慕尼黑工大TUM Informatics就讀經驗與工作分享

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好德邀請到去年剛從TUM畢業並在德國順利找到工作的敏安來分享自身在德國念書和找工作的經驗。敏安畢業於台大電機工程學士學程,碩士就讀於台大電子工程並專攻數位電路設計和數位信號處理,畢業後於MediaTek從事數位積體電路設計相關工作。目前在慕尼黑一家電子科技新創擔任自動控制方面的嵌入軟體工程師。

 

為什麼選擇來德國念書?

背景

敏安提到來德國念書的這個決定和他過去在 MediaTek工作背景有很大的關聯性。當時在學士學程畢業後,敏安曾經糾結要申請電子工程還是資訊工程的碩士學程。考量當時在2008年時,Google和Facebook都還只算是新創公司,無法想像它們在幾年後會主導世界科技業。而MediaTek當時在做手機晶片計畫,認識的學長在無線通訊電路設計領域的也比較多,知道其待遇與前景不錯,所以最後敏安選擇了繼續攻讀電子工程碩士。畢業後在MediaTek工作七年的敏安,主要從事無線通訊設備的數位積體電路設計工作。在這樣的背景之下,他了解到做積電設計很難跳槽,因為會做積電設計公司的進入門檻相當高,不太容易有新創公司的機會,打聽業界也會大概知道台灣哪幾間公司待遇較好,所以如果想要繼續從事相關工作且有更好待遇,就必須往美國尋求機會,但美國工作簽證政策非常緊縮,美國的公司不太願意直接招募外國人。

 

來德國的動機

主要是考慮到學費和機會多寡的問題,德國對於外國人才的需求持續成長,而美國留學生的就業市場已經相當激烈飽和了;此外,當時公司有做車用電子的新計劃,敏安當時負責第一個MediaTek的車用雷達,也因為這樣讓敏安有第一次機會跨領域接觸非消費性電子產品,了解了德國對於車用電子市場的布局與優勢。另外,在2015年左右,由於大數據與機器學習竄紅,讓很多公司開始思考如何運用在應用面上。在種種原因之下,敏安發現到除了晶片設計,可能未來在科技業的熱門話題還有許多可能性,遂決定申請慕尼黑工業大學的資訊碩士。

 

在德國就讀的經驗和感想為何?

學校面

敏安所就讀的科系正式名稱是Informatics,字面上是資訊科學,與台灣人熟悉的資訊工程或Computer Science相比比較偏向資工領域的數學與理論方面,並不屬於工程的部分。德國有所謂資訊工程學系,大多與電機工程融合成電機資訊工程學系(Electrical Engineering and Information Technology),類似於美國的ECE (Electrical & Computer Engineering)。然而實際上,Informatics還是有大量工程導向的課程與計畫。最近因為機器學習的熱潮,越來越多教授在做相關的課程和研究,有很多教授為德國學者曾去美國長時間做研究,然後把美國的經驗帶回來,有些教材甚至是跟史丹佛大學一樣,所以蠻推薦對這個領域有興趣的人可以來TUM就讀。

此外,在美國和台灣,資訊工程(Computer Science)是含金量較高的科系,相較之下在德國反而是機械系(Mechanical Engineering)出路很廣,不單是汽車產業,還有重工業與航太工業就業機會也很多,尤其在TUM,有很多很酷的計畫都是由機械系主導,與電機及資訊系密切合作,像是無人駕駛電動賽車等等。當時敏安也有必修的跨領域專案機會,很多同學會找管理學院或者醫學領域跨系合作。當時敏安就是找機械系合作做賽車的自動駕駛,也因此發現機械系的設備很先進,每個部門都有自己的工廠,是TUM裡資源龐大的科系。

 

產業面

台灣EECS (Electrical Engineering and Computer Sciences)相關工作機會主要在消費市場上,像是3C電子產品,所以之前敏安在台灣工作時並沒有看到其他更大跨產業的可能性。來到德國之後,觀察到像是英飛凌和西門子本身也有做晶片設計,卻主要專注在B2B的市場,這樣的優點是,不管今年消費市場是否已飽和,公司財報還是完全可以線性成長,即便終端消費者對這些公司是陌生的。但反觀台灣,因為重點都壓在消費性電子,所以很容易受景氣和消費者購買意願影響年度業績。

另外,台灣科技通常只專注在某項產業上,但因為德國市場很大,產業也較多元,所以有很大產業比例著重在重工業、航太業和其他台灣不太常見的產業。像是德國太空中心位於慕尼黑,因為之前敏安有學弟在那裡合作論文才間接認識這個機構,過去很難想像有這麼多領域都會運用到自己所學的專業。敏安也認為在比較多元的市場求職和工作,其優勢在於能夠在總公司先待幾年累積能力和人脈,之後有機會回亞太地區辦公室擔任高階主管,把這些德國和歐洲經驗帶回比較小的市場,將會是個是很好的職涯發展策略。

以具體的例子來說,敏安在MediaTek最後幾年專注在車用相關產品,因為車用規格和消費性電子產品不一樣,車用產品只要有一個零件壞掉就有可能導致人命損失,且設計有問題也很難修改,所以當時公司找了很多所費不貲的德國顧問來做諮詢,但這些問題對德國顧問來說,由於他們的產業和市場經驗,提供相對應的建議對這些顧問來說並不算非常棘手的任務。

 

德國實習經歷

當時申請英特爾working student的職缺卻被拒絕,後來寫信去詢問公司,公司的理由是他們很納悶為什麼像他工作經驗已經很豐富的人會來申請基礎的學生實習工作,因為公司只是想找個學生來處理簡單的機器維護而已。後來敏安又寫了一封回信,更詳細地闡述自己的申請動機,由於工作內容會實際接觸機器學習應用端的機器且有機會參與研究計畫,才對此特別感興趣,後來也被順利錄取。

一開始在英特爾做機器學習的研究,但後來換了一個新主管,而這位主管因為之前在航空業和鐵路公司的工作經驗,對於機器學習本身有所質疑,所以後來敏安開始做比較safety based的專案。此外,敏安也提到,由於他目前就職於新創公司,更能體會到大公司和新創公司的不同,像是之前在英特爾這樣的大公司時,由於正式職缺有限,而申請者眾多,因此實習生能夠找到正職留下來的機會是有限的;反觀現在待的新創公司,很多實習學生最後都有成功獲得正職工作。

 

德國(找)工作經驗分享

當時在找工作時,為了更貼近各個不同產業和職缺,履歷準備了三個樣板,分別用來應徵電路設計、軟體工程師以及機器學習工程師。敏安建議像是skills的部分其實不需要全放,像是如果投電路設計,通常面試官不會太注重於機器學習,所以觀察就業市場,根據職稱或領域分成不同版本的模板,再去精修會是個比較好的模式。另外,通常投軟體工程師相關工作都需要刷題,像是在LeetCode這個平台上,有很多題目附有答案,但是敏安也提醒,很多人會選擇多刷題,但其實在面試公司時,面試官可能會專注在問題的不同面向,像是問Python運算複雜度,隨著data scale上升,花的時間是一樣的上升、兩倍的上升還是次方的上升?或是指著Python code的其中一行,問是如何實作的?類似這種問題可能是平常在寫Python或者刷題時,不太會去深究底層的思維,也就是說,題庫的確要刷,但面試被問到的通常並不是題目本身,所以要了解Python是一個比較高階的語言,但當用很直覺的語法像是C語言時,差別和實際運用會是什麼。 敏安也特別提到,如果想要準備一些像是積電設計和機器學習的概念題,可以參考Quora的網站,Quora是個回答問題的線上平台,裡面有蠻多和面試相關的討論串,非常值得一看,在準備面試深度會很有幫助。

 

目前工作心得感想

現在可以深深感覺到之前在MediaTek做硬體相關的工作背景對自己幫助很大,因為積電設計是自己的專長,然後現在的工作領域又可以跨足到軟體領域,所以掌握的東西比較全面,也能夠接觸到不同背景的同事。目前敏安就職於德國的一間電子科技新創公司,員工大約一百人,跟過去待的大公司比較起來,是個蠻不一樣的體驗,現在因為員工較少,所以幾乎所有同事都認識,工作模式也很不一樣,所有部門都可以輕易聯繫和溝通,也可以直接寄會議連結開會,甚至不需要很頻繁地確認郵件。目前就職的新創公司比較少外國人,很多都是慕尼黑本地人(八成都德國人),因此主要的工作語言是德文。而之前待過的英特爾大約只有兩成是德國人,所以聊天都以英文為主。

 

給學生的建議

雖然說德國在機器學習領域起步比美國晚,但其實在2019年底敏安開始求職時,機器學習工作的競爭已經相當激烈了,畢竟這領域算是Informatics裡最熱門的,如果想要依機器學習的專業在德國公司找工作,念到博士班且有在熱門的期刊發表過論文,在產業和學界的發展才會比較吃香,因為目前研究機器學習的門檻越來越高,有高深的研究能力和數學底子才是公司真正需要的,這些也都是未來想要進入機器學習領域的學生需要考量的,而不是一味地因為這些熱門名詞,認為這是未來產業的金飯碗而一股腦兒地湧入,好好想好再全心投入才是上策。

 

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