我們公司也常在面試剛畢業的新人。
新人不是不行，但通常都在找潛力股。
講白一點，就是看有沒有課程基礎、Side project開發、團隊合作能力，論文答辯能力。
以資工相關科系來說，就是看幾個課程：資料庫、演算法、作業系統、計算機組織（如果很
偏硬體） 這些。
如果大學的基礎課程成績單太爛，就會特別挑出來問或是考試。
沒有side project，沒有實習合作經驗、沒有Github或是作品展示，那就與一般人沒兩樣。
論文題目真正解掉什麼問題不重要，重要的是你能不能定義問題、設定問題框架、論文貢獻
能不能清楚答覆？用的方法特別之處在哪？這個方法在實驗過程中有沒有其他限制沒考量到
的？
如果連這些基礎答辯能力都講不好，
問幾個問題之後一直卡住，
那就代表你之後在職場上很難利用這些
抽象化能力去解問題，訓練期會比較久。
如果有跟其他人合作專題、做競賽專案，我們就會特別問分工任務，特別是遇到問題卡住的
時候，或是有時間調配衝突的時候，會怎麼解決？
最近AI當道，現階段，我們也會特別剔除「只會用ChaptGPT」的面試者。
為什麼？因為AI產生出來的程式碼固然很方便，但「只會用這個」就代表你連基礎debug的
能力都不會。一但遇到工作現場需要快速反應解bug的，這樣的人力資源擺在那邊就只是個
「擺設」。
甚至是連幫GPT 的答案debug能力都沒有。
最重要一點，就是不要說謊或是硬拗。
明明這個專案有其他人的貢獻，卻講成這個專案你貢獻最多。
明明只學到LLM怎麼做「應用」，卻講成好像從無到有建模型一樣。
這篇論文發表只有掛名，貢獻度也是最小的那一位，卻講成好像你做得一樣。
這種做法都是在團隊合作中的大忌，容易在專案執行過程中做出隱匿或是虛假陳述，導致許
多溝通障礙或是專案延宕。