Peter Liu
博士學歷:
University of Illinois Urbana-Champaign – IL Doctor of Philosophy in Construction Management
伊利諾大學厄巴納-香檳分校 營建管理博士 (兼職在學中)
碩士學歷:
Carnegie Mellon University (CMU) – Master of Science in Advanced Infrastructure Systems
美國卡內基美隆大學 土木與環境工程碩士 (高級基礎設施系統)
大學學歷:
國立臺灣大學 土木工程學系
目前職位:
Meta (Facebook) 研究科學家
實習經歷:
Jubo 智齡科技 – Machine Learning Engineer
Facebook – Ph.D. Machine Learning Intern
Taiwan AI Labs – Artificial Intelligent System Engineer Intern
Sony Tokyo – Visual Recognition Algorithm Intern
前情提要 : Peter 大學、碩士歷程請見 : 土木系 AI 之旅 (上),克服低 GPA 勇闖美國
碩士畢業後的職涯規劃評估
深耕專業:決定攻讀博士的規劃評估和未來應用
碩士畢業前想找工作,當時也得到前往加州的工作機會。同時也申請 Ph.D ,但仍心存猶豫。後來跟啟蒙導師舅舅討論再次受啟發,考慮現在這競爭的世界若想做機器人高科技領域相關,對於博士學位和理論素養要求更高,依據我後來的經驗,直到現在進臉書工作更加證實了這點。當然早進去職場,早賺幾年錢這是另一種生涯,我當時只有拿到矽谷新創團隊的機會,所以認為繼續深化專業領域讀博後再進入業界,不過或許當時拿到的是 Google、Facebook 等 FAANG 的工作機會可能也會做出不同的決定。
讀博最大動機是感知自己在專業領域還不夠深入,土木轉領域開始寫程式才一年, 想更精進該領域的技能是我很大的動力。幫助我痛下決定的背景是現任指導教授一通電話趕鴨子上架,我同時有申請加入另一間實驗室讀博,我的博論指導教授致電表明讓我六小時後做決定,後來就快速簽了博班加入指導教授的團隊。
研究項目選擇 : 了解產業趨勢,分析自身立足點
攻讀博士也牽涉到要不要轉系要不要專攻 CS ? 考量是否更好找工作這些問題 ? 我一直以來的方向是我要在土木系內做最強 AI ,我自己所預見的未來是十年、二十年內, AI 不會再屬於 CS 專有,之後要培養各個領域的 AI 跨界應用人才。我認為這會是未來趨勢,所以當你留在自己領域繼續專精,之後也需要各種傳統工學領域 AI 應用人才。我的大方向是搶先精進自己,在未來幾年之內成為土木領域擁有最深厚 AI 應用技術的專家、科學家。反過來說如果投入 CS 專門領域,其實未來雇主並不瞭解或不一定在意工作者原本轉行前的專精領域。
UIUC PhD 美國博士生的生活分享
從伊利諾州 UIUC 驅車前往最近的大都會芝加哥足足需要兩個半小時車程,路途中一望無際,唯有什麼呢?- 玉米田。可見我們就是一座村莊, UIUC 是個十足研究型大學,大校區位在兩個雙生小城市之間 (Urbana & Champaign)。從 CMU畢業後,不小心重溫高中到大學的解放感,所以第一年並沒有很認真做研究,常出遊滑雪、前往加拿大和墨西哥等鄰近國家遊玩,因此也導致研究進展較為緩慢。
UIUC 因為遠離城市,也形成室內 Party 的文化, Party 文化可以說是遠近馳名、附近大學中當之無愧的排名第一,整體而言可以認真無聊做研究,也可以密切跟朋友交誼聚會。
博士生活分享:研究主題和方向
專案合作:以工學院和電子學院來講,主要專案就是跟經費有關,美國學校老師要養這些PhD學生,提供他們學費跟生活費,全世界都差不多的運作模式。與 National Security Foundation 合作大型專案計畫,做土木橋樑和 Open Geography 有關的計畫。
實驗室在土木領域內做橋樑研究,老師的專業在 NLP (Natural Language Progressing) 處理文字, 我自己則是做電腦視覺 (Computer Vision), NLP 語言結合電腦視覺加快檢測速度。傳統主要建力學模型,看看橋樑有沒有壞,然後由檢測人員去檢測。那未來使用無人機探勘,作業速度可以更快,你需要有演算法,數位化用電腦視覺去辨識無人機檢測,判讀有沒有破裂,有沒有可能造成危險,還用其他氣候檢測文件,萃取資料來預測建物目前現在的健康狀況。
台灣 AI Labs : 第一年國際實習生,共同建立人脈網絡
2018 年暑假選擇回台實習,認識的朋友正在招募,期望 AI 研究繼續在台灣增值、建立自有研發團隊,受到此想法跟理念的吸引,這是我第一次做跟醫療有關的 AI ,內容是腦瘤研究,以 MRI 影像偵測哪一部分是腦瘤,目前已有成果發展。面試時開出的薪資很好,實習過程當中更交到許多志向相同的朋友。我們那一年正好是第一年招聘國際實習生,後來同事中去 Facebook 任職的有三個、 Amazon 三個、 Apple 一個、 Google 一個,可以說是 FAANG 的搖籃、出路都很好,更重要的是建立寶貴的 Connection 能時時相互交流。
Facebook 實習求職面試經驗分享:推薦書籍、做題準備方式
2019 年 CMU 時畢業向臉書投履歷應徵,實際會得知面試機會是 HR 在 LinkedIn 聯繫上我,我就介紹自己是土木系出身,主做電腦視覺領域相關。現在業界對 Ph.D 需求很廣泛,不像是過去可能刻板印象的讀博班就是純研究或當教授,但其實在美國業界有些領域入門門檻就必須是 Ph.D ,對於專業要求越來越高。
實習面試流程,十月、十一月收到面試邀約,因為到年底業界也快要沒有缺了。我就花一個月的時間趕著把一本書看完加上刷題 (大量練習考古題),趕鴨子上架的方式來迎戰面試。推薦大家有時間也可以讀這本書
小撇步是不要什麼都沒準備一次就刷兩三百題,盡量先把一本書看完,再去付費找臉書的高頻題庫。做題技巧建議看書時就先做筆記,再去做題時可以快速對到重點。
面試方式是兩關,兩關一起考,考完就接著有兩個 interview ,兩關皆過就進下一關。面試過程取決於你是 Master degree 或 Ph.D ,如果你是博士還會進行 Team Matching 分別挑幾個有興趣的組面試完,再由其中的組別決定是否發出邀請,如果通過的話就會取得實習機會。那時候我跟四個有興趣的組別面試,最後順利拿到兩個 offer ,其中一個臨時滿員,進入當時的第二順位,不過也幸運的找到契合的工作團隊組合至今。
書籍推薦:Cracking the Coding Interview
JUBO 智齡科技:長照醫療的 AI 應用
去年三月疫情嚴重,回台灣跟當年在台大啟發我很多的康仕仲老師做長照醫療的數位轉型科技應用,就是他告訴我說我們就是要在土木裡面做先驅應用。因疫情回國,跟老師聯繫,於是找一天來聊聊,看公司有什麼計畫,談到想要用 AI 應用在醫療數位轉型上來改變長照領域。目前即時治療的 AI 應用較多,較少著重在應用 AI 技術在長期照護醫療需求上,4月開始進 JUBO 從實習生開始,實際上負責整個 Project,實習半年順利取得 Facebook Return offer ,不過 JUBO 仍然轉 Part-Time 繼續參與有意義的創新。
加拿大 University of Alberta 教授:康仕仲
Facebook 臉書職場工作文化分享
公司文化 : 組間文化敞開,跨組溝通快速暢通
無論臉書在公眾輿論如何成為眾矢之的,身為員工我自己是蠻喜歡臉書裡面的工作文化。我當時實習做的是貼文排序(feed ranking),讓你看到你最想看到的排序。之後轉為正職後會有六到八週的訓練營,可跟每一個你有興趣的組聊,最後再決定你要在哪一組。
在臉書工作是十分開放敞開的文化,每個組的所有code都公開,各組間便於新想法和互談合作,公司內部有一個workplace的平台,溝通風氣開放,跨領域團隊溝通問題快速暢通。
工作文化強調先把原型做出來,再把他做到好,雖然缺點是 bug 會多,我個人則蠻喜歡要求你學習能力要很快的步調。實習壓力大,十週要有進度,剛進去訓練時不會寫前端語言,訓練期內就要把前端、後端語言都學好。
想要加入臉書 : 該學哪一種程式語言?三到五年累積各方經驗
很多人問到底要學什麼程式語言?我是覺得任何一種先學習到專精學會更好,等到需要時再把其他弄好即可。我想在臉書待三到五年內學到更多大公司的文化和制度。
Covid 效應:數位轉型遠距辦公
2020 年臉書轉成在家工作至2022年一月,感想有時候進辦公室也是不錯,每個公司也在摸索遠距辦公數位轉型。對我個人影響相對不大,博士生的生活也是待在研究室,跟 Covid-19 居家辦公差不多,只對著電腦跟自己,說實在最大影響是不能吃公司的免費餐點!去年暑假 2019 年實習,有到過矽谷總部上班,後來選擇在紐約上班,還是喜歡看到四季變換的城市。
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