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郭秉鈞(B86/R90, 7Quark 執行長)

訪問對象:郭秉鈞 訪問者:林首志、吳冠穎 2019年12月21日星期六 基本介紹 我叫郭秉鈞,大學是b86的。業界大家都叫我Sakura,我是大學畢業左右就開始做遊戲,研究所的時候就有在公司兼職,然後做遊戲做到現在快要二十年了。一直從單機2D遊戲做到3D,做過最早Xbox一代,碰過一點PS3遊戲,一直做到網路遊戲起來,網路遊戲跟web遊戲都做過。後來第一間公司是在昱泉,那時候做線上遊戲,後來去鈊象電子的時候就去做了大型機台的遊戲,然後後來離開鈊象以後自己開了一間手機遊戲公司,作手機遊戲做到現在。 為甚麼會想進入遊戲產業 主要應該是兩個原因: 一個是小時候對玩遊戲很有興趣,但是加入遊戲業的人對於玩遊戲很感興趣的人應該很多,那以前我在國高中時候玩遊戲應該是沒有多久就是對程式設計很有興趣,國高中的時候就養成破解人家遊戲的壞習慣,很早就是以破解人家的遊戲為樂;到網路遊戲時代就是切換到破解人家的封包跟bug,後來就覺得這樣不務正業,一方面對文本或內容的東西很感興趣,所以大學的時候修過一些課,就決定走遊戲開發,那時候剛好有林一鵬老師跟歐陽明老師的支持,所以三五好友就在台大開始寫遊戲,參加遊戲比賽,因為有遇到教授的支持,就開始做研發。 覺得系上的哪些課程或是活動對進入遊戲產業有幫助 我覺得大多數的課程都是有用的,因為其實你不知道什麼時候會有用,因為做遊戲是個很動態,迭代比大多數的軟體產業還快,因為他不是一個單純的工程問題。做遊戲比較像是面對人的問題。就像我常常在跟人說做遊戲是一個,首先你要讓別人覺得開心,然後中間順便賺一點錢的活動,跟大部分的服務就是你可能會先去判斷他好不好再決定要不要付錢不太一樣,有時候你甚至是被娛樂到你還是不會付錢,所以說它是一個極端面對人的情感的服務。所以我覺得大多數的課程都還蠻有用的,因為台大的課程其實是打底的成分居多,而不是教你app或是語言的使用方式,所以都好好學其實都有用。即使是通識教育,其實我在大學的時候有些通識教育課,有時候你不知道他在講什麼的那些東西,然後最後有用的東西其實蠻多。因為遊戲是個雜學,是一個雜學家可以好好發揮的地方,所以都學都有用。 大學時修的專題和現在的方向有沒有關聯 多半是不用過多久就沒有關聯了,但是沒有關連也沒關係。就像我剛剛講的,我覺得這種東西已經有一點像是人生問題了,就是一個時期一

林廷舟(B97/R01, LinkedIn 軟體工程師)

訪問對象: Joseph Lin(B97) 訪問者:陳品鈞、 江律旻 2019 年 12 月 7 日星期六 Q1: 目前學長找到的工作性質 A: 現在準備加入 Linkedin 當軟體工程師 Q2: 台灣人和外國人在外國工作的差異 ( 優 / 缺點 ) A: 第一個想到的是一定是英文,說起來很明顯但其實帶來巨大的差距,我覺得最大的差別是在 presentation 的時候要用英語表達,除了母語上的差異外,我們的學習過程較少被要求上台報告。 現在說的都是偏向職業面,平均來說他們所受的教育不像我們這麼專精,所以在產品和生意上的關注會比我們多 ( 以工程師為例 ) 。 我們在英文寫作上的訓練較少,英文和中文的寫作脈絡較不同,在商業場合需要英語寫作脈絡 (topdown 、主題句、骨幹明確等 ) ,若沒有接受學術論文的訓練則很難拿到相關能力 ( 對大學部學生 ) 。 以軟體工程師來說能寫 code 來解決的都是小問題, 外國人較懂說服別人,從小教育都需要思考為什麼要做這個題目,在台灣比較少思考為什麼要做作業,常有人說從小在台灣念書和在美國念書最大的差異就在這 ( 沒有金錢的考量 ) ,被稱為博雅教育,不管專業是什麼都會這些基本技能,在台灣則會較早接觸專業領域,若不考慮頂尖學生,平均來說台灣學生的專業較強,但美國學生在 presentation 方面比較有優勢,以遊戲比喻就是前期專點攻擊 ( 台灣 ) 可能會比平均 ( 外國 ) 有優勢,但在後期平均則會凸顯優點。 Q3: 當地的亞洲人多還是本地人為主 ? A: 在矽谷中其實亞洲人非常多,會留在美國的亞洲人大部分都是選科學、工程師等相關職業,最後自然聚集到矽谷,美國人比較少,比較少有出國的感覺,剛剛才吃了一個中菜,下午去唱 KTV ,生活和台北很像,灣區是個比較多樣化的環境,但還是台灣比較好玩。 對背景的包容度很高,在台灣若曾做過其他工作再回來寫程式會被懷疑履歷不純正,但歐美不太會這麼想,好處是在台灣的工程師都是經驗豐富且專精,但以團隊來說需要不同背景的成員才可能有不同的想法,亞洲的團隊成員較為單一。 Q4: 在國外工作除了英文外還需要哪些 ( 專業或非專業 ) 能力 A: 假設專職 CS ,在國外第一個就

張雅軒(B96/R00,宇匯知識科技研發處經理)

訪問者: 羅義鈞、周俊廷 從事領域: 數位廣告投放 real time bidding(收集網絡用戶在網上的習性,並由此投放相對應的廣告)。 契機: 在碩士時進行Machine Learning相關的研究,這時期所用資料多為Open Source 上的準備好資料,因此對於真實世界的資料收集產生興趣。 困難處: 每一天所收集的資料量過於龐大,若無法在一天内處理完一天的資料則失去意義。 實習/專題研究: 不用急著找實習或專題,更重要的是打好基礎,再考慮應用方面的學習和提升。尤其在工作時會需要這些基礎知識,打好底子很重要。有時工作上無法解決的問題,事後才發現問題都出在大學基本功裏。很多大學時教的內容,就足以幫助解決或是·避免掉這些問題。 在企業中,團隊合作更重要。實習通常來説時間過短,可能頂多做一些個人專案,無法實際去體會企業團隊的精髓,通常因沒法固定出席或出席時間上相對短而無法融入企業中的工作流程。所謂團隊,不是如同大學中,將一個assignment切分為各個小部分,想到什麽做什麽,而是幾個人同時對一份code進行討論、修改,彼此之間做code review ,提出不同解決想法與方案,並將這些結果累積起來。 建議: 維持良好的人際關係。近幾年面試的人都較著重技術,但在工作時更多的時間是在處理不同人之間互動、人際關係的處理,彼此之間想法上的交流、溝通、團隊合作等。 期末專案可以提前進行,例如每個星期相約聚個一次進行討論。如此一來則可以將這一專案進行不同版本的更新、迭代。 版控工具(Git)的使用很重要,團隊合作中需要讓彼此都看得懂code在寫什麽。在企業中沒有固定的規格、規範讓我們遵循,故不能只是code寫的出來,跑的出對的答案。在企業中需要考慮一份code以後的發展,如需要在這基礎上進行更動、修改時若程式難以更動或難以被他人理解則這份code就變成廢code。 現在網絡時代,對網絡的概念要懂。要活用網絡上的搜索來解決遇到的問題,而怎麽才能搜索出對的資料則需要有相對的基礎知識作爲關鍵字去尋找。有相對的架構理解可以避免掉可能出問題的地方或能瞭解哪裏還可以優化。 公司待遇: 這方面各個公司有不同的標準、福利、公司精神。相對的,公司的選擇就需要個人自己做選擇。鼓勵在工作後仍繼續精進自己的技術,看一看學一學技術方面。