北美 2020 Summer 找實習心得
前言
趁現在加州封城沒事做，把去年找實習經歷記錄下來。一路上受了很多人的幫助，無論是幫忙內推還是幫忙修履歷的朋友，其中要特別感謝時常提供精神糧食Boba的大神室友、一起練面試的Fang-I和幫忙修履歷的Christine 學姊！
這篇隨手紀錄一下這三個月的心路歷程，涵蓋準備、投公司和面試的過程，以及如果重來一次的話有哪些地方可以做得更好
申請結果
- Offer
Apple, Hulu, Zillow, Coinbase, Activision, Coupang, MemVerge, Helios Data- 面試後被拒
Google (3輪電面), Microsft (On-campus), Bloomberg (On-campus), Moveworks (1輪電面), Schlumberger (On-campus)- 婉拒面試
Amazon (太晚收到OA通過)
Amazon AWS (LinkedIn上被找, 有offer婉拒)
Stripe (Offer要到期，來不及走完面試流程婉拒)
Splunk (他面試流程太晚，到一月多才出結果就婉拒)
Dropbox(收滿了還找人電面，完全不知道在幹麻，婉拒避免浪費時間)
PayPal (NLP Engineer缺，太晚收到)
Branch (HR面完後無聲一個月後才找我面，有offer婉拒)
Spotify (MLE職位，隔年一月才寄信邀約，有offer婉拒)
UnifyId (電面後婉拒24hr take home challenge)
CoinList, PiNetwork... 一些新創- 內推被拒或無聲
Facebook, Airbnb, Uber, LinkedIn, Lyft, Twitter, Pinterest, Affirm, Expedia, Yelp, Cisco, Oracle- Career Fair or 海投被拒或無聲
Salesforce(OA後無聲), Quora(OA後收滿), Riot(OA後被拒), 高勝(OA後被拒), Roblox(OA後被拒), Visa, Robinhood, Soundhound(HR連繫後被拒), Slack, Reddit, Github, IBM, Mozilla,...
Decision: Apple @ Cupertino
準備時程
1–4月
- 感謝國軍給我充足的時間刷題
5–8月
- 利用去美國前的空檔找了份AI相關的實習，充實NLP/Cloud技能
9月 (9/22開學)
- 修履歷（也有請學長姐 / Career Service幫忙）
- 找親朋好友幫忙內推
- 開始海投，投履歷
10–12月
- 參加各式Info Session吃免費食物
- Stanford Career Fair / EECS Career Fair / Startup Career Fair
- 刷題、準備面試 、面試
- 不斷的跟Recruiter來回寫信延長offer
- 12月初接Offer
大致上的時程如上，整個9月到12月過著相當緊湊又喘不過去的生活，真的蠻累的。事後回過來看的話，這個時程安排上的問題就是太晚開始投履歷了。我認為這也是整個找實習最重樣的一環，早點開始投履歷！不要抱著我題還沒刷熟再等等的心態，先投就對了，反正大公司們的動作也很緩慢
這屆Stanford找實習和正職的朋友們，有Dropbox、Stripe面過但因招滿被拒的，也有Google過Hiring Committee後因沒人頭被拒的。我Dropbox、Quora就是因為已經招滿就取消面試，而Google整個流程也因拖了太久只好先接其他Offer了（雖然最後還是被拒lol）。如果可以重來，我會建議8月就可以開始盡早找人內推投遞履歷，越早開始越有機會！
Cracking the Coding Interview
白板題
最早開始準備刷題的時候是在國軍online的時候，我印了厚厚一疊 150題 帶進金六結看。由於在軍營裡實在是無聊到爆，從一月到四月大概把這一百多題看了兩三遍。之後在出國前找了份實習，下班後加減刷題，落地美國時刷了300題
我覺得刷題重質不重量，如果不同題型都有刷熟一遍，200題應已足夠。我準備面試也大多都在複習舊題（3個月只刷了75題新題），面試會直接考原題的比例也蠻低的，還是要靠觀念臨場應變
我有遇過一個狀況是面試時考了好像寫過的利扣題，憑著印象努力把解法pattern湊出來，但結果題目問的跟想出來的解法是有段落差。有時與其去回想以前的解法，不如專注於解決眼前的問題
基礎的資料結構觀念也很重要，我被不只一家考過實作Hash Table （第二家考的時候就直接秒殺了XD）。另外一個常考的是Object Oriented Design，通常會給Specs叫你設計幾個Class，偶而會延伸到API design / System design
面試心態和技巧
當初好不容易拿到MS跟Bloomberg的面試，沒有練習直接硬上就一連面掛好幾家，大受打擊。深深感受到光刷過題是不夠的，要刷熟以及能夠當場展示你的解題思路才行
我發現我邊寫邊講（Think out loud）很容易卡住，後來改成直接寫完code再跟面試官解釋就順暢許多。建議多找人練習mock interview會很有幫助，可以探索適合自己的面試方式
如果遇到解不出來的問題也不用擔心，我常常遇到。 這時可以積極地跟面試官溝通，他們多半都蠻願意跟你交流整理想法，好的面試官也會試圖引導你到正確的路上。如果真的解不出來要幾個提示也還行，總比整個場面一陣尷尬無聲來得好
Behavior Question
這往往是大家比較輕忽的一環，但重視culture match的獨角獸 / 新創公司們都很愛問，Google正職聽說最近也要加一輪BQ。我的準備方式是先擬了好幾套跟以前實習經驗相關的故事，再跟BQ問題做連結。有時問題頗刁鑽的，像我有被問過「如果工作上被給予negative feedback該怎麼辦」，要是事先沒準備還真的會被問倒
如果面Amazon的話，最好是Leadership Principles倒背如流，Customer First!
投履歷、校招與內推
先講我這次找實習的數據，我有面完的13家公司只有Google一家是靠內推，其他都是靠Career Fair。其它沒面完的公司也9成是從Career Fair上找的。我內推了FB、Uber、Twitter、LinkedIn等十幾家大廠都在履歷關就被拒了，這狀況是真的蠻迷的，跟以往聽到找實習多半靠內推比較有效的資訊不太一樣
我投的職位主要以General Software Engineer為主，硬要細分的話主要是選 Backend / Data / Cloud。另外Data相關的職位也投了不少，有如Machine Learning Engineer / Data Scientist 和 Data Engineer。內推、海投加Career Fair總共丟了約120家
內推
我試過四種管道拿內推，共推了15家（嘗試的公司數由1到4遞減）
- 找認識的朋友、學長姊內推（感謝室友、建北電資學姐Christine 和 Peter)
- 歹晚郎互助網絡（謝謝Brian和所有幫忙的台灣人）
- 上LinkedIn找不認識但有Connection的人，懇請幫忙內推
- 一畝上找內推串
內推最後有拿到面試的有Google、Spotify、Apple （感覺比較是靠career fair)
Career Fair / 校招
跪拜Stanford的Career Service (Computer Forum)。基本上從開學一路到到十一月中，天天都有公司來Info Session，就算不是去找工作也能去拿free food吃到飽，揪甘心
Stanford大概是跟CMU並列為最強的幾家Career Fair，是我主要拿面試的管道。在這有這許多很難靠內推/海投的一流新創獨角獸，多去攤位上聊聊天就有機會拿到面試。我覺得最慶幸的是Stanford Career Fair幾乎都不用大排隊（有聽聞CMU/UCLA直接排爆），有興趣的公司基本上都能聊到，我三場Career Fair應該有丟了超過70幾家間公司
另外也有些公司會來校招，直接在校園裡On-Campus Interview。部分公司主要招人管道就是靠校招，如Microsoft、Bloomberg、Salesforce、Zillow等，這時是不是target school就蠻重要的
比較有趣的是Stanford有一場Startup Career Fair，在場的都是新創公司，甚至有小到團隊只有3-4人的公司。這大概就是在加州的地理優勢，不在灣區的話基本上很難進到一些潛力新創
Stanford Career Fair也會看到不少外校偷偷跑來，有遇到CalTech和CMU的同學一起排隊遞履歷lol
公司主要招人管道整理
就我收集到的資訊，以及今年個人投履歷的經驗，大概可以將不同公司主要招人管道整理如下
- 內推：Google, FB, Airbnb, Uber, LinkedIn, Lyft, Twitter, Oracle, Spotify, Robinhood
- 校招：Microsoft, Bloomberg, Salesforce, Apple, Zillow, Stripe, Dropbox, Hulu, ...(most unicorns)
- Amazon 要上Amazon University 投才有回音，內推都假的
小結
早點開始投，早點開始找內推！我在10-11月就有拿到一些offer，但一直猶豫要不要簽畢竟大廠都還沒面。一路上只能靠不斷的面新公司，拿新offer去拒舊offer來延長offer deadline（一直寫信跪求extension也好累），一直拖到11月底12月初才終於拿到FAANG 的面試。如果早點投就有機會避免這樣的冏境，早點面出結果
面試心得
我大致按照時間順序簡略寫一下面試的心得，個人心路歷程是真的好累... 有時候一周要同時面四間公司，三個月幾乎都足不出戶在宿舍準備面試，唯一有出門的時候也多半是搭Uber去onsite。這段覺得太長的話可以直接End，小結和重點寫在下面
Microsft (10/4)
Position: SWE | Interview: On-campus | Apply: Career Fair | Reject |
聽說微軟內推沒什麼用，所以只要有微軟活動我都有去刷存。有次免費午餐活動看到貌似有工程師在收履歷，趕快手刀殺過去聊了一波，順便吹了一下微軟新的Mixer直播平台， 後來很快收到第一個on campus面試，雖然在期中考週也只能硬著頭皮去面了
微軟面試體驗是這次找實習中眾多面試中最糟的
考題是力扣題其實不難，但第一次面我實在很緊張寫出了點bug。結果面試官一直在滑手機，沒什麼要交流的意思就草草的結束半小時的面試，給人的感覺很像是他在趕下班了。我學到一個教訓是以後面試不要約當天的最後一個時段
Moveworks (10/5)
Position: SWE | Interview: On-campus| Apply: Career Fair | Reject |
一家用NLP做IT自動化的AI Solution公司，B輪幕了$75 million ，算是相當有前景的新創。期中考當天面的，考類似力扣傘騎餾變形，我只寫過了sample case，慘掛
Bloomberg (10/5)
Position: SWE | Interview: Phone | Apply: Career Fair | Reject |
一樣期中考當天的30分鐘校園面試。考了一題Easy + 一題Hard變形，前面自我介紹聊了太久了，第二題來不及寫完就被拒了。心得是30分鐘面試真的要把握時間少講廢話
Schlumberger (10/21)
Position: DS| Interview: On-campus| Apply: Career Fair | Reject|
一家石油大廠，號稱石油界的FAANG，有一個新的DS Team在徵人。面試考一些基本的ML題目（如何處理imbalance data、L1/L2正規化等），面試官也很友善邀請我之後去他們公司吃午餐。但最後面完被無聲卡，應該是被拒
Coupang (10/24)
Position: SWE | Interview: Onsite| Apply: Career Fair | Offer |
Career Fair上海投的，號稱韓國亞馬遜的新創，2020準備要IPO，Office看起來還不賴。面的是Recommendation Team一共三輪，考了四題算法(Easy~Medium)，一題System Design跟一題Data，問了很多follow up沒那麼好回答
這家隔週就發offer了，HR跟主管都蠻友善的，主管特地打電話來介紹他的Team跟專案。這家offer來的很早，心得是雖然HR會說不給deadline extension，但一直跟HR盧延後死線是有用的
Activision (10/22+11/6+11/8)
Position: DS/MLE|Apply: Career Fair | Offer |
暴雪爸爸面一面就變共雪爸爸了QQ
由於有簽NDA面試過程就不多說了，但整體來說動視的面試體驗很好，我面了幾個感興趣的組，HR也相當友善。感覺的到他們想找對遊戲有熱情的人，我還跟面試官聊遊戲的平衡XD 他們遊戲相關職缺蠻多的（不只SWE，有美術/Gameplay等），有熱誠的人可以投看看
MemVerge (10/25+11/8)
Position: SWE | Interview: Onsite * 2 | Apply: Career Fair | Offer |
一樣Career Fair海投的，一家做記憶體加速的（persistent memory）新創。雖然跟我的skill set很不match但想說當作經驗就去面面看。第一次onsite一共面了4輪，考一些力扣白板題跟基礎資料結構，那些做底層寫C的工程師看我用Python解題應該也是蠻傻眼的。後來HR約我第二次onsite跟CEO/CTO聊天，我以為是純聊天結果又面了兩輪總共六輪… 最後因為不match就婉拒他們的offer
Helios Data (10/31)
Position: SWE | Interview: Onsite | Apply: Career Fair | Offer |
滿小的潛力新創，產品是做類似符合GDPR規範的資料平台。我在Career Fair嘴了一波FB如何的不重視使用者的個資，Recruiter大力點頭，聊完一小時後就收到onsite邀請。 Onsite兩輪只考了一題算法，大多時間在聊他們的產品跟願景，最後隔了快一個月告知我結果
Zillow (10/30+11/12)
Position: SWE | Interview: On-Campus+Onsite | Apply: Career Fair| Offer|
Zillow 擁有出了名的良好工作環境（多次入圍Best Company to Work For），面試體驗也配得上這稱號。在考白板題時，Zillow有營造出是和同事一起解決問題的感覺，而不是單方面被質問題目
Interviewer: Let’s solve this problem together!
Onsite 總共面了三輪（中間一輪面試官還帶了可愛狗狗進來），結束後HR帶大家參觀SF辦公室（很多狗狗跑來跑去！），最後請大家吃午餐跟其他工程師聊天。在發Offer後我跟HR表示希望可以去Seattle HQ 看海景，HR也很積極的幫我換到Seattle的Offer
一路下來不論是面試官和HR都很友善，在一些細節上讓我覺得身為一個求職者，是受到公司重視與尊重的，面試體驗真的舒服！拿到Offer後蠻動心的，猶豫了很久要不要去，最後沒能去看海有點可惜
Coinbase (11/13)
Position: SWE | Interview: Phone| Apply: Career Fair| Offer |
Coinbase是在Startup Career Fair 上投的，因為我以前有做一些區塊鏈的Project，就跟他們工程師聊了一些Smart Contract的應用。Coinbase很早就發了OA給我但漏信了，拖了很久才寫完約電面。電面沒考題但考了資料結構跟API設計，一輪結束後就發offer。Coinbase不愧是最大交易所，除了薪水很高之外，我跟HR抱怨說我通勤到SF很遠，Manager很乾脆的就給我租屋補助了（雖然可能還是不太夠在SF一人租房就是了...)。他們家的產品我是蠻有興趣的，可惜最後沒去
Apple (11/15)
Position: ML/SWE |Interview: Phone| Apply: Referral + Career Fair| Offer | Final Decision |
有簽NDA無法多說，只能說Apple面試不好拿，不同組面試的流程也大不相同，需要一點機緣。盡量多參加Apple的活動，如Info Session、Networking Day 和 Career Fair等。Apple收人方式很多元，有Kaggle競賽打的好被邀請，也有人在AI Conference被Ian Goodfellow直接recruit。另外一點是Apple連internship offer都可以compete，每個人領的都不太一樣
Hulu (11/21)
Position: SWE | Interview: Phone| Apply: Career Fair| Offer |
Hulu第一關是六小時的take home challenge，寫完後等了一個多月才約到電面。第一題考實作資料結構，寫完還有時間又加考了一題trace code，最後跟面試官聊了一聊Hulu跟Disney+之間的競爭關係。大概一個禮拜後發offer
Google (12/3+12/16)
Position: SWE | Interview: Phone| Apply: Referral| Reject|
Timeline: 10/1 內推+Apply → 11/1 發OA → 12/3 電面兩輪 → 12/16 加面一輪電面 → 12/23 Reject （整個流程拖了快三個月，要投真的要趁早）
前兩輪都考了挺刁鑽的DP題，第二個面試官還以為我是面正職lol 雖然都有解出來但都解得有點卡，HR就要求加面一輪。最後一輪雖然也有解出來但最後還是被拒了，我猜有可能是我一開始搞錯題意的關係，解題前最好還是先跟面試官clarify題目比較好
Doordash (10/29)
Position: SWE → 外送員| Interview: N/A| Apply: Career Fair| Offer|
Doordash是我最常使用的外送平台，當初Career Fair的時候有去表示是忠實客戶，也一並投了履歷
某天收到Doordash Recruiter的私訊，很興奮地打開以為是邀約面試，結果是問要不要當外送員，傻眼
信裡表示根據市場調Stanford附近有許多飢餓的客戶，並好心提醒沒車的話可以騎腳車送貨，真的是謝啦
看來Doordash來Stanford Career Fair不是招SWE而是在找Dasher
面試小結
我蠻慶幸在大學時就做過兩三個軟體實習和好幾個Side Project充實履歷，我認為這是在拿面試門票的關鍵。一個小建議是要對自己的履歷有100%的掌握度，隨時可以跟Recruiter和面試官聊履歷上的任何項目。往往面試就是靠那兩三分鐘pitch自己的一段經驗打動Recruiter拿到的
另外除了解題能力，我覺得Soft Skill也在面試中是不可忽略的一環。面試官並不是要找解題機器，而是要找一個看起來好合作、適合當未來同事的人（大概啦）。我個人經驗是通常聊得開心的面試大多都有好的結果
總結
找實習真的蠻吃運氣的，有時覺得自己表現得不錯還是被拒，有時表現的乏善可陳反倒拿到offer。期勉自己未來找工作時能保持健康的心態，少一點得失心，多喝一點Boba，放輕鬆點才容易有好的面試表現
另外受到武漢肺炎肆虐的關係，今年很多實習已經改成Remote，也有不少實習直接被取消，真的頗慘。只能希望美國能學學台灣認真防疫 ，祈禱疫情趕快好轉，不然要關在宿舍WFH到九月了:(
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