履歷的screen之後我拿到了第一關的線上測驗題。線上測驗總共有三題,
網頁很簡陋,就單純文字描述的題目和一個textbox給你寫答案。有兩題是演算法題,第
三題是system design題。由於當時已經先有了Nutanix offer, 所以我就很放輕鬆的去寫
,第三題因為題目描述太簡短,我直接回答說我看不懂題目XD,一小時的作答時間我只用
了20分鐘就繳卷。不期不待的我就默默接到onsite的邀請... 微軟的onsite面試公司會
直接幫忙訂機票住宿租車等等,餐費則是事後報帳。我參加的是現在微軟比較新的徵才方
式,有點類似海選般的活動。所有獲得onsite的候選人會在同一天一起到微軟的面試
building,然後一人分配一間會議室等著面試官進來車輪戰。我參加的是上午場總共四關
,從8點到12點連續面試。題目也是演算法和資料結構居多,但最後一關考了題system
design, 而且很類似第一關線上測驗的第三題那題我看不懂的問題... 有個有趣的點是上
午場總共十幾位候選人,大概有1/3是從Amazon 來面試的。面試前人資跟我們說他們的
opening很多,不用擔心其他人是競爭者,只要能力夠就可以被錄取。面試完後隔幾天人資打來問說面試的感覺如何等等,然後說有
兩個部門主管想跟我多互相了解一點,所以又多安排了兩通跟主管聊天的電話。聊完後人
資請我選一個我比較喜歡的部門,最後獲得該部門的offer。
Two Sigma: Two Sigma是唯一一個我沒有靠Refer而拿到的on site,一開始是在
hackerrank網站上寫該公司的線上測驗題,通過之後對方人資打來安排電話面試。電話面
試問了不少問題,包含簡答題以及coding題。之後人資寄信通知說邀請我去紐約曼哈頓
SOHO區的總部on site面試。面試為早上連續三關,中午吃完飯後會有早上的面試的回饋
,如果有通過的話下午會再三關。早上的前兩關都是考system design相關的題目,第三
個則是直接給你一台Ubuntu系統的電腦寫程式編譯跑過一遍,我是利用vim+gcc寫C++去實
作問題。吃完飯之後人資通知說不好意思沒有適合的位置給你,所以下午我就去玩樂紐約
了。Two sigma雖然是做程式交易的公司,但內部環境跟矽谷新創公司的風氣很像,也有
開放式空間、micro kitchen免費食物等等,網路上是說這家公司開的package非常的好,
所以要錄取也是頗有難度。
Apple: 雖然我沒有拿到Apple的onsite面試,但我覺得Apple這次給我的電話面試的方式
我還蠻喜歡的。Apple這次的面試跟其他公司不一樣,不是考演算法和資料結構,而是利
用線上偕同寫作的網頁來看我寫project。面試官一開始就在網頁上貼了一份小project的
程式碼約300行,然後稍微跟我講解一下這個project有哪些components,然後叫我編譯執
行、debug、新增功能等等。這樣的面試方式比較像是實際上在公司工作會遇到的事情,
也比較能看出面試者在工作時會遇到問題的思考方式和做法。這是我第一次也是唯一一次
在電話面試遇到這樣的考法,所以做起來速度稍微慢了點。可能是完成的功能不夠多所以
沒有進入下一關。
通常每一關面試完後都會有一小段時間可以問面試官問題,這邊建議是至少問個兩三題,
讓面試官覺得你對於該公司是有興趣的,同時你也可以多了解一點公司的制度和風氣。我
個人是有準備一些經典問題,當沒有特別想問的時候就拿出經典問題來問。我最常問的是
工程師在貴公司的一天是怎麼樣度過的,或是問說貴公司怎麼樣衡量一個工程師的績效、
貴公司對於剛進去的新人有沒有什麼幫助新人快速進入狀況的模式。
由於我的Offer數量不多,而且剛好是兩個不同地區的公司,所以要直接拿Offer去談薪資
不太容易,而且過去在台灣的工作薪資在美國並無參考價值,所以我並沒有跟公司討價還
價,Package跟我上網查的平均差不多後我就接受了。
(更新)
有不少人問我關於system design到底會考什麼呢? 這個問題其實很難回答,因為這類題
型範圍太廣,很難有辦法將他們歸類,不過還好還有一些脈絡可循。我推薦可以到這個網
站HiredInTech(https://www.hiredintech.com/system-design/)看看,裡面會有很多關
於面試問題的介紹以及練習方式。在美國現在軟體公司的環境之下,我認為研究
distributed system的架構是CP值最高、最容易被考到的,因為火紅的服務基本上都是幾
億幾千萬的使用者在用的,要怎麼設計一個能夠支援這麼多使用者的架構非常重要,所以
看一下像是Instagram、Twitter、Facebook等等的系統設計的架構會讓你對於這類的問題
有很好的想法可以跟面試官討論。我個人面試的經驗是一開始先跟面試官討論Use case、
和User Scenario,然後先從大方向開始,例如有Front-End負責接收使用者資料,然後有
Back-End sever從Front-End收資料,收到資料後要做甚麼處理,要如何存放到Database
等等。先譜出一個架構後再來討論可能會遇到的問題,像是
1. 使用者多的時候,伺服器服務無法負荷要怎麼辦(增加伺服器)
2. 伺服器怎麼增加?(Horizontal and vertical scaling)
3. 如何確保伺服器運作正常? (Load balance, failure detection)
4. 資料量太大,Query數量過多導致服務response變慢怎麼辦? (使用Cache)
5. 要使用什麼類型的Database? (SQL vs noSQL)
這類的面試大致上都不出這些範圍,所以可以花點時間把這部分弄熟,即使真的被考到了
也能回答出一些不錯的想法。
我的求職經歷大約是如此,以上心得是從我的Github轉來:
https://github.com/terry77228/UCSC-extension-for-Taiwanese/wiki
如果有人對於我念的學校有興趣的話,歡迎參考一下我的Github內其他頁面,如果有任何
意見、指教或想補充的也都歡迎大家來補完~
謝謝大家!
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.167.43.118
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1465884432.A.A4A.html
掉
但因為extension program並不會給你任何學位,所以不符合STEM的要求
※ 編輯: sorryla (118.167.49.170), 06/15/2016 10:38:38
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