- 自我介紹
- 數學系畢業
- 從 PHP 寫到 C#
- AI 移民
Goal: 行銷自己
Audience: 面試官及面試者
Purpose: 幫助面試官更好地找人，面試者更知道如何準備
以終為始：
- 面試官知道哪裡是新鮮人會有的困難
- 面試者更知道要如何準備
- 反思 AI 的使用
免責聲明
以下皆為個人經驗分享，不針對任何人士或機構。
如有雷同，實屬巧合。
面試篇
我的經驗
- 第一場面試：手寫 9x9 乘法
- side project: terminal 猜數字、部落格
AI 時代
- Pre-test: 大家都滿分
- side project: 衣物穿搭的 APP
- 尿遁大法：寫出了自己都不知道的解法（勘久郎）
我們面試方向的轉變
白板題 -> 用電腦面試（順便考核平常使用 AI 的情況) -> 改回白板題
因為我們更想看到面試者白板上的思考過程，而非黑白分明的解題結果。github: 以前很喜歡看，但逐漸失效，現在比較常看 AI 的使用方式
新人篇
我的經驗
- 大家都很忙，最久的工程師只有一年，只能自己摸索
- 沒有文件或者很久沒更新
AI 時代 (各種 Case Study)
- git branch 的誤用
- 我與 AI 的語音輸入器
- 問題變少了，人人有 AI
- 失去了建立腦中地圖的機會
- 專案結構發展變複雜（牌組強度膨脹）
- domain 都回答的出來，但 codebase 還是很陌生
我們比較想要的是什麼
- 會讀 Code !!!
- 文件定期更新(尤其是 code 沒有的資訊)、專案架構圖
- 知道問題是什麼、自己在做什麼
- 利用領域知識，下出更好的 prompt
真正的風險
四象限：
- Known Knowns
- Known Unknowns
- Unknown Knowns
- Unknown Unknowns
Vibe coding 時代的四種工程師。
1.守舊派：排斥 AI · 堅持手寫 · 崇尚傳統與規範
2.輕度維新派：接受輔助 · 什麼都自己檢查 · 核心仍自己寫
3.半維新派：大量生成 · 自己把關 review · AI 是幫手不是主角
4.維新派：駕馭 AI · 描述意圖 · 專注在架構
結論
- 通過率真的是因為 AI 而改變的嗎？
- 你的合作對象始終是個人
- 持續學習
Q & A
Homework
- 建立一個 read code 的 skill
- 用特別的方式呈現這個 talk