四月底結束了我在 Ret[AI]ling Data 八個月的實習，也算是蠻長的一段時間，想說趁記憶猶新，隨意紀錄一下這段實習的點點滴滴，以便未來回顧。這篇文可能會很隨意，因為我就是把我想到的打下來 XD

如何找到這間公司？

其實我開始找實習是去年七月底剛回臺灣時，原本的計畫是要再讀一年大五，把輔修的工科海洋系剩下的學分拿完。但人算不如天算，剩下不多的課程竟然衝堂，如果要修完就得再花一年，再問過教授跟教務處依然沒有辦法以後，只好忍痛放棄輔修學位，於是我就只剩一堂體育就能畢業。

但距離我預計念研究所還有一整年，那時候也壓根還沒開始申請，所以這一年等於沒其他事情。再加上因為經濟因素（出國把錢都花光了QQ），必須得賺錢養活自己，所以就決定乾脆專心工作，努力開始找實習與家教。其實原本這一年如果繼續輔修的話，也有實習的打算，但就可能沒這麼急，不過總之後來的種種事情，還有家裡因素，讓我決定趕快找個工作。八月時實習的職缺並不太多，加上我想找 AI、ML 等資訊領域的缺，又沒有相關工作經驗，找起來可以說是不太順利。雖然我那時投的不多，但這家公司也是我那陣子唯一收到的面試邀請，其他的都是感謝信或無聲卡坐收。

面試的時候主要分三關：技術筆試、HR、主管面試。技術筆試還算簡單，考了一些 ML 的基本概念以及 sorting，雖然我 sorting 沒複習都忘光光，但後來主管說我寫得比正職還好。HR 就常見的問題，我都臨場回答；主管面試只問了兩三題跟 NN 有關的基本題，還有說工作內容會需要做模型加速（那時候不懂這是啥），其他大部分時間就簡單聊天。

後來過了三到五天就收到 Offer，還蠻快的，那時候也沒有其他選擇，想說第一份資訊實習，做的也是有興趣的，雖然公司是新創，比較想去大公司，但也沒有其他更好的選擇了（但我確實決定的有點急，不過現在回去看也不會後悔當初的決定）。

愛護眼睛運動，用超大螢幕 Coding，後面是小工作站

工作內容在做甚麼？

我的職位名稱是 AIoT Team 的 Machine Learning Engineer Intern，主要的工作就是開發公司的產品，並訓練所需的機器學習的模型，主要著重的領域是深度學習與電腦視覺，但因為是新創，所以其實也做了一些其他的事情，我覺得可能有不少的部份都在做 Software Engineering，甚至一部份的 Hardware 建置與 PM 也是算在我的工作範圍。雖然新創的壞處就是架構較為雜亂、流動率高（前同事一直抱怨沒有 senior 來帶哈哈）、工作雜事較多，但新創的好處就是可以學到很多東西、可以直接碰到產品、跟同事比較熟、且團隊成員都很年輕。

工作期間主要碰過的專案有幾個，像是人臉辨識、人流辨識、以及花最多時間的籃球智慧分析系統。其他的話，還有軟體開發、演算法規劃、硬體架設、Edge Machine 的環境建置、深度學習模型加速等等，總之就是真的蠻多樣的。至於學到甚麼的話，我覺得最主要的收穫包含：學會基礎的 Git 與 Docker 使用、對 Linux 更加熟悉、碰過 Jetson Nano 等邊緣 AI 機器、實際參與開發大型專案、學會 Survey Paper 並實際使用 Github 上的 Open Source Code 等等，我個人認為收穫真的蠻多的，也很適合做為第一份入門的實習。

公司的產品：智慧零售互動機台（Demo 用），裡面的模型就是我的工作內容

工作環境如何？

以下分點討論：

地點：在南軟的一間辦公室，附近很多吃的，離我家也不太遠還算方便，但因為是新創人真的很少，即便到後來也是從一間辦公室擴建成兩間的大小而已。
環境：個人有自己的座位與電腦，但因為我們需要訓練模型，因此還有額外的運算資源跟小工作站。
同事：雖然流動率高，但同事人都很好，帶我的主管人也很讚，不過上班時間蠻安靜的，除了中午吃飯外互動不多，但小公司所以大家都彼此認識，我之前偶爾也會揪個打球。
福利：小公司福利就比不太上大公司了，但還是偶爾會有下午茶、聚餐等等，普普通通，我前公司稍好一些；但薪水的話主管後來有幫我調薪，這邊比較好，前公司只有基本薪資又很多雜事很累 QQ。

公司的客戶給了我們一台 30 萬的訓練機，配上卡皇 4090，太鬼啦

我對這份實習的想法？

其實我還蠻喜歡這份實習的，做的內容有趣，發揮空間大，但不太好的地方就是沒有資深的人可以問，很多東西要靠自己去摸，有時候就會不太確定方向對不對，或是自己鑽牛角尖，但也是這樣才能成長（剛進去的時候是有正職帶我，但他走了之後就大多都靠自己）。而我也利用這八個月加強了一些未來會很實用的技能，像是看 paper、Linux、Git 等等，也從同事身上學了不少東西，相信對未來不論研究所或是其他工作都會有不小的幫助。

出公差去看商展，看到蠻多酷東西的，感恩主管 XD