2020 / 07 / 03
Java Backend Developer 後端工程師
Gogoro 睿能

3 年以上 data 開發經驗,5 年以上工作經驗。

面試時間約一小時,採視訊方式,技術主管和 HR 各半小時。
技術主管問比較深入,也很在意細節,希望人選具備即戰力、Java-Spring Boot 的能力,且在能力要求上蠻高的。
HR 問一些轉職原因、未來職涯規劃。等二面消息。

Samuel
顧問
Samuel
專精領域
QA, Embedded
2020 / 05 / 22
System Engineer 系統工程師
Higgs 希格斯

轉職動機:希望薪資成長,同時技術也可增進。
4 年相關經驗,擅長專案管理、規劃設計,熟悉虛擬化架構、網路與系統架構、維護、自動化等技術。

第一關為考試,時間 30 分鐘,約 8 題申論題;第二關由技術人員進行,會根據履歷上的內容去討論,並表示公司有 on call 的機制,平均兩週一次,也會需要和其他組別同事合作;第三關為技術主管,聊到一些技術問題,並宣達一些制度,如:考核時為全組員匿名式評分、訓練課程可全額補助半年多。這點很吸引人選,對希格斯的工作內容也很感興趣,整體面試評價良好,互動氛圍也不錯。

Lorene
顧問
Lorene
專精領域
.NET, Software
2020 / 03 / 13
Node. JS Back​end Developer 後端工程師
Gogoro 睿能

轉職原因:希望薪資成長且加入穩定成長的平台。
相關經驗 4 年,擅長 Node.js、MongoDB、PostgreSQL。
具軟體重構、開發/維護 API 等經驗。

由 HR 主管、RD 進行面試,一開始先詢問離職原因、求職動機,接著 RD 會請人選自我介紹、了解過去專案內容、用的技術、為什麼會使用這項技術 (主要是希望透過經歷了解人選專業技能處理能力及邏輯)。
對於面試過程極滿意,環境舒適、辦公室也很讓人放鬆,整體風格偏歐美系,不會給人強硬的感覺。

Kimo
顧問
Kimo
專精領域
DBA, Embedded
2020 / 02 / 21
Account Director
Hoffman Agency 霍夫曼公關顧問

7 年以上的 PR & Marketing 經驗,並有產品、媒體、帶人等多項經驗。

共有 3 階段,第一階段筆試,時間約 3 小時的線上測驗,在家裡進行。其中內容包含新聞稿撰寫、中翻英、英翻中、危機處理、英文書信、提案規劃等。
(有提到這個考試會是日後工作所需要做的事情之一,偶爾會需要翻譯網站協助,但不排斥使用線上辭典協助。目的是確保是否有一定的英文水平,並著重於內容發想。)

第二階段面試,有三位面試官,由 AD、SAM、Office Manager,過程就像聊天一樣,很輕鬆自在,主要依理念、工作期望、還有過去經驗的分享,公司接很多新創產業以提升台灣新創的國際舞台,並提倡公官、行銷等經驗傳承與交流,很重視彼此理念是否有熱情,同時有確切的目標想要加入霍夫曼公關公司。
第三階段,面試官為亞太區總監,面試前人選有事先了解面試官背景,原先以為會是很嚴肅的面談,但本人超親切,過程無比順利,這次也是經驗分享、未來理念溝通等。

三次的面試讓人選更想加入團隊,Hoffman 的成員背景都很強,但面試時沒有盛氣凌人的感覺反而非常親切,因此有更強烈的動力加入這個團隊,過程也願意分享,互相交流學習。
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Matt
顧問
Matt
專精領域
NL, ML, PM
2020 / 02 / 07
Partipost 派兒

想要挑戰新環境,因此開始找新工作。有事先了解公司專案、產品,覺得很有趣的商業模式,也嘗試使用了一下,很好玩。
全端開發經驗超過 9 年,Golang、NodeJs、Python 等;5 年 SaaS 經驗等。

面試過程全英文,面試官為台灣負責人,主要先討論彼此的文化契合度,對於新創公司的精神與想法,整體過程很順利,因此有介紹各部門主管(BD、OP、Marketing等)互相認識,並簡單討論公司產品需求及問題解決。目前希望這個位置是一個 leader 角色,能夠帶領工程團隊實現公司產品的需求及想法,公司的商業模式也已驗證過了,並互相留聯絡資訊保持聯絡。
面試過程順利、和諧,要待二面和新加坡的 CEO、CTO 聊完,以更了解公司需求。

更新,二面回饋:和 CTO 聊,沒有技術考試,主要是討論產品開發的想法、邏輯、團隊成長及技術層面的思考模式。
目前團隊狀況蠻精實,全力配合商業成長的過程,並希望透過新的團隊技術將整體團隊規模提升。
並和 CTO 互相留下聯絡資訊,希望更深入了解各地公司的團隊合作模式、運作概況等。
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*Partipost 有一個吸引人的點是有機會和新加坡、印尼的團隊合作。

Sun
顧問
Sun
專精領域
AI Algorithm
2020 / 01 / 10
System Engineer 系統工程師
Higgs 希格斯

四年半的 IT 產業工作經驗,歷經系統維運、網管、雲端維運等職位。
最後選擇 DevOps 為職涯發展原因,是認為相關技能在發展上較有潛力。

先行測驗,內容與網路相關,再進行面談,過程沒有討論測驗結果,但有討論到薪資。
對於系統部分較熟悉,但這職位需要兩者兼併。過程很愉快,相較於其他面試友善許多,希格斯表示部分工作內容可以於上班後邊做邊學。

Mike
顧問
Mike
專精領域
Devops, Backend
2019 / 03 / 11
AI軟體技術產品經理 (Technical PM / Pre-sales / Consultant)
Mobvoi 出門問問

資工本科系出身,具備豐富的產品/專案控管與售前支持經驗。對於相關產業有一定程度的認識,對於新技與出門問問產品備感興趣,因緣際會下就試試這個機會。
一面大概1個小時不等,聊了一下公司組織、專案進度與職務分工等等,覺得出門問問的產品成熟且完整,所以在地區的適應上應該很ok。
二面時間也約略1小時左右,談些過去經歷與NLP產品規劃和技術研討,過程中主管也介紹公司組織、未來產品方向等。
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Matt
顧問
Matt
專精領域
NL, ML, PM
2019 / 01 / 24
PM Technical Support
BQool 葳騰科技

3 年以上提供技術支援的經驗。
面試時間超過 2 個半小時,先和 HR 談,HR 有提到現在有 IT、PM、TS 等缺可以選擇,TS 工作內容較單純;後來跟 IT 主管談,提到 IT 部門分 AI、前端跟後端,工作內容式寫公司內部功能需要的程式,可能有 on call 的需求。

Matt
顧問
Matt
專精領域
NL, ML, PM
2018 / 06 / 25
Sr. Cloud Security Developer (InfoSec)
Trend Micro 趨勢科技

3 年以上前後端開發及自動測試經驗,對趨勢一直不斷在學習新技術的文化很感興趣,自己也很想要不斷精進。
面試前會需要完成一份線上程式測驗,另外主管表示在這個 team 英文能力要好,最好有較好的 DevOps與Security knowledge 相關經驗,對 AWS 和 Azure 也要有一定程度的經驗和了解。

Jim
顧問
Jim
專精領域
Frontend, Android
2017 / 12 / 14
總軟體工程師 Principal Software Engineer / Programmer(台北/台中)
Titansoft 鈦坦科技

鈦坦確實定位在提供軟體服務,本身不研發遊戲、當然也不會有遊戲企劃。
台北、台中、新加坡總部都是不同的產品線。
面試流程:HR → 未來將共事的同事 → 高階主管
考試項目:性格測驗(DISC)→ 英文測驗 → 現場和線上的程式考題
公司氣氛:員工教育訓練的投資絕不手軟(萬元起跳的那種),非常積極地在進行敏捷社群活動與課程。

https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1494837487.A.804.html

Teleny
顧問
Teleny
專精領域
Embedded, Linux
2017 / 07 / 07
總軟體工程師 Principal Software Engineer / Programmer(台北/台中)
Titansoft 鈦坦科技

人資跟我說明三分鐘後,就由主管直接面試,過程中特別詢問我 Scrum 經驗並說明公司的營運模式、團體狀況等等;因為主管只有一位,其他都是年輕的 RD,所以風氣自由、很放權,重視團體意見。
職務內容較重視前端,Coding 大約占 30~40%。因為有外國客戶所以需要每個月一周輪流 on call。

Matt
顧問
Matt
專精領域
NL, ML, PM
2017 / 06 / 14
總軟體工程師 Principal Software Engineer / Programmer(台北/台中)
Titansoft 鈦坦科技

14 年以上後端經驗,因為覺得鈦坦是一間有規模的公司,也想要持續精進相關技術,所以決定來面試。
面試前有 40 分鐘的前測,完成後會有要下載的程式題。第一階段 10 題共 40 分鐘,考程式概念、技術文章等單選/多選題;第二階段考演算法、C# 程式檔、HTML 等等的題目。

正式面試時間約一個半小時,由兩個全端工程師進行。
一開始會先自我介紹,然後花大概 20 分鐘考 3 題白板題,分別是演算法、SQL 語法和 HTML 語法。
之後會閒聊過去每段工作經驗(有特別問有沒有帶人的經驗)、想走技術還是管理職、離職原因及期望待遇。
感覺鈦坦的文化很開放,是扁平式管理,大家都可以直接討論工作。

Matt
顧問
Matt
專精領域
NL, ML, PM