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：

1. 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。
2. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。