#面試心得 【心得】2025 統研碩新鮮人面試經歷分享

2026/1/24 update GG -> G ## 前言: 去年有學長分享面試心得,我也從中參考了不少題目。今年輪到我面試,便挑幾間較具代表性的公司紀錄。以下被我省略的公司符合下列條件之一: 我拿到 offer 但最後沒去(題目得來不易,不便公開)。 該公司未公開招募此職缺。 純粹想了解產業動態與他們在做什麼。 若題目屬於「面試官苦思許久」的”自創“題(如 Google 的 coding 題),便不透露細節。 ## 背景簡介: - 點我卡稱看比較快 - 技能樹: 機率、python、ML相關開發經驗 (NLP, CV, RL, LLM agent)、統計相關知識可以當作我沒有 簡要不精確統計: - 投遞履歷數 < 10 (不計算博覽會為了拿禮物投的履歷) - 面試邀請 >> 20 - offer 略(人資詢問興趣時,常直接回「沒興趣」)。 投遞方向: 跟我背景扯得上關係,待遇不差的公司。 工作考量點: 三年折現後收入 ≫ Exit opportunity ≫ 興趣 > 地點 (先把錢賺夠,再去做想做的事。) 找好工作好難  ## 面試準備 -leetcode和neetcode
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- 李宏毅老師 LLM課程 - CMU advance NLP (主要學如何訓練LLM,當時已經像是面試必考題了) ------------------------------------------------------ ## TSMC - 智能製程控制系統工程師 (IMC) 沒記錯這應該是IPCS裡面的缺,工作內容主要是自動化的調參數之類的,但我沒有非常清楚,因為面試前10分鐘我感覺我和主管的節奏對不太上,所以後面比較沒有追問太多工作的細節,但後來因緣巧合下有認識裡面的人,聽到相對於一些單位是還不錯,算是清流。 應屬 IPCS 底下職缺,主要做參數自動化調整。面試前 10 分鐘就覺得跟主管節奏對不上,之後細節沒深問。後來透過內部員工得知,此組相對「清流」。 一面(1 對 1) 主管簡介部門。 我自我介紹,完後幾乎無追問。 溝通與工作目標相關問題。 未來想走技術還是溝通? Q&A。 整體輕鬆,完全沒技術題,著重人格特質。 - BSID ML/AI engineer (IT) 網路資訊稀少,新成立單位 一面(主管 + 多位組員) 自我介紹簡報。 針對簡報大量技術追問(模型架構、LLM 等),準備充分故順利。 程式能力:問學習背景與經驗,我提到台大資工系修資料結構;未深究。 Q&A 僅剩 5 分鐘。 主管建議二面簡報調整方向。 人資面(1 對 1) 核對資料、了解職缺意願。我表示需等二面再決定。 二面(原主管 + 上層主管) 重新簡報(降低技術深度)。 原主管提問,無刁難。 大主管問 AI 在公司應用、OpenAI API 經驗。 預留大量時間給我提問。 大主管離席後,與原主管補問剩餘問題。 最後問:「跨足多領域心得?」 確認我的 coding 成績、是否先等其他公司結果。 Coding 題 第一次(IMC):資料處理(Python)、演算法(Hard)、R(不熟)。 第二次(IT):三題演算法(中等),40 分鐘全解;當時 LeetCode 已刷 400 題。 ## Google -Software Engineer (New Graduate) 老實說,沒想到能拿到面試;既然敢邀,我就敢面。 Coding Test 印度籍面試官,全程英文。簡單圖論+延伸,邊寫邊講順利通過。 Onsite(4 輪 Coding + 行為面) 第一輪:應該是題目過於 trivial,幾乎沒印象。 第二輪:3 題 Hard(含 stack、快速搜尋),最後一題未想出最佳解。 第三輪:排程演算法,中等難度。 第四輪:搜尋題,先卡住,改用代數環思路解決題目和延伸題。 行為面:兩位會講中文的用英文面試,頗有趣。 最終進 team-match,但無團隊願意 match,可惜。 ## 鴻海 ipebg 高級算法工程師 (深圳) 這是人資主動來找我面試,一開始以為是詐騙。這個職缺其實就是Apple產品線的ML engineer /scientist,主要處理產線相關的問題,我那時好奇中國那邊的面試會問什麼,所以就面面看,但看了網路上別人提供的薪水,就沒特別準備了。 面試 (很多人來面試我,而且不少phd+人資,多到我以為他們是來聽演講的) 表定45分鐘,最後面了一個半小時左右 1. 簡報自我介紹。這應該是我講最久的自介,中間常常會發問,最後感覺有講40幾分鐘才講完 2. 問LLM相關訓練經驗、LoRA 細節、各家LLM的架構比較和deepseek r1是如何訓練,強在哪(這我沒準備,但看對岸的大模型面試考古是很多這類型的題目。 3. 問影像辨識相關的模型和框架 (分割、Object detection、分類....) 4. 問NLP相關的技術(Name entity recognition) 5. 問我正在做實驗設計相關的research,我做的改進在哪 6. 問貝氏統計、數統的一些定義 在面試過程當中他們一直跟我強調他們在這邊的人都有雙技能,我每次都很想問那你們有給雙薪水和雙座位嗎? 7. 輪到我問問題,這時我已經對這個職缺不太感興趣,尤其如果pay是網路上的那個價格,所以就快速結束面試,真的不知道他們能不能真的找到會去那邊上班的人。 ## Kronos Research Quantitative Research (Fresh graduate) 我對quant本身沒太多興趣(有在WQ做consultant,但沒認真在做),但我對他們的薪水有興趣。 Coding Test: 有點忘了有幾題,但前面有幾題數學和統計,基本上都秒殺(數學有點像競賽題,統計就標準的管院統計課會考的那種題目)。後面幾題程式,感覺都是Hard,但很幸運測資都有過(如果沒有隱藏測資的話)。 一面:問了一個需要機率、coding(物件導向)、數學和經濟學的題目。他講出題目我大概就知道沒戲了,所以GG。 ## Point72 Quantitative Research 為了想早早退休,所以面面看。 一面:先聊我的履歷和背景,他一直問關於我對quant是否有興趣,因為他看不出來(其實我也看不出來),但我又不能說是為了賺錢 -> 最後他得出的結論是「好像沒動機」,所以後來就直接問我有沒有問題想問,我那時也表達我對目前面試的想法,就直接說應該沒必要繼續下去,因為你覺得我「好像沒動機」,後來大家的情緒感覺有緩和下來,就問我那要先考技術嗎?問了3題機率(有點像競賽題),我前兩題秒殺,第三題想了一下,感覺他充滿的不可思議,後面又追問我其他統計指標相關的問題,也輕鬆過。最後他跟我講後面的面試要怎麼準備,要我加強我的動機QQ 二面:跟部門的頭面試(美國那邊) 先簡單聊聊工作,問幾個簡單的期望值問題(太久沒積分,一開始有點卡,後來恢復正常)。這次不問動機,直接要我不要裝了,想要多少錢才會來做quant(能當上head果然一下就抓到我的動機),我就喊了一個讓我對的起良心的薪水,感覺他對學生喊這麼高有點訝異,但他們看起來是付得起。接這在問幾題機率問題,最後一題想了一下,但都有解出來。 三面:跟研究員面試 (台灣) 簡單過一下履歷,問2題益智問答,第一題我把我腦中的想法講出來,正要準備優化時,他就說我已經解出來了。第二題也差不多,但中間小卡。後面有是幾題的機率,也是很順的過了。 四面:跟研究員面試(台灣) 簡單過履歷。然後滿滿的機率題,多到我不知道有幾題,這次不少題都有卡,但最後有解出來。 五面:跟資深研究員面試(美國) 簡單過履歷。第一題問線性模型 (regression),這題數學推了老半天還是沒有解出來,後來順著他的提示解,還是無功而返,最後放棄。最後查了一下解法,果然不是我能想到的...。第二題又是機率,一開始擁了一個暴力解,雖然我腦中已經把它解出來了,但他想看另一種比較聰明的解法,所以重新解了一次,順利解出 六面:跟研究員面試(台灣) 簡單過履歷。第一題不知道在問什麼,有點太開放了,應該是沒答出他想要的。第二題問經計學,我的直覺應該是給出正確答案,但不知道怎麼證明我的答案是正確的。第三題問機率,輕鬆秒殺。 最後收到感謝信。說真的最後兩關沒有回答好,所以收到感謝信沒有很意外,但沒進去拿高薪真的滿可惜的。整體面試面下來,讓我更了解這個行業在做什麼,只能說這要給我很大的誘因我才做得下去,而且跟我的專業幾乎是沒相關,是靠通靈吃飯的,難怪想收數奧背景的。 ## 面試總結 上面只是我寫我面過的部分公司,但面試的內容都差不多,把面試簡報用好基本上就成功一半,剩下就是看波長有沒有對上。 至於唸統計所有沒有幫助,但上面拿到的面試應該算是有幫助吧!但能否拿到職缺,我覺得就是看自己有準備好,就像google一樣,我本身不會前端、後端、App,有沒有太多的開發經驗,所以就算coding那關過了,後面還是會被卡住。 最後一定會有人問我去哪?按照上面的篩選標準,目前收我給我錢最多的就台積,所以就去GG等分紅。如果GG有內推獎金,歡迎優秀的清大統計所學弟妹未來可以找我內推,沒獎金就當我沒講。
愛心
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