Kneron 耐能
台北市內湖區南京東路六段386號12樓
公司簡介
於 2015 年創立於美國聖地牙哥，為終端人工智慧解決方案的領導廠商，提供軟硬體整合的解決方案，包括終端裝置專用的神經網路處理器以及各種影像辨識軟體。
Kneron 目前在聖地牙哥、台北、深圳、珠海已成立辦公室，核心團隊成員來自柏克萊、麻省理工等大學。Kneron 於 2017 年 11 月正式宣布完成超過千萬美元的 A 輪融資，由阿里創業者基金 (Alibaba Entrepreneurs Fund) 及中華開發資本 (CDIB) 領投，奇景光電 (Himax Technologies, Inc.)、高通 (Qualcomm)、中科創達 (Thundersoft)、紅杉資本 (Sequoia Capital)，與創業邦跟進投資。Kneron 透過與重要戰略夥伴的合作，將共同推廣終端人工智慧技術，以加速人工智慧的應用普及。
Kneron 的創新技術與發展潛力也已受到業界高度關注與肯定。Kneron 於 2017 年九月參加由高通、紅杉資本與創業邦共同舉辦的「Qualcomm 創投紅杉資本前沿科技創業大賽 (Qualcomm Sequoia Frontier Tech Startup Competition 2017)」，從所有新創公司中脫穎而出，勇奪總冠軍，榮獲 DEMO GOD 大獎。
經營理念
耐能提供低成本的靈活解決方案，幫助客戶縮短產品研發週期並降低難度，以加速終端 AI 技術應用。
終端 AI 是 AI 的未來，未來因耐能而來。
主要商品/服務項目
Kneron 終端人工智慧解決方案，是將部份的人工智慧功能從雲端移轉到終端裝置上，進行即時識別與判斷分析，不用等到把所有資料經由網路傳送至雲端後才能處理，以滿足即時回應、安全隱私的需求，並可大幅減輕網路、雲端的負擔與成本。提供的解決方案包括終端裝置專用的人工智慧晶片，稱為神經網路處理器（Neural Processing Unit，NPU），以及自行研發的可重組式人工智能神經網路（Reconfigurable Artificial Neural Network）軟體解決方案，可提供人臉辨識、身體與手勢辨識、物品辨識、行為與場景辨識等功能。此軟體開發套件採用先進的演算法，可以針對不同的需求快速調整功能，以適用不同的人工智慧應用。
終端人工智慧
- 系統單晶片 (SOC)
- 影像辨識軟體
- 神經網絡處理器 (NPU)
福利制度
- 分紅/配股
- 員工認股
- 獎金/禮品類
- 三節獎金/禮品
- 休閒類
- 部門聚餐
- 慶生會
- 制度類
- 員工制服
- 伙食費
- 績效獎金
- 請/休假制度
- 週休二日
- 特休/年假(優於勞基法之特休天數,到職即享10天特休)
- 不扣薪病假
- 其他
- 健康檢查
媒體資訊
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碩士畢，6年以上相關經歷，AWB 控制經驗，精通 C++、Python、機器學習框架。
第一關面試：兩小時，與美國團隊主管
整體蠻順利，面試關卡不一定，會依照不同面試走向而有所調整流程，領域算部分符合，今天團隊偏系統相關，是有興趣的。
第二關面試：三小時，兩個美國主管+台灣主管
有簡單聊到薪資規劃，並評估職位長期發展動態、職涯規劃，主管表示接下來由 HR 會跟他談。
參考網路面試回饋：https://pttcareers.com/Soft_Job/1UUndh4H
畢業前曾拿過 Offer，後來再次參與面試，一面與部門主管和他的上級主管面談(主管在國外，採視訊方式)，問了許多厲害的專業技術。最後剩下部門主管面談，聊了很多，並互相交流，是很棒的面試體驗，很看好他們，順利 Offer get！
博士畢，豐富 SoC、ASIC 經驗，半導體產業相關經歷；專注機器學習、算法開發等相關技術超過 7 年。
工作流程和過去很類似，蠻喜歡的，由兩位 Team member 面試，需對 DL 模型建構、DL 細節有一定了解。未來二面需跟美國大主管面試，相關技術會問得更深入。過程很順利，深受面試官喜愛，互動良好，等待後續通知。
15 年以上產業經驗，擅長 C++、.NET、C#、Assembly。
有考 code，用 C 寫，其中一題為字串處理，寫完整的 function。耐能偏硬體/擅長 OS，不太需要加班。
面試共三關，2.5 小時，面試官為 BSP team。
先自我介紹，簡單描述做過什麼事，面試官做 RTOS，蠻在乎 Coding 能力；主管中間加入面試，蠻在意 cowork / project 規劃能力、是否能獨立作業。
主管有提問如果寫 RTOS USB drive 專案時，時間要怎麼抓、project 該怎麼做，感覺得出主管很重視 USB spec，想找偏 RTOS driver 的人。
4 年以上 USB 、NAND flash 相關經驗；並具有 ASIC 驗證和 SoC 開發經驗。
擅長技能：C、USB protocol (USB 2.0/3.0/3.1 Gen2x2)。
轉職動機：耐能為新創團隊，發展性更大，可以接觸到更廣的層面。
面試 2 小時，分別由 3 個工程師進行(一個負責考 code、一個問 usb 相關經驗)。
第一關，上機測驗；接著討論工作內容；最後由 BSP Lead 提問，聊些工作突發狀況，如遇到有挑戰性的專案會怎麼解決、是否能夠獨立作業且同時擁有團隊合作的能力。
面談後發現工作領域和之前碰到的專案比較不同，內部的工程師都蠻資深的，感覺得出能力很強，可以學到很多，也因此充滿興趣。
目前 BSP Team 平均每人都有10年以上的經驗，做很多事情，感覺需要即戰力！
專注研究電腦視覺、深度學習等相關問題，擁有傑出的學術背景及相關經驗。
和單位主管、跨部門主管進行面試，總共時間約一小時。
前 30 分鐘進行自我介紹、過去專案介紹，後 30 分鐘為公司介紹，主要的問題都圍繞在相關經歷，沒有白板題，要求解釋 YOLO/HRT/mobile net 的架構等原理。
對於耐能的產品蠻喜歡的，以耐能的 NPU 為主，若對面試評分，滿分 10 分，至少有 8 分，兩位面試主管都很 nice，但因為沒有長期共事過，不確定風格會是如何。
主管評價：極好，將安排跟美國的算法工程師面試，並請準備 DL 基本框架概念等，待 HR 通知。
轉職原因：希望能深耕 AI 這一塊。
10 年以上的電腦視覺經驗，目前專研 deep learning。
有多年跨領域的實際經驗，如演算法研究、軟硬體結構優化、嵌入式系統優化等。
因為過去工作公司和 Kneron 有一些合作，因此由用人主管和人選先面談，人選相關經驗較廣，目前單位需要 DL 經驗較資深的人選帶領部門進步。
接著由軟體部門主管、工程師加入面試，主要詢問過去相關經歷，沒有白板題，面試後覺得還不錯，喜歡公司發展方向、產品定位。
8 年以上的 RTL design 經驗，並擅於 Computer Architecture。
對耐能很有興趣，過去的工作中就有和耐能合作，因此就希望能加入團隊。
對於整體面試過程還算滿意，也很順利，有聊到期望薪資，等待二面。