第一次面試： 遠端直接和國外主管進行面試，工作內容為替台灣下游的半導體封裝客戶廠，導入公司開發的AI系統。因此面試內容，大多集中在，如何協助客戶收集資料，進行資料標註，還有模型訓練，當中所會遇到的問題。具體問題包含，如何處理資料不平衡的問題，如何簡化客戶的問題，變成具體可以進行資料標註的準則，在模型優化中，有哪些做法可以嘗試，例如超參數該如何選擇與調校，模型的成效，可以用哪一些指標進行衡量等。 工作環境： 大體上，自由度很高，主管不太會micro management，同事也都很好相處，而人工智慧工程師，往往會需要和設備工程師進行搭配，來推動專案。只是客戶端的問題比較難，也常常不具體，或是包山包海，因此需要花時間和客戶溝通，並且主動approach客戶，推進專案。

如何準備面試： 只需要掌握基本ML和DL的理論知識，並且預先演練一些在模型實作中，可能會預到的問題，擬出相應的答案與方法即可。由於工作性質偏向客服工程師，因此大多不會參與程式開發，而是偏向在既有框架下，進行模型訓練，還有資料前處理的相關任務。 是否推薦此份工作：推薦，KLA的工作環境與待遇是不錯的。 其他注意事項：可能會需要在客戶端的Fab站一整天，有時候客戶端Fab的環境，不是那麼友善，例如沒辦法連外網，因此很多突發的問題，比較難透過網路查詢，或是即時和外界溝通，需要先記下來，出了Fab，再進行處理。