【我們為什麼挑選這篇文章】數據工程作為軟體工程下的一個更細分的技能類別，強調對於數據進行整合、儲存和提取的作業，想要成為一名專業的數據工程師，從理論知識到實際操作的技能都是必備的。要如何在廣大的網路資料中，找到面試準備的方向呢？（責任編輯：賴佩萱）

本文經 AI 新媒體量子位（公眾號 ID：QbitAI）授權轉載，轉載請連繫出處

作者：量子位

面試職位之前，往往需要進行充分的準備，從理論知識到專業技能。但是，作為數據工程師，每個人的側重方向都不盡相同。那麼，面對浩如煙海的準備材料時，數據工程師該如何有效率地準備面試呢？

對此，來自《coriers》，有著許多頂級科技公司（如 Amazon 和 Capital One）採訪經驗的 Ben R. 整理了一份面試練習清單，希望能給你們提供幫助。

程式語言練習

數據工程師是與數據庫打交道的職位，而 SQL 作為數據庫語言，便成為了數據工程師面試過程中繞不開的話題。

而學習往往循序漸進的。

首先是熟悉使用 SQL 去解決各類常見的簡單問題：

這些問題囊括了各種類型：匯總、關聯、分析等等，有些還涉及部分複雜邏輯。

很簡單嗎？那就進行如下的進階練習吧。要是稍微吃力的話，不妨先看看「SQL-Video」裡的相關內容。

除去 SQL 外，由於數據工程師工作的廣泛性，數據工程師往往還需要準備其他的幾類程式語言。

比如 Python 顯然是目前數據科學的首選語言，雖然關於 Python 還是 R 曾有過爭論；又比如，如果進行較多的 Hadoop，則 Java 則是更為得力的助手；而 Scala，也逐漸成為數據科學中第二重要的語言。

排列優先級大體如下：SQL、Scala、Python 和 Java。

算法與數據結構

在完成了程式語言的準備後，在程式問題上，算法結構與數據語言是極其常見的考察方向。

在進入相關學習之前，且讓我們先完成幾個小問題：

現在如果你已經完成了這 8 個問題，那就讓我們開始回顧並學習「Algorithms And Data Structures Videos」、「Algorithms」、「Big O Notation」和「Some Interview Walk Throughs」裡面的內容吧。

學習之後，檢驗學習成果是必不可少的：

程式執行

此外，程式執行是程式問題方面考察的另一種形式，但是卻是較難準備的，主要因為他沒有典型的題目，更多是來源於考官的「即興發揮」。

不過，仍然有一些非常適合準備的問題。

系統設計

系統設計問題並不常見，但是也是需要準備一下，以防止考官們的「心血來潮」。

做完這些功課，數據工程師的面試學習就大體完成了。

最後，祝大家面試順利，offer 多多。

原文連結：《coriers》

（本文經 AI 新媒體量子位 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈從編程基礎到系統設計，這份數據工程師面試寶典全都有| 資源 〉。）

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《毀滅戰士》（Doom）自 1993 年推出以來就是相當受到歡迎的第一人稱射擊遊戲，雖然這款遊戲都有陸續推出續作，不過這款遊戲的玩家社群，總是喜歡使用各種「奇怪的工具」來遊玩初代的《毀滅戰士》，在 Reddit 論壇上甚至還有「Will it run DOOM?」的專版。繼上次有了超狂玩家用 數位驗孕棒 、 特斯拉 成功執行了《毀滅戰士》之後，現在又有人用「馬鈴薯片」執行遊戲，而且還成功了，甚至將過程拍成了紀錄片。

一名暱稱為 onesmallserving 的工程師在 Reddit 上 發表 了他成功以「馬鈴薯片」——在不接上任何電源的情況下——在樹莓派上運作《毀滅戰士》的貼文。

科學家很早以前就知道馬鈴薯本身會產生電力，用馬鈴薯來製作電池也並非稀奇的事（或許學生時期你也曾經玩過），不過具體要多少片馬鈴薯切片，才能在樹莓派上運作《毀滅戰士》，這名工程師幫我們一步步找出了解答：770 片。

最初，這名工程師只拿了幾片馬鈴薯切片作實驗，不過很快他就發現，這些馬鈴薯切片連 1 毫安培的能量都不夠，如果要使用 4 伏特電壓、100mA 的電流運作《毀滅戰士》，那麼他就至少需要 770 片的馬鈴薯！

得出了這個數字之後，這名工程師真的購入了 100 磅馬鈴薯，接著將它們煮熟、切片、接上電極，（光是煮熟這堆馬鈴薯就花了他一整天的時間）而這所有的一切都在他自家的車庫進行，當馬鈴薯都已經開始發霉腐爛、散發惡臭，還是不夠在樹莓派上執行遊戲，令他一度想要放棄這項計畫。

但這名工程師靈機一動，改用 TI-84 Plus CE 彩色版繪圖計算機，這款計算機僅需 15~30mA 電流就能驅動，最後他選擇放棄了樹莓派，而不是放棄整個計畫。

他在計算機中安裝了《毀滅戰士》後，連接上這一堆馬鈴薯電池，最後成功執行了遊戲！

如果你想看看這名工程師如何鍥而不捨、在自家車庫忍受腐爛馬鈴薯散發出來的惡臭整整一個禮拜多的時間，就為了遊玩初代《毀滅戰士》，可以看看以下紀錄片，感受這名工程師的執著與瘋狂：

（本文提供合作夥伴轉載，首圖來源：Reddit）

超狂工程師系列

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在科技產業中，多數工程師為一般碼農，僅負責日常的系統維運工作；然而有少數人具有天賦異稟的 coding 能力或是創意思維，不但薪水超高，還是各大科技公司的爭搶對象。早在 1963 年，科技產業就發現工程師的極端能力差距，並將此起名為「搖滾明星法則（rock-star principle）」。

實驗：最優秀的人，coding 速度是最差者的 20 倍

1963 年，加州 Santa Monica 的科技公司做了實驗。9 位實習工程師被帶到房間內，每個人都拿到一個特別保密的信封，要求他們在 120 分鐘內，完成信件中指示的任務。由於他們的年紀、經歷相近，研究人員預期，按照常態分配，最頂尖者與最差者的能力約有 2 到 3 倍的落差。

令研究人員吃驚的是，當中最優秀的人，coding 速度是最差者的 20 倍，debug 速度是 25 倍，而程式的運作效率是 10 倍，差距遠高於原先的預期。

Netflix 執行長 Reed Hastings 與微軟創辦人比爾蓋茲皆認同搖滾明星法則，認為優秀的工程師，能力可為一般工程式的數十、數百倍。Hastings 表示，應該要給優秀的工程師更高的待遇，甚至可以達到比爾蓋茲說的「一萬倍價差」。

案例：神人同時擔任 Google 與 Facebook 的工程師

在科技界中，這種工程師的工作能力真的很驚人。外媒《TechCrunch》的創辦人 Michael Arrington 近日在 twitter 上分享自己朋友的朋友的故事。根據 twitter 上的描述，那個人在 Google 工作，但他後來去應徵 Facebook；錄取之後，他沒有從 Google 辭職，而是透過遠端工作的方式，以一週 55 小時的工時，同時完成兩邊的工作，而且沒有被發現。

我們不知道他的薪水有沒有「一萬倍」，但他能同時在 Google 與 Facebook 這種頂尖公司工作，並完成兩邊交辦的任務，這點就足以讓我們這種平凡人下跪膜拜了……

參考資料

《CNBC》

（本文提供合作夥伴轉載；首圖來源：Pxhere CC Licensed）

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【為什麼我們挑選這本書】張忠謀是近代影響科技、經濟、政治最多的企業家之一。從 1987 年成立台積電、2010 年帶領台積電超越東芝成為全球第三大半導體公司、 2016 年打敗 IBM 成為世界第一，台積電不只世界第一，還是唯一。

本文摘錄《商業周刊》編寫的《器識：張忠謀打造台積電攀登世界級企業的經營之道》，記錄台積電設立全台第一座十二吋晶圓廠的過程，從尋地施工到正式生產，縝密的建造計畫立志打造台灣成為新矽谷，在成為晶圓製造龍頭的路上，台積電做了哪些努力？（責任編輯：鄒鎮鴻）

全台灣第一座十二吋晶圓廠──台積六廠，是全球最大的半導體單一廠房，建成以後供應台積電至少十分之一的產能，年產值約為新台幣二百五十億元。這座堪稱「天下第一大廠」的科技城堡是如何建造起來的？背後有什麼故事？它又有何「能耐」？

天下第一大廠：台積電成為半導體霸主之作

「四十年前我剛到矽谷的時候，那裡還是一大片蘋果園，但現在已是寸土寸金，我相信 台積六廠也會把台南科學園區四周甘蔗田，變成矽田，成為全世界另一個高科技奇蹟！」

一九九七年，張忠謀在台積電的第六廠、也是全台灣第一座十二吋晶圓廠的動土典禮上，留下了這段豪語。三年之後，台南科學園區附近甘蔗田依舊茂密，高壓電塔一座接一座兩旁延綿，經由南科超高壓變電所的二百一十萬千瓦的功率，不分日夜送往地平線上那座黑白紅相間的台積六廠。

樓層面積八萬八千八百平方公尺的台積六廠 ，是二○○○年時全球最大的半導體單一廠房，也擁有全球最大的一萬八千平方公尺的無塵室，至少供應十分之一的產能，在產能滿載的情況下，產值曾是當時台積電各廠之冠。

台積電領頭晶圓生產，各廠紛紛跟進

每當黑夜降臨，地平線就被這座工廠所照亮，三班制工人輪流上線，四週蛙鳴依舊，新市和善化之間的三抱竹村，開始有了第一家二十四小時的便利商店，南方之夜狂想曲開始暖場。

國科會產業分析師馬維揚指出， 與其說台積六廠帶動新一波十二吋建廠風潮，不如說台積電擴大了「戰爭規模」，各家觀望的氣氛也被台積電打破。一九九七年，當台積電正式宣布投入新台幣九百億元在南科建廠，進而建置十二吋晶圓生產線，半年之內，包括了聯電、茂矽、華邦、甚至旺宏，都紛紛宣布十二吋晶圓廠的計畫。其中，聯電和日立合建的十二吋晶圓廠，初期就要投入新台幣五百八十億元。

「沒辦法，不做等於宣告放棄，三年後看台積電慢慢把這個市場吃掉！」一名業界人士指出，聽到台積電決定要興建南科六廠相當驚訝，一方面當時全球只有兩座十二吋晶圓廠，而且都正在興建中，一座是英特爾的，另一座是西門子的 Infineon。這種全球最先進的製程，台灣並非沒有能力開發，只是台灣一向跟在大廠後面，供應產能。

 一九九八年，半導體的景氣正從谷底開始爬升，台積電卻讓競爭者喘一口氣的時間都沒有，台積電還在六廠配置第一條十二吋晶圓生產線，也是全台灣第一條點一三微米、銅製程的生產線。

泥濘的地表，馬上被一部部載來了鋼筋和水泥的卡車，劃下深陷的輪胎痕跡，台積六廠所需的高拉力鋼筋共三萬四千噸，等於可以建兩千五百戶國宅。　

第一批台積電人員約三十人，在資深建廠工程師林俊吉、處長劉人名率領下進駐，臨時搭建的兩層樓工寮就是「戰爭臨時指揮所」。眺望西邊，和台積六廠同一天動土的南科管理局的標準廠房和管理中心，也在加緊搶攻結構。曬得很黑的「阿吉」，是台積電第二十四號員工，可能也是台灣穿著最髒的億萬富翁，他從挖地基開始參與，地底、地面上下跑，穿著工程服直接前往南科籌備處，希望他們趕快把整個南科的 排水系統做好。

沼澤地上建廠，建築結構可承受八級強震

這裡原是一片沼澤地，三千年前就有文明在此棲息。不過三千年後卻是台南有名的淹水區，再加上地表二十五公尺下才有岩盤經過，地表沉積岩土質相當鬆軟。負責工程的互助營造公司董事長林清波表示，依照台積電對防震的要求，就算台灣發生八級大地震，六廠還是可以不受影響。以九二一大地震為例，當時新竹科學園區承受的最高地面加速度（PGA）是○．一三九克，而六廠可以承受高達○．六克的 PGA，等於是四倍以上。

同時，要懸吊主體建築的龍骨，必需緊緊抓住大地。歷史五十年的互助營造，有蓋過十五座晶圓廠的經驗，但是這次，互助營造要先把地基挖到三層樓這麼深（普通廠房約一樓深）、再埋三千根直徑五十公分的鋼筋混凝土樁吃到岩盤。只不過，大雨一來，剛灌好泥漿的結構就全部沖毀。

「光是地基就淹了兩次！」林俊吉表示，建廠的技術不是問題，但問題是他們效率太高，連南科周邊排水工程系統還沒完成就開始在地基灌漿，而每次淹水後，除了要清理地基，打掉重來，又要停工一星期，損失都達數百萬元。這也是台積六廠要在南科「生根」的代價！

當時在台積電三廠工作、台南出生的工程師陳仲怡，從大學時就北上中原大學唸書，畢業後就在新竹科學園區、一待又是八年。當他得知張忠謀決定在南科設廠時，還特別趁回家時自己騎摩托車來這裡看看。她穿過了一大片甘蔗田時，心就涼了一半，看見滿是泥濘的預定地時，心中更開始懷疑，何時才真的能夠回家。

每天要做五十個伏地挺身、鼻樑直挺的台積六廠廠長趙應成，是國內最早接觸 DRAM 製造的工程師之一，他的專長在「系統整合」。所謂「系統整合」，就是在半導體設計和量產之間，做溝通和整合的工作。台積電的人都喊他「老趙」，當他打包好了聯電總經理許金榮送他的鍾馗立像、正準備出發南科之前，總經理曾繁城還特別召見他，送他四個字：承先啟後。

台積六廠進駐南科，帶動龐大投資與周邊商機

說「承先啟後」是因為台積六廠是台積電最後一座八吋廠，也是全台灣第一座十二吋晶圓生產線。而另一方面，六廠內部空間的設計，包括內部四條生產線，可以互相支援，隨時從八吋變成十二吋，十二吋變成八吋，這也是國外最先進大廠的設計方式。

隨著地基的防震測試的完成，互助營造每天一千五百人次的工人，八個月內完成了地面上硬體架構，一九九年二月，台積六廠開始進行裝機的作業，第二批的三百人也開始進駐六廠，三分之一是北部召募再培訓六個月、三分之一在本地召募、三分之一是從竹科各廠調來，陳仲怡也在其中。

林俊吉告訴這三百人，這裡的星星很大、很亮，一天勞累之後，數星星睡覺是最好的消遣。

以往台南新市附近最貴的一桌菜是三千元，自從南科的台積六廠進駐後，變成了六千元，假日還座無虛席。南部的搬家公司也開始注意到高科技商機，投資數百萬買來「氣墊式」的貨櫃車，爭取運送半導體機器的生意，舉例來說，一部價值三億的十二吋曝光機組，從高雄港到南科，運費就高達六百萬元！

分寸之間，差別何止百萬。如果只是一座單純的八吋廠，建廠成本只要八到十億美元，也就是兩百五到三百億台幣左右。但是興建十二吋的晶圓廠，成本就變成了二十到三十億美元，也就是三倍的投資。

由於每一片十二吋晶圓可以切割的晶粒，比八吋晶圓多了二．二五倍，成本少了三○％。所以說投資十二吋晶圓廠，最主要是為了一場「成本的戰爭」。對於容易標準化而量大的 CPU 晶片、晶粒面積大的繪圖晶片業者，如果沒有一座十二吋晶圓廠，就意謂著未來每一片記憶體的成本比別人貴三○％。

南科全力支持台積六廠營運，朝「天下第一」邁進

要做到最大，成本才會最小，這是台積六廠要做天下第一廠的原因。趙應城白天領導年輕的工程師裝機、試機，下班後陪大家打壘球、打羽球。二○○○年七月十五日，台積六廠先成功達到月產一萬五千片八吋晶圓的目標，並在三個月後挑戰每月產能三萬片。 世界上從來沒有一座晶圓廠，在正式量產後半年內就可以達到這個數字 。

從打椿的那一天起，台積六廠就以規模和速度向「天下第一」邁進。

當時，全球的晶圓需求，大約每年增加三○％。二○○○年九月五日，時任副總統呂秀蓮的科技之旅來到台積電，張忠謀對她表示，等到二○一○年時， 全世界的 IC 有一半是來自專業的晶圓代工廠，而這一半來自代工廠的晶圓，又有一半是來自台積電！

「我們南科支持台積六廠全力運轉絕無問題！」現任南科管理局主任戴謙表示，每一片晶圓需要用到四噸的水，七○％可以回收，南科附近有三個水庫，包括新市、善化和箱涵，即使美濃水庫不建，也綽綽有餘。至於電力，南科有著像美國西部公路上一樣的高壓電塔連綿，背後有漳頂、烏山頭等三個迴路的電力，蓄勢待發。

關於南科對台灣第一座十二吋晶圓廠的支持，劉啟光表示，管理局已在他們權限內做得相當完美。不過，為了保險起見，台積六廠還是會有自己的備用發電廠，讓南科的地平線始終明亮。

台灣南部有足夠的人才嗎？

有了廠，還要有人，才能打仗。未來，台積六廠總共需要五千個人力，但是南台灣有足夠的人才嗎？

竹科附近有交大、清大，車程一小時左右還有中央和中原，提供了許多人才。針對這點，成功大學大工學院院長王駿發說，成大工學院有八千人，從環工到水利有十二個科系，人才供給面完整，人數等於整個交大。至於素質，王振明回答得更妙：「目前清大校長劉炯朗、交大校長張俊彥都是成大畢業，你說素質如何？」

台積電副董事長曾繁城也是成大畢業。台積電已在成大工學院設立講座及獎學金，拉近學術和實務的關係。離南科一小時車程處，還有中山大學和義守大學。更重要的是，原本南部很多理工人才開始回流，讓南部城市重新復活。南科人才就業博覽會上，台積電大排長龍，爭相擠進六廠大門，六廠人力資源處長劉啟光透露，連作業員職位的關說層級，有的都在立法委員之上。

當時，台積六廠約有一千七百名員工，二○○一年要增加到二千四百人，等於在一年中的二百四十個工作天裡，平均每天都要召募三名新人。關於台積電的人員召募，早期地方上曾有「台積電不用南科地方人」的抨擊，事實上， 目前台積六廠的員工約有半數是來自台南縣市 。同時，現在也有越來越多南部民眾開始知道台積電股票不好拿，除了要輪班，有時還得工作到深夜，這對許多習慣白天工作的南部民眾來說簡直不可思議。

台積六廠二百坪的餐廳裡，每天供應四餐，另外，還有奇美博物館經營的藝術咖啡廳供員工小憩；在台積六廠無塵室的入口處，交班時人潮洶湧，工程師和作業員在此互相寒喧後，上線的上線、回家的回家。但是在三樓的 300 mm 點一三微米工廠旁卻是另一副景象，有人在牆邊低頭啜著咖啡、有人在門外輕聲交談，緊張氣氛讓走過的人也加快腳步。

300 mm 點一三微米生產線，是台積電當時最先進的技術，也讓台積六廠成為台灣第一座量產十二吋、點一三微米晶圓的工廠。

台積六廠 12 吋量產的關鍵技術，取得半導體產業的主導地位

什麼樣的工程師可以領導台灣大廠和世界同步、開發出最先進的半導體製程技術？負責這條生產線的工程師是蔡能賢博士，清大物理系畢業的他，是美國麻省理工學院材料工程博士，原來是世界先進的副總經理，台灣開發出第一批六吋晶圓時，他就在現場；而八吋晶圓誕生時，他更自己開發出一套量產的模式。

現在，全球的半導體大廠和設備商都在屏息以待，看著他如何用最先進的快速大尺度曝光、全掃描式光罩機器，以銅製程開發出十二吋晶圓的量產模式！

包括全球最大的半導體設備廠美商應用材料，都派出最頂尖的工程師小組進駐台積六廠，隨時和蔡能賢的點一三微米小組討論十二吋晶圓設備的製作和改進。

對全世界的半導體設備商來說，十二吋設備機器正是下一波的主流，如果沒有跟上，也將被市場淘汰。一名設備商業者就表示：台積六廠十二吋量產的關鍵技術，已取得了半導體產業的主導地位。

「他是那種可以一個人用網球拍對牆壁打反手球，半個小時都不變換姿勢的人！」一名和蔡能賢熟悉的工程師指出，他對那種複雜精密、但是要有耐心 的工作很擅長。蔡能賢在四十歲時才開始學網球，但兩年後就打到新竹園區杯雙打亞軍，蔡能賢說，他最欣賞的球員是張德培，為了救任何一絲一毫的機會球，奮不顧身。

台積電每年都要蓋一座晶圓廠！

全球最大的半導體廠英特爾，在二○○○年年底正式量產十二吋晶圓，而台積六廠的時間表，則是二○○一年的第二季，月產五千片，當時緊追在後的是日立與聯電合資的十二吋晶圓廠，開出月產七千片的產能。面對這樣的激烈競爭，蔡能賢說，做好每一個細節是決勝關鍵。

「未來，台積電一年還要蓋一座晶圓廠！」曾繁城指出，隨供需起舞反而跌得更重，先蓋好廠房，景氣不好就先不裝機器。台積電從六廠開始，要走得更大步。

台積電在蓋第六廠時，就地挖到了不少三千年前的古物，這裡曾是台灣最早有文明的棲息地。站在這塊土地上，這座台灣最先進的一家工廠，傲視全球的產能和效率將為半導體的演化史再添新頁，也和 IC 產品優勝劣敗息息相關，不分晝夜，台積六廠正在挑戰歷史。

（本文書摘內容出自《器識：張忠謀打造台積電攀登世界級企業的經營之道》，由 商業周刊 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題；首圖來源： 台積電 。）

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（本文經合作夥伴 大數據文摘 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈3 個月時間，5 名黑客找出蘋果 55 個漏洞，賺了 5 萬多美元，還寫了篇博客記錄全程 〉。）

【我們為什麼挑選這篇文章】蘋果的消息這幾天充斥各新聞，大多聚焦在 iPhone 12 的設計與新功能，但在這波新機討論的聲浪中，蘋果卻被爆出 55 個網路服務漏洞，究竟是何方神聖，有辦法攻破蘋果的安全防線，而這些漏洞都被一一解決了嗎？（責任編輯：賴佩萱）

昨天，翹首期待的 iPhone 12 終於面世，不管是回歸經典方框設計，還是首次推出小螢幕 mini 版，都讓蘋果玩家大呼過癮。不過，在今年這場別開生面的發布會之前，以安全著稱的蘋果卻忽然被曝出 55 個漏洞。

想要剁手的朋友們儘管放寬心，因為這些漏洞已經被 5 名駭客報給了蘋果，還因此小賺一筆，獲得了 5 萬美金的獎勵。

想要拿獎金，五名同好一頭栽進蘋果研究漏洞

事情是這樣的，蘋果一直有對漏洞報告者進行資金獎勵的傳統，並且給這個項目取了個酷炫的名字—— Apple Bug 賞金計劃。今年 7 月，一位資深技術從業者 Brett Buerhaus 在 Twitter 上看到一位同行因為發現了蘋果的身份驗證繞行 bug 而獲得蘋果公司 10 萬美元的獎勵，於是非常心動，並召集了 4 位駭客朋友一起，研究蘋果的整個基礎程式。經過了長達 3 個月對蘋果線上服務的研究和分析，找出了 55 個漏洞，其中一些還非常危險。

比如，居心叵測的人可以利用這些漏洞製造一種蠕蟲，進而自動竊取某人的 iCloud 帳戶中的所有照片、影片和文檔，甚至能對受害者的聯繫人進行同樣的攻擊。

聽上去也太可怕了吧！

不過還好，在發現這些漏洞之後，這 5 名駭客就已經向蘋果進行了報告，蘋果隨即修復了這些錯誤。

Brett Buerhaus 接下來也以自述的方式，在自己的 部落格 上把這個過程和所有漏洞內容都記錄了下來。

入侵蘋果的第一步是弄清楚實際目標是什麼。Ben 和 Tanner 都是這裡的專家，所​​以他們開始弄清楚我們可以訪問的所有蘋果的內容。他們掃描的所有結果都在儀表板中建立了索引，該儀表板包括 HTTP 狀態代碼，標頭，響應正文以及 Apple 擁有的各個域下可訪問的 Web 服務器的螢幕快照，我們將在參與過程中參考這些。

簡而言之：蘋果的基礎設施規模巨大。

他們擁有整個 17.0.0.0/8 IP 範圍，其中包括 25,000 個 Web 服務器，其中 apple.com 下擁有 10,000 個 Web 服務器，另外 7,000 個唯一域，最重要的是擁有自己的 TLD（點蘋果）。我們的時間主要花費在 17.0.0.0/8 IP 範圍，.apple.com 和 .icloud.com 上，因為那是有趣的功能所在。

列出所有 Web 服務器後，我們開始在更有趣的服務器上運行目錄暴力破解。

這篇部落格文很快引起了海外媒體和不少網友的關注。

在國外媒體 vice 對這件事進行報導後不久，其中一名駭客 Sam Curry 就在個人推特上表示，蘋果告訴他們，他們還有機會獲得總計 28.85 萬美元的獎勵，因為之前蘋果只為部分漏洞付了錢，現在，他們準備再追加 28 個漏洞的獎金。

說到這次的項目，Sam Curry 在他的部落格文章中表示，「沒想到會花掉我們 3 個多月的時間」。

「這原本是一個附屬項目，我們每隔一段時間會進行一次工作。但是在新冠疫情的影響下，我們有了很多額外的空閒時間，最終累積下來，每個人平均投入了數百小時。」

5 萬的獎金，是多了還是少了？

不過，在這次的事件上，比起駭客們發現的漏洞，人們對於蘋果給予的獎金數額更感興趣。

我們來簡單做一下數學。5 名駭客用「數百小時」來研究蘋果的線上服務，他們在三個月內發現了 55 個漏洞，蘋果獎勵他們 5 萬美元，這麼算下來的話，每個人每個漏洞大約值 250 美元，或者每個人每月的「薪水」是 17171 美元（約台幣 515130 元）。

安全公司 Phobos 的創始人 Dan Tentler 感嘆道，這「非常低」。

Tentler 在一次線上會議中對 Motherboard 表示：「在我看來，兩到四周的安全評估，大約就能值到 50K 美元，尚且不論這 5 位駭客發現的問題本身其實更有價值。」

「想像一下，如果有任何威脅國家安全的不法分子發現並利用了這些漏洞，造成的損害將會有多大。但是，蘋果卻告訴他們和大眾，這一切只值 5 萬，這讓我不得其解，並且這與他們所宣揚的將嚴肅對待隱私和安全問題的說法背道而馳。」

不過在著名漏洞懸賞專家 Katie Moussouris 看來，蘋果給出的金額可能是公平的。

Moussouris 表示：「查找基於網絡的漏洞所需的技能比移動端或 iOS 的要更容易。」「從邏輯上講，蘋果會為能夠入侵其核心操作系統的人支付更高金額，這可能也是為什麼蘋果願意為 iCloud 數據洩露等系統漏洞支付金額。」

Moussouris 總結說：「真正的問題是，蘋果可以向專業的滲透測試人員提供文檔，讓他們在更少的時間內找到更多的漏洞，而不是浪費時間進行黑匣子檢查，尤其是考慮到兩者的價格並不會相差太大。」

認識蘋果的漏洞揭發獎勵機制

在駭客們向蘋果報告了發現的漏洞後，蘋果發言人表示，「我們重視與安全研究人員的合作，以幫助確保用戶的安全，感謝團隊的協助，我們將從 Apple Security Bounty 計劃中獎勵他們」。

Apple Security Bounty 是蘋果在 2016 年宣布啟動的一個計劃，時任蘋果安全工程和體系結構負責人 Ivan Krstic 在 Black Hat 上宣布，蘋果將開始向發現其產品漏洞的研究人員提供最高 200,000 美元的現金獎勵。

Apple Security Bounty 的設立，旨在消除安全架構的某些秘密，並向願意幫助改善蘋果安全性的駭客、研究人員和密碼學家開放，這其中涵蓋了 HomeKit、AutoUnlock 和 iCloud 鑰匙串的安全功能。

蘋果給的獎金太少，駭客把漏洞拿去黑市賣會更賺？

不過，這四年間，儘管蘋果也開始慢慢向部分研究人員發放獎勵，但總的來說，這項計劃並沒有達到最初的目的，因為對於大多數安全研究人員來說，參與這項計劃可能並不划算，他們需要投入大量的精力，最終的收入也無法可能證明前期的時間投入是合理的。

一位前蘋果員工就在推特上吐槽到，「獎金就是最好的勞動力」。

2017 年，Motherboard 採訪了部分安全研究員，他們都表示，iOS 漏洞非常值錢，但與之相對的是，蘋果給出的獎金太少，因為就算發現了漏洞，他們也不會報告給蘋果，這些漏洞在黑市上可以賣到更高的價錢。

Zimperium 安全研究員 Nikias Bassen 表示：「把漏洞賣給其他人可以得到更高的價格，對於那些以此謀生的人來說，肯定是不會選擇把漏洞直接報告給蘋果的。」

不過，毫無疑問，這 5 個人在未來幾個月內，會獲得更多的收入。

「我認為，蘋果可能會支付與這些發現同等價值的金錢。公平地說，我們在短時間內解決了大量問題，但處理這些問題的過程比報告 1 或 2 個問題要困難得多。」

儘管如此，這只是錯誤專家賞金行業中許多專家認為是個大問題的又一個例子。正如網絡安全諮詢公司 Trail of Bits 去年在部落格文章中所寫的那樣，「試著以工程師的身份參加漏洞獎勵活動謀生，就像說服自己在德州足夠優秀，辭掉工作也能正常生活一樣」。

駭客發現哪些漏洞？

想必到現在，大家對於這些駭客到底發現了蘋果的哪些漏洞還十分好奇。

別擔心，在 部落格 上，Brett Buerhaus 公開了他們發現的 55 個漏洞，這裡也節選了其中兩個，先給大家過過眼癮。

透過認證和授權旁路，蘋果傑出教育家計劃被攻破

我們花時間入侵的第一個服務器之一是「蘋果傑出教育家」網站。這是一個僅限邀請的 Jive 論壇，用戶可以使用他們的蘋果帳戶進行認證。這個論壇的有趣之處在於，一些註冊應用的核心 Jive 功能是透過蘋果公司建立的自定義中間頁面移植過來的，以便將他們的認證系統（IDMSA）與使用用戶名/密碼認證的底層 Jive 論壇連接起來。

這樣做的目的是為了讓用戶能夠輕鬆地使用他們已有的 Apple 帳戶來驗證身份，而不需要創建一個額外的用戶帳戶。你只需要使用「用蘋果登錄」就可以登錄到論壇。

不被允許進入論壇的用戶的登陸頁面是一個申請入口，你提供自己的訊息，然後由論壇版主進行評估審批。

當你提交使用論壇的申請時，就像你正常註冊 Jive 論壇一樣，你提供了幾乎所有的帳號訊息。這樣就可以讓 Jive 論壇根據你的 IDMSA cookie 知道你是誰，因為它把你蘋果帳號的郵件地址和論壇綁定在一起。

在申請註冊使用論壇的頁面中，有一個隱藏的信息是「密碼」字段，其值為「##INvALID#%！3」。當你提交了包括用戶名、姓名、郵件地址和雇主在內的申請時，你也在提交一個「密碼」值，這個密碼值從頁面上的一個隱藏的輸入字段被秘密地綁定到你的帳戶上。

<div class=”j-form-row”><input id=”password” type=”hidden” value=”###INvALID#%!3″><div id=”jive-pw-strength”>…

觀察到這個隱藏的默認密碼字段後，我們立即想到一種方法來手動認證應用程序，並訪問論壇的核准賬戶，而不是嘗試使用” 用蘋果登錄” 系統登錄。我們採取這個方法是因為我們每個人分別註冊時的密碼都是一樣的。

如果有人使用這個系統進行申請，並且存在手動認證的功能的話，你可以簡單地使用默認密碼登錄到他們的帳戶，完全繞過「用蘋果登錄」登錄。

從表面上看，你似乎並不能手動認證，但在 Google 搜索了後，我們發現了一個「cs_login」端點，它是用來用用戶名和密碼登錄 Jive 應用的。當我們手動提出測試 HTTP 請求來驗證蘋果傑出開發者應用時，我們發現它試圖透過顯示密碼錯誤來驗證我們。

當我們使用自己之前申請的帳戶時，由於我們還沒有被批准，所以應用程序不允許我們進行身份驗證。如果我們想進行身份驗證，就必須找到已經批准的會員的用戶名。

這時，我們將 HTTP 請求加載到 Burp Suite 的入侵器中，並嘗試通過登錄和默認密碼來強行輸入 1 到 3 個字符的用戶名。

大約兩分鐘後，我們收到了一個 302 響應，表示用默認密碼成功登錄到用戶名「erb」的帳號中。我們成功了！現在，我們的下一個目標是對具有高權限的人的身份進行認證。我們截圖了幾張訪問記錄，點擊「用戶」列表，查看哪些用戶是管理員。我們登錄到列表中看到的第一個管理員賬戶，試圖證明我們可以通過管理功能實現遠程代碼執行，但是，我們遇見了一些障礙。

當我們試圖以管理員帳戶瀏覽「/admin/」（Jive 管理員控制台）時，應用程序重定向到登錄頁面，看起來像是我們還沒有通過認證。這很奇怪，因為這只是 Jive 應用的行為，我們之前都沒有觀察到這種情況。我們的猜測是，蘋果公司根據 IP 地址限制了管理控制台，以確保應用程序永遠不會完全被攻克。

我們嘗試的第一件事是使用 X-Forwarded-For 來繞過我們猜測的限制，但很遺憾，這失敗了。接下來我們嘗試的是加載不同形式的「/admin/」，以防應用程序有訪問管理員控制台的特定路徑黑名單。

僅僅經過幾次 HTTP 請求，我們就發現「GET /admin;/」允許攻擊者訪問管理控制台。我們通過設置一個 Burp Suite 規則，自動將 HTTP 請求中的「GET/POST /admin/” 改為”GET/POST /admin;/」，從而實現了自動繞過。

當我們最終找到並加載管理控制台時，障礙又出現了。我們無法使用一般的功能來演示遠程代碼執行（沒有模板、插件上傳，也沒有標準的管理調試功能）。

這時，我們停下來想了想自己的問題，意識到我們認證的賬號可能不是應用程序的「核心」管理員。我們又繼續認證了 2-3 個帳戶，最後才認證為核心管理員，並實現了可以進行遠程代碼執行的功能。

攻擊者可以（1）通過使用隱藏的默認登錄功能手動認證繞過認證，然後（2）透過在請求中發送修改後的 HTTP 路徑訪問管理控制台，最後（3）透過使用插件上傳、模板或文件管理等眾多 RCE 的功能中的一個來徹底破壞應用程序。

總的來說，這將使攻擊者能夠做到以下事件：

1. 在 ade.apple.com 網站服務器上執行任意命令
2. 訪問內部的 LDAP 服務以管理用戶帳戶
3. 訪問蘋果公司的大部分內部網絡

儲存跨站點腳本漏洞：允許攻擊者透過修改電子郵件竊取 iCloud 數據

蘋果基礎設施的核心部分之一是他們的 iCloud 平台。該網站作為蘋果產品的照片、視頻、文檔以及 App 相關數據的自動存儲機制。此外，該平台還提供了郵件和查找我的 iPhone 等服務。

郵件服務是一個完整的電子郵件平台，用戶可以發送和接收電子郵件，類似於 Gmail 和雅虎。此外，iOS 和 Mac 上都有一個默認安裝的郵件應用程序。郵件服務與文件和文檔存儲等其他服務一起託管在「www.icloud.com」上。

這意味著，從攻擊者的角度來看，任何跨站點腳本漏洞都將允許攻擊者從 iCloud 服務中檢索他們想要的任何信息。在這一點上我們開始尋找任何跨站點腳本問題。

郵件應用程序的工作方式非常簡單直接。當服務收到一封電子郵件，用戶打開它時，數據被處理成一個 JSON blob，通過 JavaScript 進行過濾清理和分解，然後顯示給用戶。

這意味著就內容過濾而言，沒有服務器端對電子郵件進行處理，而呈現和處理郵件體的所有實際功能都在客戶端完成的 JavaScript 中。這並不一定是件壞事，通過理解我們需要在源代碼中具體破壞什麼，可以簡化標識 XSS 的過程。

基於 Style 標籤混淆來存儲的 XSS

當測試此功能時，我最終遇到的一件事是「<style>」標籤。這個標籤很有趣，因為 DOM 只會取消帶有結尾「<style>」標籤的元素。這意味著，如果我們編寫「<style> <script> alert（1）</ script> </ style>」並且完全在 DOM 中呈現，則由於標記的內容嚴格是 CSS，因此不會出現警告提示並且腳本標籤已填充在標籤內，並且沒有超出結束標籤。

從安全清理的角度來看，Apple 唯一需要擔心的是結束 Style 標籤，或者如果頁面上有敏感信息，則是通過導入鏈接進行 CSS 注入。

我決定集中精力打破 Style 標籤，因為這將是一個非常簡單的存儲ㄒXSS，如果可以實現。蘋果不會意識到這一點。

我玩了一段時間，嘗試了各種排列，最後發現了一些有趣的現象: 當郵件中有兩個 Style 標籤時，Style 標籤的內容會被連接到一個 Style 標籤中。這意味著，如果我們可以將「</sty」放入第一個標籤，並且將「le>」放入第二個標籤，就有可能欺騙應用程序，使其認為我們的標籤仍然是開放的，而實際上它並不是。

我發送了以下有效負載以測試是否有效：

<style></sty</style><style>le><script>alert(1)</script></style>

該電子郵件在我的收件箱中彈出。我點擊了它。有警報提示！它奏效了！

頁面的 DOM 包括以下內容：

<style></style><script>alert(1)</script></style>

由於郵件應用程序託管在「www.icloud.com」上，這意味著我們具有瀏覽器許可權，可以檢索 iCloud 服務的相應 API 的 HTTP 響應（如果我們可以潛入 JavaScript 以與他們聯繫）。

上述有效負載的解釋如下： 在這一點上，我們認為最酷的概念證據會是竊取受害人的所有個人訊息（照片，日曆信息和文件），然後將相同的漏洞利用轉發給其所有聯繫人。

我們構建了一個簡潔的 PoC，它將從 iCloud API 返回照片 URL，將其粘貼到圖像標籤中，然後在其下方附加用戶帳戶的聯繫人列表。這表明可以檢索這些值，但是要滲入它們，我們必須繞過 CSP，這意味著除了「.apple.com」和其他幾個域外，沒有其他任何簡單的出站 HTTP 請求。

對我們來說幸運的是，該服務是一個郵件客戶端。我們可以簡單地使用 JavaScript 來給自己發送電子郵件，附加 iCloud 照片 URL 和聯繫人，然後發送受害者簽名的 iCloud 照片和文件 URL。

基於超連結混淆儲存的 XSS

後來，我發現了第二個以類似方式影響郵件的跨站點腳本漏洞。

對於這類 semi-HTML 應用程序，我總是要檢查的一件事是它們如何處理超連結。自動將未標記的 URL 轉換為超連結似乎很直觀，但如果它沒有被正確地清理或與其他功能結合在一起，就會變得很混亂。這是查找 XSS 的常見位置，因為依賴於 regex、innerHTML 和所有可在 URL 旁邊添加的可接受元素。

此 XSS 的第二個有趣功能是完全刪除某些標籤，例如「<script>」和「<iframe>」。這很整潔，因為某些東西將依賴於字符，例如空格，製表符和換行符，而 remove 標記留下的 void 可以提供這些字符而無需告知 JavaScript 解析器。這些差異使攻擊者可以混淆應用程序，並潛入可以調用 XSS 的惡意字符中。

我花了一段時間來研究這兩種功能（自動超連結和某些標籤的完全刪除），直到決定將兩者結合起來並嘗試觀察它們的表現方式。令我驚訝的是，以下字符串破壞了超鏈接功能並混淆了 DOM：

https://www.domain.com/abc#<script></script>https://domain.com/abc

在通過電子郵件本身發送以上內容之後，內容解析如下：

<a href=”https://www.domain.com/abc#<a href=” https:=”” www.domain.com=”” abc=”&quot;” rel=”noopener noreferrer”>https://www.domain.com/abc</a>

這在一開始是非常有趣的，但利用它會有點困難。在標籤中定義屬性很容易（例如 src、onmouseover、onclick 等），但是提供值就很困難了，因為我們仍然需要匹配 URL regex，這樣它就不會逃脫自動超連結的功能。最終在不發送單引號、雙引號、括號、空格或反引號的情況下工作的有效負載如下：

https://www.icloud.com/mail/#<script></script>https://www.icloud.com/onmouseover=location=/javascript:alert%28document.domain%29/.source;//

有效負載在 DOM 中生成如下內容：

<a href=”https://www.icloud.com/mail#<a href=” https:=”” www.icloud.com=”” onmouseover=”location=/javascript:alert%28document.domain%29/.source;//&quot;”>https://www.icloud.com/onmouseover=location=/javascript:alert%28document.domain%29/.source;//</a>

並給我們這個美麗的警告：

這個有效負載來自@Blaklis_的一個 CTF 解決方案。我最初認為它可能是不可利用的 XSS，但似乎總有某個地方可以解決邊界情況下的 XSS。

我最好的解釋是（1）加載初始 URL 時，「<script> </ script>」中的字符在自動超鏈接過程中是可接受的，並且沒有破壞它，然後（2）刪除了腳本標籤創建了一個空白或某種類型的 void，這些在不關閉初始超鏈接功能的情況下重置了自動超鏈接功能，最後（3），第二個超鏈接添加了額外的引號，該引號用於打破 href 並創建 onmouseover 事件處理程序。

第二個 XSS 的影響與第一個 XSS 相同，不同之處在於，用戶必須通過將鼠標置於電子郵件正文中的某個位置來觸發 onmouseover 事件處理程序，但是可以通過製作整個電子郵件的超鏈接簡化此部分以使其更容易觸發。

總體而言，攻擊者可能會濫用此訊息來：

創建一種蠕蟲病毒，該蠕蟲能夠以靜默方式洩露/修改 iCloud 帳戶信息（包括照片和視頻）；在受害者的瀏覽器中靜默執行任意 HTML 和 JavaScript。

看到最後，你認為蘋果這 5 萬美元給少了嗎？

（本文經合作夥伴 大數據文摘 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈3 個月時間，5 名黑客找出蘋果 55 個漏洞，賺了 5 萬多美元，還寫了篇博客記錄全程 〉。）

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【為什麼我們挑選這本書】許多工程學科的學生在大學期間花了不少時間研讀物理、數學、化學，但卻失望地發現，這些跟現實世界的距離卻沒想像中接近，因為在教學上，這些學科是分開學習的，學科間的連結並不多。

本文作者約翰‧庫本納斯（John Kuprenas）執業工程師與綠能建築專業工作者，也是 STV Group 公司的資深的副董事長與代理董事。他認為每個工程學間都有一致的脈絡，日常生活終究可以推導出來！因此他寫了《工程師的思考法則》這本書，不只幫助想投入工程學科的新人，也幫助一般人更了解工程師眼中的迷人世界觀。（責任編輯：鍾佳瑀）

你認知的工程師，是什麼工程師？

「在每一個大問題裡，都有一個小問題等待優先解決。」―東尼 ‧霍爾

＊譯註：霍爾（1934-）英國計算機科學家，圖靈獎得主，開發了霍爾邏輯、交談循序程式、快速排序演算法等。

工程師認為他們的專業迷人、有創造力並充滿有趣的挑戰。然而行外人卻經常認為工程學是重複性高、機械性而且讓人感到挫折。

兩種觀點都明顯為真。因為工程是門複雜的學問。工程學需要在大學課程的前兩年密集地學習數學、物理與化學。儘管聚焦在這些重要學科上，大學課程往往並沒有展現學科間的連結。

《工程師的思考法則》試圖翻轉這一點。藉由強調基本概念背後的常識、各項工程學專業主題之間的關聯、簡單的抽象概念如何從日常生活中推導出來，這本書展現了工程學背後的脈絡，相信能讓讀者一瞥工程學的林與樹。

工程的核心不是計算，而是解決問題

學校可能側重於教導計算的方法。但 計算並不是工程的階段目標或最終目的，計算只是用來找到問題解決方案的許多手段之一。 而藉由計算所找到的解決方案，其所提供的有效改良方法將能被客觀量測。

工程師如何找到問題？

每一個問題都深深緊扣著一個我們熟悉的基本概念。這個概念可能來自靜力學（statics）、物理學或數學。

當我們遇到複雜的問題而無從下手，試著從那些問題中找出能以熟悉的原則或工具掌握的部分。 我們可以直覺地、或是系統性地掌握這種拆解問題的方式，只要最終用來解決問題的方法在科學上是可靠的就行。

從熟悉處開始下手，就能指出通向解決方案的途徑，或者能指向有待發展的新工具或新見解。

以下是工程師在解決問題時，採用的思維：

1. 檢查過多或過少都會產生更多錯誤

有時，檢查會淘汰良品，或沒有準確地辨識出瑕疵品。假陽性（false positive，誤將良品辨識為瑕疵品）除了替換產品的成本外沒有太嚴重的後果。但假陰性（false negative， 誤將瑕疵品辨識為良品）則可能會有嚴重的後果，因為產品可能無法發揮應有的功用。

然而，更多的檢查不必然能解決問題。從統計學角度來說，無限的檢查將使幾乎每個產品都會被找出某些瑕疵。 最理想的檢查頻率，能在不小心淘汰良品所造成的損失以及沒有測出真正瑕疵品所造成的後果間，達成平衡。

2. 不要假定解決之道

設計者在進入到產品設計的階段時，便已對問題的根本、其導致原因、以及可行的解決方法做了許多假設。

一個有智慧的設計者會用倒吃甘蔗的方式思考，先調查問題的成因，以及造成問題成因的成因，以及這些成因的成因。 這可能會帶來與末端用戶期待截然不同的可能性，但這最能有效滿足真正的需求。

3. 工程師會從整體、系統性的角度來思考

系統必須被視為一個整體來分析，然而分析整體並不是分析部分的加總。部分的表現取決於它與所在系統間的關係；而系統如何表現則取決於系統內的關係網絡，以及系統與其他系統間的關係。

「系統性地思考」意味著一致而徹底地採用某種特定的思考方法。「像系統一樣思考」則意味著對系統及其相關連結進行思考―系統內的關係網絡、系統間的關係以及那個包含了所有系統的巨大系統。

4. 工程師能拓展問題的維度

幾乎所有問題都比一開始看起來的還要龐大。

把這點放在心上，並在一開始就拓展問題的維度―你不用多做什麼，因為問題的各個面向幾乎都會自動向外開展。 比起從解法有限的狹小維度起頭，而後再來拓展維度，不如一開始就拓展維度，而後再來縮小範圍。

5. 所有的工程師都會計算，而好的工程師會溝通

科學概念、分析技術與數學計算等解決工程問題的方法都已發展了數百年。在早期，工程師有一套奠基於數學、化學、物理學的共同語言，這使得世界各地的工程師能有效率地瞭解彼此工程上的突破與發展。

隨著更多工程專業領域的出現，工程師「對話」的需求也變得更迫切。現在的工程師不但需要注意領域內高度專業化的術語與概念，同樣地，工程師必須要能夠將這些專業術語轉換成能被客戶、使用者及其他工程師瞭解的日常語言。

6. 當你解決一個問題後，請再解決更多問題

工程學是一門專業，工程師們則被要求解決各種特定問題。

解決問題時，別被其他可能的問題分散注意，而忘了原本應該解決的問題。但也不要過於專注同一問題， 而讓你無法在能力之內處理更多問題。

7. 清楚說明「為什麼」，而不只是「要做什麼」

當你將一個概念傳達給其他設計師、以繼續發展設計構想時，讓每一個決定背後的理由都能被知曉，無論是技術上的、人體工學上的、個人因素上的，或是其他。藉由闡明你的意圖，你能讓他們瞭解並保留計畫中最關鍵的目標，同時給了他們探索你未曾想過的可能性的空間。

同樣，當一個設計師請求你的幫助時，請他／她解釋先前各個決定的理由，以及他 ／她的目標。這樣就算你的回答不是對方預期的，也不會讓這場討論演變到令人失望的地步。

8. 通常來說，工程學並不發明輪子，而是改良輪子

偉大的發明，通常是在過往各項成就的逐步進展中催生的。1917 年，吉登昂 ‧森貝克（Gideon Sundback）發明了現代拉鍊。然而，惠康 ‧朱德森（Whitcomb Judson）早在森貝克發明拉鍊的十八年前就發明了「鉤子扣鎖」（clasp locker），而平縫機發明人艾利亞斯 ‧浩威（Elias Howe），則在桑貝克發明拉鏈四十年前就取得了「使衣物自動連續閉合」的專利。桑貝克以一顆顆「勺狀」的鍊齒，取代了過往的鉤子與鉤眼的扣鎖構造，每英吋的扣鎖密度增加，為我們提供了熟悉的開關拉鍊的滑動機制。桑貝克取得「可解開的扣鎖構造」的專利六年後，B ‧F‧顧里區（B. F. Goodrich）推出了應用桑貝克扣鎖裝置的膠鞋，他以開關拉鍊發出的聲音「Zipper」稱呼拉鍊。

工程是在深刻的人類問題與日常的人類活動所串連出的連續性間進行的。 那些未意識到連續性的工程師，會傾向於機械式地完成工作。而那些意識到連續性的工程師，將會更能適應時代的變遷、突來的挑戰與未知的狀況。而那些對連續性了然於心的工程師，則最有可能貢獻出創新的事物。

（本文書摘內容出自《工程師的思考法則》，由 原點出版 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題；首圖來源：pexels。）

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新冠疫情促使企業採取在家工作措施。雖然在家比較自在，時間也更有彈性，但是根據 Google 的內部調查，Google 工程師的 coding 效率卻降低了。為什麼？

自認為無法調整工作進度的人，coding 效率降低 30%

根據外媒《The Information》的 報導 ，Google 工程績效負責人 Michael Bachman 對管理階層指出，接受調查的 Google 工程師當中，第二季只有 31% 認為自己的生產力高，比 3 月的調查結果下降了 8%。這種狀況在新人身上更明顯。

此外，自認為無法調整工作進度的人，寫程式效率降低 30%，提出 Change List 的比例降低 45%；而自認為工作效率好的工程師，提出 Change List 的比例則下降 20%。

可能原因：新人無法得到指導，或遠端會議的討論深度不足

原因是什麼呢？有人認為新人工程師需要資深工程師指導，但遠端工作導致溝通難度增加，新人無法得到足夠的指導；也有人認為遠端會議的討論深度不如實體會議，導致對專案的掌握不足。有工程師在 Reddit 分享 ，進辦公室的好處，是能夠與同事密集接觸，激盪創意的火花；還有工程師表示，在公司「比較好查資料，例如翻閱操作手冊等等。」

也有不少工程師不以為然，並在 Reddit 分享 自己的工作效率因為遠端而提升的經驗。這些工程師表示，在家上班的好處，是比較不會受到干擾。

但多數 Google 員工希望進辦公室上班。根據 Google 在 7 月的內部調查，62% 的員工希望能進辦公室，只有 10% 的員工希望永遠在家工作。雖然在家工作的時間較彈性，能節省通勤時間，也能避免被干擾，但進公司上班仍是不少人的渴望。

參考資料

《The Information》、《Reddit》

（本文提供合作夥伴轉載；首圖來源：Pxfuel CC Licensed）

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對研究人員來說，程式語言、編譯器與函式庫都是決定數據分析效能的因素；在當今的大數據 AI 時代，Python 是相當受歡迎的程式語言。然而，物理學家 Lee Phillips 投稿外媒《Ars Technica》，認為在海量數據的處理上，Julia 更優秀，是科學研究者愛用的程式語言之一。

什麼是 Julia？

Julia 運算速度快，能解決 Python 的雙語言問題

Julia 是一種進階通用的動態程式語言，於 2012 年上市，是相當年輕的程式語言。Julia 起初是為了滿足高效能數據分析而設計的，不需要直譯器，具有運算速度快的優勢。

Phillips 認為，Julia 的運算速度快，能解決 Python 的「雙語言問題」。Python 的缺點是速度慢，為了加快速度，工程師必須使用 C 語言，重寫運算最耗時的程式碼；雖然速度能夠提升，但工程師必須維護兩種語言的程式碼，產生了雙語言問題。

除了運算速度快，Phillips 表示，Julia 能吸引科學家的注意，關鍵在於它解決了電腦科學的難題：表達問題（expression problem）。

Julia 透過多重調度處理表達問題

在電腦中，函數與程式的功能是處理輸入的指令，然後將結果輸出；數據類型是函數操作的數字與其他資訊的集合；函式庫則是函數的集合，以及它們處理的數據類型的描述，集合起來執行一組相關的任務。

Phillips 表示，有的函數庫以函數式語言編寫，圍繞程式組織，有的以物件導向的語言編寫，圍繞成分組織。在一種情況下，工程師不能在不重寫現有程式的情況下添加新的成分，而在另一種情況下，工程師不能在不重寫現有工作的情況下添加新的程式，這就是表達問題。

Julia 透過多重調度（multiple dispatch）處理表達問題。多重調度是 Julia 的核心組織原則，因此它既不是物件導向，也不是函數式。多重調度能讓工程師自由且直接的混合與配對函式庫，來執行編寫函式庫的人從沒想過的任務。

除了多重調度，Julia 也有語法易讀性高的優點

Julia 不是第一個透過多重調度解決表達式問題的程式語言，Common Lisp 已經有此功能 40 年了，Perl 也具備這個能力。不同的是，多重調度是 Julia 的核心，而在其他的程式語言，多重調度是選擇性的，而且會影響性能。但 Julia 之所以受到科學界的歡迎，Phillips 認為，除了多重調度之外，語法易讀性高也是原因。

當然，現在 Python 還是最大宗，最受歡迎的程式語言，或許 Julia 在大量數據處理與科學界有優勢，但 Python 是否會被取代，現在誰也說不準。

參考資料

《Ars Technica》

（本文提供合作夥伴轉載；首圖來源：flickr CC Licensed）

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全球產業正在數位化，無論是走在商場可見的語音查詢介面、每月查帳能透過銀行設立的 Chatbot 查詢，甚至是無人不曉的 Siri 都是科技逐漸走入普通人生活的寫照。要機器讀懂人的語言十分艱難，更遑論依照問題做出精準的回覆；工程師為了 AI 演算法忙得頭昏眼花，而 Google 日前開放的 LIT 工具或許能幫一把。

Google AI 研究人員於 GitHub 上 開源能協助第三方開發者理解與檢核自然語言處理（natural language processing，NLP）的工具，又稱 Language Interpretability Tool，簡稱 LIT。

為什麼 Google 要推 LIT？

自然語言處理（以下簡稱 NLP）主要幫助機器人能正確理解並與人溝通。且過去工程師在執行相關作業時，AI 模型往往會因為資料庫中的偏見等人為因素，而出現超呼預期的行為。若要提前測試與排除人為障礙，工程師得耗費大量時間成本，但資源緊縮的狀況下，這種狀況是不容許的。而這也是 LIT 的優勢所在。

LIT 能解決的三個 NLP 挑戰

LIT 工具能回答工程師在自然語言處理上的三大問題。一、AI 模型在什麼狀況下答覆精準度會下降？二、AI 模型為什麼會做出特定預測？而三、若調整 AI 模型中字體、動詞時態或是代名詞的代表性別，例如英文裡的 he、she、it，AI 模型是否會受影響、會不會穩定運行？

LIT 可以讓工程師提前測試對模組的假設，在無需龐大時間成本的情況下，可視化資料與得到執行假設後的分析。過程中，工程師可以隨意在資料庫中新增數據，並且即刻獲得 AI 模組的未來變化。更好用的是，LIT 能夠讓工程師左右同時比對因資料不同而改變的兩種 AI 模組，讓 NLP 相關作業變得更容易且有效率。

只要 Python 能跑，LIT 就能支援！

據 GitHub 說明頁面 指出 ，只要 Python、TensorFlow、PyTorch 可以跑的模型，就能使用 LIT 工具做預期分析。除此之外，LIT 工具也支援多種 NLP 作業過程，例如 Classification、Regression、Span labeling、Seq2seq 以及 Language modeling。

GitHub 傳送門：點我 。

參考資料

《VentureBeat》

（本文提供合作夥伴轉載，首圖來源：Unsplash, CC Licensed。）

《TO》品牌活動「CONNECT」深度專題重磅更新！ 

（本文經合作夥伴 大數據文摘 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈“沒有大學文憑我們也要”，蘋果、谷歌打破“學歷”魔咒？〉；首圖來源：pexels。）

【我們為什麼挑選這篇文章】學歷是否等於能力，一直是教育界與職場選人用人討論的重點。由於網路科技的進步，許多線上學習資源問世，讓人們在家也能自主學習，那在成為工程師的路上，大學教育甚或碩士文憑，真的有必要嗎？（責任編輯：賴佩萱）

最近幾個月，Apple 和 Google 在教育領域掀起波瀾。Google 在職業證書計劃中推出了一系列新課程，只需大約六個月即可完成，並且不需要有一定的基礎。

Google 線上課程詳細報導：【價值等同大學文憑】Google 高 CP 線上課程，6 個月搞懂專案管理、數據分析、UX 設計！

與此同時，Apple 宣佈於今年 2 月在阿拉巴馬州啟動一項名為「愛德農場」（Ed Farm）的新計劃，幫助學生、教師及成人學習程式。

想要到矽谷工作，一定要有高學歷嗎？

近年來，像 Google 和 Apple 這樣的科技公司希望透過提供新的課程，來鼓勵學生在課外學習各種熱門技術，從而改變整個教育格局。

也就是說，事實上很多大公司對於學歷的要求也沒那麼苛刻，只要有足夠的能力， Apple、Google 都會為你敞開大門。

Apple 和 Google 在教育領域頗有建樹，推出了許多面向學生和成人的軟體開發及其他技術技能課程。對於某些職別，兩家公司都不再要求需要大學學歷，認為沒有文憑也不會影響招聘。

這些科技巨頭的舉措表明， 除了傳統的四年制大學學習之外，要想在技術行業積累職業技能，還有更多的機會 。

蘋果首席執行官 Tim Cook 甚至在 2019 年表示，過去一年該公司在美國的職位中約有一半是沒有大學學歷的。據 Glassdoor（職場社群）了解，Google、Apple 和 IBM 等公司的某些職位都是不需要大學文憑的。

只要有能力，文憑並非必要條件

儘管如此，專家認為，大學文憑對於大多數領域都是至關重要的。不過，隨著越來越多的科技公司對替代教育或開發訓練營的接受，即使沒有證書文憑，仍可能獲得高薪工作。

事實上，蘋果早在 2016 年就推出一款「人人編程」（Everyone Can Code）課程，將更多的程式教育與學校教育整合。 今年 7 月，蘋果還發布了一項新課程 ，以幫助教師更好地運用程式技術以滿足課堂教育的需要。

Apple 和 Google 的高管們也談到了為什麼沒有大學文憑不會影響求職人員的應聘。

在 Google 工作了十年的前人事業務高級副總裁 Lazlo Bock 於 2014 年接受《紐約時報》採訪時說：「某些人雖然沒讀過大學但依然能脫穎而出，這種人就是非凡之人，我們應該竭盡所能找到他們 。」

蘋果 CEO 庫克認為，學生在學校學到的知識與工作中實際所需的技能可能存在差距。他在 2019 年的美國勞動力政策諮詢委員會會議上說：「與許多企業一樣，我們研究了學生在大學獲得的技能與我們認為將來所需的技能之間的差異，歸根結底，程式能力是非常關鍵的。」

只有高中學歷有能參與 Google 專案，但可能會面臨許多外界異樣眼光

那不上大學究竟如何才能去到自己心儀的公司？來看看下面這個例子。

只有高中學歷的 OpenAI 研究員親述：你需要去上大學嗎？

Christopher Olah 是 OpenAI 的一位技術研究員，只有高中學歷。儘管他沒有本科畢業，也獲得了一份優質的工作，但他用親身經歷告訴我們，其實不鼓勵走非傳統的道路，因為這樣風險更高，而且這很大程度上取決於個人條件。

他給出了一個建議，將大學與具體選擇進行比較。如果你的計劃是獨立學習或從事項目，這則值得特別考慮。Olah 表示自己就曾做了三年專案，成長了很多——但也很容易失敗。

重要的是， 我們需要意識到，沒有學位可能會帶來若干負面的長期後果 。比如在工作中是否能承受別人對你的「特別關注」，還有那些來自家庭和社會的壓力。

但 Olah 用他的實際經歷告訴我們，不上大學也並非不可。在他的個人履歷中，可以看到他有豐富的工作經驗，不僅在多倫多大學做過助教，還在 Google Brain 有過一年的實習經歷，隨後成為了 Google Brain 的助理研究員。然後從 2018 年 10 月至今，一直擔任 OpenAI 的技術研究員。

那他是如何讓 Google 和 OpenAI 為他敞開大門的呢？

Olah 為我們介紹了他的學習資源，比如線上課、參加一些夏令營、線上社群的交流活動，甚至關註一些相關領域的公眾人物。他還建議那些想要自學的人們在科研實驗室參加一些學術實習，或是在公司實習，都會對自己的成長有極大的幫助。

更多關於 Olah 的介紹可以看他的部落格：http://colah.github.io/about.html

但別忘了 Olah 最先說的那句，不上大學風險相對更高。

求職市場中，學歷和能力到底哪個重要？

專家認為，大學的價值遠不止學到的學術知識。

Ladders Inc.（職業諮詢和求職網站，其職位年薪均在十萬美元以上）的創始人兼首席執行官 Marc Cenedella 表示，大學文憑可以告訴未來的雇主，你還有其他的優勢。

畢竟，大學四年意味著你已經能夠根據老師的指導完成各項功課。此外，根據美國勞工統計局的數據，擁有大學及以上學歷的人往往比沒有學歷的人賺得多得多。

不過 Cenedella 也表示，像 Apple 和 Google 這樣需要各種人才的大型公司可能是個例外，他們是在找尋擁有特殊技能的人。

他在談到 Apple 和 Google 時稱，「對於 Apple 和 Google，從一年前開始，我們就已經不需要透過大學招生部門的通報來確定一個學生的優劣，我們可以自己進行檢查和評估。」

但如果你不想讀大學，也需要知道這些選擇可能會使你走上更艱難的職業道路。TCS Education System 總裁 Michael Horowitz 表示，甚至像蘋果這樣一直在倡導非傳統教育的公司也更傾向於聘請既具有大學文憑又經過技術培訓的人。

這並不是說不能選擇職業技術學校。Horowitz 認為，即便大學文憑已經成為高薪工作的敲門磚，你仍可以選擇職業學校和程式訓練營。

但是最重​​要的是， 認真學習，並確保所學的課程確實可以讓你展開職業生涯 。

紐約的職業教練兼諮詢師 Lynn Berger 表示：「這（職校或課程）與上大學不同，你可能需要在開始前先進行更多的調查，以便了解所得到的學位或證書對你有什麼用。」

像程式訓練營這樣的新型線上課程可能有一天真的可以代替傳統的四年制大學，但 Cenedella 表示目前還不太可能。

「問題是，在接下來的十年中，我們是否會看到替代教育的崛起，讓人們不需要花四年時間，也不需要花 40 萬美元就可以獲得和大學學習相同的競爭力。我認為這很難，因為如今的大學教育對大多數雇主來說還是具有強大的影響力。」

（本文經合作夥伴 大數據文摘 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈“沒有大學文憑我們也要”，蘋果、谷歌打破“學歷”魔咒？〉；首圖來源：pexels。）

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站齡 25 歲的批踢踢，本月 24 日在台灣零時政府（g0v）宣布：站方決定製作官方版 App 啦！

對於不知道 PTT 的讀者們：PTT 全名「批踢踢實業坊」，是台灣的電子佈告欄 BBS，根據 維基百科 介紹，「是使用人次最多的華語網路服務之一，亦為網路言論自由文化的孕育地之一」，擁有超過兩萬個不同主題的看板，每日有上萬篇的新文章被發表以及閱讀。

PTT 承諾永久學術中立，絕不商業化、不營利。其於 1995 年 9 月 14 日推出，今年 25 歲了！

而站方也在 g0v 的提案上，說明現在 PTT 遇到的問題，並提出目前規劃的解決方式。

PTT 現在遇到什麼問題？

PTT 因為匿名的關係，容易使得有心人士利用假帳號的方式針對特定議題「帶風向」，使得有些人對於 PTT 的印象，可能是「網軍集散地」，對此，站方目前限制只有台大學生能夠註冊，以避免更多有心人士註冊假帳號；此外，因為 PTT 並不靠演算法推播文章，所有文章都依照發文時間排序，也因此讓使用者在尋找好文的時候，需要花很多時間在廢文海裡撈。

另外，站方也有注意到，僅用推文、噓文與箭頭的「鄉民集體智慧」，仍不足以形成客觀的文章評鑑機制，也讓板主管理看板較為困難。

對此，站方希望透過推出官方 App 的方式，補足現在 BBS 系統的不足。

PTT 官方 App 有哪些功能？

站方表示，官方 App 的設計參考了美國的電子佈告欄 Reddit，預計新增使用者的互評機制以及文章排序選擇，讓文章跟推文都可以被評價，使用者就可以根據互評機制更容易找到好的文章。

此外，透過互評機制，文章作者也可以因互評機制累積評價，鼓勵作者繼續分享好的文章及資訊。

站方也提到，目前官方 App 的開發團隊包含 UIUX、後端及 iOS、Android App 開發者，App 目前也已經完成 Demo 版本了！

編按：現在已有許多開發者做出各式 PTT 瀏覽器，而各家軟體的功能、設計也不盡相同，鄉民也經常爭論到底哪個軟體才是 PTT 霸主，如：Mo PTT、PiTT、BePTT、JPTT 等。每個軟體都各有特色而有支持者，如熱門文章、投票功能等，不過鄉民一致同意的是：希望官方 App 不要有廣告啦！

官方 App 徵求協助者！

站方最後在簡報上提到，目前也還在徵求協助者，歡迎希望參與開發的強者加入，若對程式不了解也可以加入成為 App 測試者，歡迎與站方聯繫，一起讓 PTT 變得更好！

附上提案影片：

台灣零時政府 g0v 網站也有更詳細的提案說明，徵求跳坑者：

Ptt 不能亡：社群機制重構與降低使用者進入門檻

歡迎各方大神與有志人士加入！

參考資料

批踢踢 、YouTube #1、YouTube #2、g0v

（本文提供合作夥伴轉載。）

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（本文經合作夥伴 大數據文摘 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈他，生物系畢業，剛入職連 Java 都沒聽過，卻在馬雲的要求下，三週寫出淘寶網雛形 〉。）

【我們為什麼挑選這篇文章】成為工程師一定要相關科系畢業嗎？靠著一股對電腦、寫程式的熱情，有沒有辦法找到一份好工作？這篇文章的主角—蔡景現，生物系畢業，卻以工程師身分進入阿里巴巴工作，還被馬雲列為合夥人，他怎麼做到的？（責任編輯：賴佩萱）

1024 是 2 的十次方，二進制計數的基本計量單位之一。隨著網路的興起，10 月 24 日這一天也被賦予了新的含義，那就是工程師的節日。

今天既然是工程師節，那就來說一些輕鬆的話題吧，今天要為大家介紹一位阿里巴巴早期的工程師——蔡景現。

在阿里內部，蔡景現可是一位傳奇人物，他不是科班出身的工程師，生物系畢業後加入阿里，剛開始連 Java 都沒聽過，但是作為淘寶網最早的元老工程師，他在馬雲的要求下，和另外兩位戰友一起，三週寫出了淘寶網的雛形。

三人團隊徒手打造「淘寶」網站，只花三周就完成

早在 2000 年蔡景現就加入阿里巴巴，在阿里有個外號叫「多隆」，這個名字來源於《鹿鼎記》中一個天真、熱情、善良的角色。他為人十分低調，可以說是近乎掃地僧般的存在。

2003 年，蔡景現被馬雲拉進了一個秘密計畫，和另外兩位工程師一起從零開始，要在一個月內搭建一個名叫「淘寶」的網站，並涵蓋所有交易系統和論壇系統，結果他們只用了三週的時間就完成了。

沒錯，他就是淘寶網初創團隊的三名工程師之一。而如今，淘寶網成為了全球訪問量第 10 大的購物網站。在那之後將近五年的時間裡，蔡景現獨自負責這個購物網站上的所有搜索引擎功能。

蔡景現熱愛寫程式、解決問題，從小小工程師變公司合夥人

儘管在同事們眼中，蔡是一個文靜、內斂的人，但他的程式能力和樂於幫助同事解決程式問題的精神卻是出了名的。他對程式的熱愛是顯而易見的，他經常帶著筆記本電腦，忙著做專案，並且能在短時間內為遇到困難的同事提供優雅的解決方案。

在蔡景現團隊的努力下，從 2003 年淘寶網誕生起，兩年內其市占率從 8% 飆升至 59%，超過了 eBay 中國（市場佔有率從 79% 暴跌至 36%）。

他們的成功無疑為阿里巴巴上市打下了堅實的基礎。

2014 年，在上市前夕，阿里更新了最後的招股書，新增了三位合夥人，其中一位就是蔡景現。於是，這位努力付出不計回報的「掃地僧」以 26 億身價一舉登上了 2017 年胡潤財富榜。

蔡景現就這樣從一個默默無聞的碼農成為了阿里巴巴高級研究員兼合夥人。

勤奮苦學肯吃苦，蔡景現為阿里巴巴的貢獻有目共賭

1976 年，蔡景現出生於浙江省蒼南縣靈溪鎮蔡垟村一個農村家庭，從小就沉默寡言。1991 年 9 月，15 歲的蔡景現進入蒼南中學。和很多男生一樣，蔡景現也偏科，理科成績十分突出，而在語文、英文方面則略有遜色。

上了中學後，他接觸到了類似小霸王一樣的學習機，還看到了一本關於 Basic 程式語言的書，從此便入了迷。在他心裡，這大概就是最初激發他興趣的「電腦」和「程式」了吧。

1994 年，他考入了杭州大學；2000 年，蔡景現拿到了杭州大學生物系碩士學位，隨後就留在了杭州，加入了阿里巴巴。所以，這位「碼神」也並非科班出身，一開始他對於寫程式只是感興趣，剛進入阿里的時候甚至連 Java 是什麼都不知道。

但據了解，他好學又肯吃苦，每天除了吃飯上廁所，就是寫程式。蔡景現曾說，「因為在做自己喜歡的事情，解決問題和寫程式讓我很有成就感。」

阿里巴巴資深副總裁彭蕾這樣評價他，「作為阿里最早期的員工之一，蔡景現伴隨阿里成長，在專業方面攻克了很多技術難題，個人魅力也激勵了許許多多的工程師。論各方面，他成為阿里合夥人都是實至名歸。」

（本文經合作夥伴 大數據文摘 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈他，生物系畢業，剛入職連 Java 都沒聽過，卻在馬雲的要求下，三週寫出淘寶網雛形 〉。）

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【為什麼我們挑選這篇文章】有別於傳統制式的教育體制，「自學」是近年許多家長為了讓孩子能夠適性發展、有更多時間自我探索，而選擇的教育方式，但自學的成效如何呢？

本文作者何孟軒現年 19 歲，從 國中起在家自學，現為交大學生， 同為 Hahow 和 Udemy 的講師。將透過本文分享他這幾年來的自學經驗，以及他是如何學習程式、開課成為講師的心路歷程。（責任編輯：賴佩萱）

我父親是位伊朗人，母親是台灣人，從小被問到大的就是你是哪裡人？伊朗有沒有打仗？父親從來沒聽說過自學，覺得讀書是得來不意的一件事情，但母親認為，重點不是在讀書，而是父母的陪伴會影響孩子一輩子的成長。

不斷自我探索，自學領域從「美術」轉向「程式」

母親認為：「全世界的動物都是媽媽帶著孩子，只有父母會把孩子丟出去給別人管」，母親希望可以由她親自帶著我一直到我成年，期間母親並沒有辭去工作，而是一邊帶著我一邊做好她份內的事情。

在台灣，才華和成功是相互垂直的概念。今天自己有天份，為什麼會不被社會所重視？ 如果選擇自學，時間就是你獲取到的最大資源 。

關於何孟軒的自學計畫： 不靠古板學習，16 歲台灣少年自學成工程師和 Python 講師！現在還要開課教學啦

在我自學時間內，迷失在時間的無底洞、走不出同溫層、沒有勇氣踏出去看世界，是我剛自學所遇到的最大問題。而我一心想要把我喜愛的美術專業提升，卻還是會思考到未來的路終究要回到體制內，殘破不堪的現實會讓我懷疑自我定位，以下哲學問題一直徘徊在我的腦海裡：

1. 自己不適合自學？
2. 母親給予我探索的空間，但我真正要什麼？
3. 我希望我可以變成什麼？
4. 我可以做什麼？

「你很適合往新媒體的方向發展，但一旦介入到新媒體，你一定會想要創作個人的東西，這個時候如果懂『程式』，你就有了強大的工具。」— 唐光華

自學期間，自學訪視委員唐老師來訪視，老師聽完我對美術、電腦感興趣，給予一番建議，唐老師亦曾經歷陪同孩子自學的過程，因此這樣的建議讓我深刻地考量了程式未來的發展性、應用性，以及自學生得以「多方嘗試」的時間彈性，因此經過與父母的討論後，他決定暫緩美術領域的學習，將自學計畫由「美術」轉向了「程式」。

從 Python 開始，認識程式的美學

自學生是非常特別的， 我們值得去做這些探索的事情，因為我們已經付出不走在體制內的風險 。

程式讓我有了學習方向，我自己也覺得探索是好事，但可以把探索轉換為嘗試，嘗試學習程式的時候是非常艱困的，當時我並不知道要如何在網路上打關鍵字找程式資源，因為這對我來說是新的東西。

在母親找到的一位程式家教老師的教導下，我慢慢理解程式的應用，而老師教我第一個語言就是 Python，老師和我說：把程式想成一個又一個的功能，就好像美術一樣，有畫板、水彩筆、顏料等，等你需要的時後再去使用，而不是完全去記住所有東西，就這樣… 老師慢慢帶著我學習 Python。

這樣的 Python 教學維持了一年後，正巧遇上 Apple 推出了 Swift（開發 iOS 系統更簡單的程式語言），老師認為，Swift 與 Python 在編寫上十分類似，兩者能夠順暢地銜接，於是，便開始將 Swift 帶入往後的教學中。

自學生走入職場：一切和我學的差好多

學習是一回事，要怎麼 Follow Up 所有你在學習的東西又是另一個學問，學習的東西可以運用到哪裡？我決定進入職場鍛鍊自己。

起因於家教老師與家人的鼓勵，我開始投遞履歷，想從職場的實務經驗裡學習，而初試啼聲也順利進入一間新創公司，開啟為期四個月的職場體驗。

在公司裡，我擔任 iOS 工程師，負責整合遊戲的軟體到 iOS 的系統中，讓公司原有的 AR 產品在手機上也能玩；另外，我也必須不時配合公司的需求，製作出各項體驗產品的 Prototype。

公司所要求的和我所學習到的是截然不同的東西，基本上我學的都是基礎中的基礎，公司要求客製化，每個專業都是公司存活成長下去命脈，在這之中，我了解到的責任和與人溝通的經驗，都是我無法在家裡自學學習到的。

工作後，他體認到「主動」的重要性

在公司學習後，我發現到我需要精進自己的程式能力，於是我回到最初學習的 Python，我發現到我當時學習程式的費用是不可思議的貴，我很希望不要有更多人走跟我同樣的道路。

因此我想結合自身技術幫助其他想學程式的孩子，在課程的整體規劃和評估後，我認為線上課程平台在授課時間、地點上具備彈性，也能在開課前確認市場需求，是個最理想的開課管道，便主動致信 Hahow 表明開課意願，順利有了之後的合作。

何孟軒的 Hahow 課程： 漫遊程海 | Python 入門到製作遊戲演算法

開設課程讓我發現到，之前在公司所學習到的責任和態度是在職場上不可或卻的基本元素之一，解決每一位學員的程式問題也都是一個責任，這讓我在開課的期間大量解決學員所遇到的程式問題，也更精進自己的程式能力。

在這段期間，我遇到人生中第二位貴人——輔大的韓教授，他看到了我在 Hahow 開的課程，並邀請我到輔大演講、協助研究生論文裡所需要跑的股市程式。但其實我對金融和股市一無所知，教授說可以給予我金融方面的知識教導，而我把程式的專業拿出來，以此結合這兩者領域。

我從原本的協助到擔任教發中心的諮詢委員，教導老師與學生學習 Python，同時也與金融碩士生研究如何運用 Python 發展人工智慧結合金融科技，這些都是我至今難得的經驗。

結合金融、程式、美學，他在線上課程開啟自己的一片天

我發現到我對金融和程式的興趣，不但可以結合這兩者，也可以和美學方面的知識做結合。

透過程式繪製圖表，美國 Udemy 平台發現我在 Python 上面的專業和經驗，邀請我到 Udemy 平台上開設課程。於是我回想起我在 Hahow 上開課的經驗，我一邊可以助人學習，自己也可以有所成長，再加上我想要更精進自己的程式和股市的能力，因此我決定在 Udemy 上開設我的第一堂股市課程。

何孟軒的 Udemy 課程：

1. Python & 金融：打造你的奇幻股市投資旅程
2. Python 入門到製作股市分析

剛開始可以說是非常不順利，Python 在股市上面的應用是仰賴股市下載、分析或繪製的套件，因此告訴學員如何下載套件以及確保他們能夠執行順利，是我遇到的最大困難。

想要透過程式分析股市的客群偏向 30 ~ 40 甚至有 50 歲以上的長輩（這讓我相當訝異），有位長輩告訴我，他們想要的不是教學影片，而是可以立即分析的程式碼，這讓我思考一個問題：如果今天 5 年後 10 年後大家都會寫程式，那能不能直接把程式碼包裝起來，讓大家直接去使用，而不是透過影片自己學、慢慢撰寫。

於是我嘗試將程式碼範例貼出來，並且將自己的教學角色變成顧問類型的角色，來回答每一位學員在安裝到技術上的問題。如今這樣的模式獲得近 3000 位學員的支持，並且學員涵蓋 28 個國家。

自學走出自己的路，何孟軒：我 不想做個規範性的社會人

從自學到教學，我發現自己的能力是可以不斷自我突破、可以有所改進的，而我拿出勇氣走到現在，包含母親的支持與鼓勵、唐老師和韓教授給我的建議，讓我證明我有能力可以做到這一切。

我想對同是學生的朋友或想要讓孩子們自學的家長們說，家庭是自學不可或缺的因素，我們都想要讓孩子學習到最好的，但同時也要看那是不是孩子想要的，陪伴和鼓勵絕對勝過謾罵與監督。

而孩子自己也要能體會到，父母不可能永遠陪伴著你，你必須要在成長的時候意識到這一點，在得來不易的環境下，探索那些有可能喜歡的事物，並勇敢去嘗試；當你找到那個你能夠盡情發揮的領域，就是你可以給父母最好的禮物，也是你對自己最好的證明。

（本文經原作者 何孟軒 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈自學也可以不一樣，我今年 19 歲創辦線上課程學員涵蓋 28 個國家〉；意投稿者可寄至：edit@fusionmedium.com，經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。）

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【為什麼我們挑選這篇文章】AI 可以幫助處理繁瑣的事物，包含在跟拍球場上移動快速的足球。只是當蘇格蘭人們配合防堵疫情，唯一觀看球賽的管道只有這有這台直播時，這個跟拍 AI 犯的錯簡直不可饒恕啊。（責任編輯：鍾佳瑀）

本文經 AI 新媒體量子位（公眾號 ID：QbitAI）授權轉載，轉載請連繫出處
作者：量子位

用 AI 來直播足球比賽，會是怎樣一種體驗？

現在，真有一家蘇格蘭足球俱樂部引入了 AI「攝影機」。

該俱樂部驕傲地宣稱，此 AI 能自動追蹤足球在球場上的蹤跡，讓因疫情無法親臨現場的球迷，穩坐家中也不錯過任何一個精彩瞬間。

 但就在最近一場比賽上，這位 AI 攝影師遇見了它的一生之敵—— 一位光頭裁判（邊線裁判，lineman）。

註：足球比賽中，Lineman 為判定球是否出界，又稱為線審、邊線裁判、巡邊員。以下以邊線裁判/裁判簡稱。

 先來一起複習一下現場。

一開始，一切都顯得很正常，雙方球員退到中場等待門將開球，鏡頭也緩緩拉遠。

但當邊線裁判入鏡，場面就有點不太對了。

 AI 突然就放棄了看球，把鏡頭對準邊線裁判的腦袋。

這場面就有點尷尬了，趕緊人工修正一下。

小失誤，小失誤，我們接著來看比賽。

這是一個界外球。球員將球擲回場內，雙方正在激烈地爭搶……哦不，光頭裁判再次入鏡……嗯，我們看不到場上的那顆足球經歷了什麼，只能從裁判帥氣的揮旗中推斷一二。

人工校正也不能阻止這隻 AI 對光頭的執著……

於是，在家裡觀看這場比賽的球迷，90 分鐘的大部分時間里其實一直在圍觀邊線裁判的光頭，甚至連球是怎麼進的都沒看著……

看來是時候要求裁判必須要戴帽子或假髮了。

有球迷在看完這場比賽後，如是說道。還有球迷吐槽，科利納還好退得早，齊達內看了想舉報。

在 hacker news 和 reddit 等技術社區中，網友們也對這場「精彩」的比賽直播展開了熱烈的討論。

有網友表示，根據他的經驗，光頭、足夠亮的白鞋、燈光、比賽場地旁訓練場上的球、球員用來熱身的球，都是訓練 AI 時需要考慮的干擾因素。

對此，有網友笑稱，看來需要的不僅「這是球」數據集，還需要一個「這不是球」數據集。

比如這種：

而面對 AI 如此犯傻的表現，也有網友直接開了嘲諷模式：

我看把足量放射性材料塗在球上，用伽馬相機追蹤效果會更好。

還有網友建議，看來 AI 偏愛禿頭，科技公司應該聘請更多禿頭人才來提高多樣性。

總之這一次，只能說 AI 還有很大提升空間了。

你覺得呢？

（本文經合作夥伴量子位授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈尴尬！直播球赛的 AI 自动追踪摄影机，把边裁的光头当成了足球 〉。）

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（本文經合作夥伴 數據分析那些事 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈Python 有望超越 Java 排名第二！TIOBE 釋出 2020 年 10 月程式語言排行榜 〉。）

【我們為什麼挑選這篇文章】Python 開源、易讀、易上手的特色，成為許多程式學習者入門程式的首選語言，在開發市場和教育市場都有很大的潛力。在 TIOBE 公布的十月程式語言排行榜中，Python 的聲量已逼近 Java，被認為可能成為 C 之後的第二名。（責任編輯：賴佩萱）

TIOBE 程式語言排行榜中 C 和 Java 一直佔據著前兩位，但隨著 Python 近年來越來越強勢，市場佔有率一直在提升，去年已升至排行榜第三。而 Java 相對來說有些下滑，此消彼長，Python 有望在未來幾個月超越 Java，排名攀升到第二。

Python 聲量逼近 Java，差距僅小於 1.3%

本月 Python 的佔比已經達到了 11.28%，而 Java 下滑至 12.56%，差距小於 1.3%，越來越接近。

來看下中國的情況，以下是百度指數的資料統計，從 2017 年開始 Python（藍色線）的搜尋指數，已經逐步甩開 Java（綠色線）的搜尋指數，說明 Python 的關注度越來越高。

Python 2 已停止更新，最新版本為 Python 3.9.0

Python 目前的版本分為 2.x 和 3.x，3.x 是不相容 2.x 版本的。Python 2.0 於 2000 年 10 月 16 日釋出。

官方宣佈，2020 年 1 月 1 日，停止 Python 2 的更新。Python 2.7 被確定為最後一個 Python 2.x 版本。

Python 3.0 於 2008 年 12 月 3 日釋出，它對語言做了較大修訂且不能完全後向相容。最新穩定版本 3.9.0（2020 年 10 月 5 日）、預覽版本 3.10.0a1（2020 年 10 月 5 日）。

如果你對 Python 感興趣可以參考：

• Python 2.x 教程
• Python 3.x 教程
• Python 2.x 線上編譯工具
• Python 3.x 線上編譯工具

從排行榜看程式語言趨勢

本月，在前 10 的排名中與 9 月份相比沒有變化。

9 月份程式語言排名前十的分別是：C、Java、Python、C++、C#、Visual Basic、JavaScript、PHP、R、SQL。

10 月份程式語言排名前十的分別是：C、Java、Python、C++、C#、Visual Basic、JavaScript、PHP、R、SQL。

排名 1–20 的程式語言：

各大程式語言的歷史排名（1988–2020）：

程式語言「名人榜」（2003–2019）：

TIOBE 每個月都會公佈一次程式語言的排行榜，這份排行榜排名基於全球技術工程師、課程和第三方供應商的數量，其中包括了流行的搜尋引擎以及技術社群，如 Google、百度、維基百科等等。

資料反應目前主流程式語言的變化趨勢，對我們學習和工作可作為一個參考，但各個語言都有它們各自適合的應用場景，不必過於在意，畢竟程式語言的好壞在於如何去使用它。

（本文經合作夥伴 數據分析那些事 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈Python 有望超越 Java 排名第二！TIOBE 釋出 2020 年 10 月程式語言排行榜 〉。）

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【為什麼我們挑選這篇文章】求職市場中，學歷和能力哪個比較重要，一直是討論的重點，名校光環、學歷越高，就越容易、越能保證找到條件更好的工作嗎？而年紀對求職也會產生不利的影響嗎？（責任編輯：賴佩萱）

本文經 AI 新媒體量子位（公眾號 ID：QbitAI）授權轉載，轉載請連繫出處
作者：量子位

「獲得機器學習博士學位後，我大概已經 36 甚至 38 歲了，找工作會很困難嗎？年齡歧視在矽谷普遍存在嗎？」

這是 Reddit 論壇上，一位年輕人 po 出的帖子。

他今年 26 歲，此前並未從事過任何技術型工作。

但現在，他忽然找到了自己夢想——開發一款強大的遊戲/圖形引擎，「只需要少量的資金和人力，就能製作遊戲。」（他真正的夢想是製作遊戲或 CGI 電影，但意識到單人或小組，不可能做出像 GTA5 或是巫師 3 這樣的遊戲）

這名年輕人認為，機器學習也許能助他實現夢想，所以想在攻讀電腦科學本科後，再去讀個機器學習的博士。

然而，選擇還沒開始，他卻已經陷入了焦慮： 傳言矽谷盛行年齡歧視、內捲很厲害，那還能在 38 歲後找到工作嗎？

網友給出了自己的答案。

找工作 vs 念博士，網友們怎麼說？

大部分網友熱衷於比較「工作」和「讀博」，這也一直是個經久不衰的話題。

「讀博比找工作還困難」網友 jbcraigs 和 pacific_plywood 都認為，這名年輕人搞錯了重點關注的問題。他們表示，從難易程度來看，與其想著「博士會找不到工作」，獲得博士學位應該更難吧？

網友 agent00F 更是認為， 技術工作的難度往往達不到博士水平，只要有經驗就能做了 。

「讀博是在矽谷搞研究唯一的途徑」網友 woooshywsh 則表示，從心態來看，這種情況下要讀博，首先得做好 40 歲賺不到錢的打算。如果能接受，50 歲前找工作反正不是問題（當然，他還調侃，矽谷沒有想像中那麼高大上，裡面很多人甚至連基礎知識都不紮實……）

此外，如果對機器學習本身興趣不大，加上 30 歲才獲得 CS 本科學位，找到機器學習的實習會比較困難。

但既然這名年輕人想在矽谷搞研究，那麼讀博就是進入矽谷做研究科學家的唯一路徑。

「要看成本，包括機會成本」Key-Sail 則從「成本」的角度分析了這個問題，他認為，讀博是一種「機會成本」，技術相關的博士學位所帶來的機會大約價值 100 萬美元。

如果想要進入高科技公司，就應該花盡量少的時間在學術界，並開始在高科技公司積累財富。

但如果不考慮機會成本，就沒有讀博的必要。那麼，現實情況是怎麼樣的呢？

計劃總是趕不上變化

網友 hopticalallusions，兩種身份都經歷過了。他工作了一段時間後，又在 30 歲選擇回去讀了博士。

現實是，計劃永遠趕不上變化：工作的時候想讀博，讀完卻不一定能出來。作為一名曾經的高級軟體工程師，他選擇在工作後回到科研界，並於 30 歲時完成了博士學位，方向是神經科學（因為想搞懂「真實的」神經網絡）。

但在讀博期間，發生了很多變化：由於資金問題，他不得不去做助教，耗費搞科研的時間和精力；而且他結了婚，並有了小孩。

好不容易完成博士學位後，又遭遇了今年的疫情，要是找不到工作，他可能連最低的醫療保險都無法獲得。

為此，他不得不放棄 30 歲就業的打算——為了能更多地陪伴家人，也為了健康保險、穩定收入，他選擇了申請博士後。雖然他仍計劃就業，但估計又得等 3、4 年以後了。

現在他想來有點後悔，畢竟本來可以花點積蓄，先在家遠程辦公的。他的看法是，學術界真的很亂，而且在讀博後，不一定能再回到最初的目標，但只要想找技術型工作，最後就逃不脫「年齡歧視」這樣的話題。

在現實中，這樣的情況究竟該怎麼應對？

工程師求職市場還是存在「年齡歧視」？

「年齡歧視真實存在，但技術永遠能說話」網友 DarthBob 作為一家科技公司的老闆，以一個招聘者的身份回答了這個問題。他認為，年齡歧視真實存在，但如果面試者適應性強、技術夠好，那年齡就不會在考慮範圍內。

DarthBob 表示，自己在招人時，面試過很多年長的工程師，主要有兩種類型。一類年長的工程師在面試時，為人處世圓滑，但在被問到技術類型中比較具有挑戰性的問題時（例如「如何選擇合適的算法」），開始明顯地變得束手無策，甚至表現得非常不自在。

即使各項指標都不錯，但 DarthBob 認為，他們已經不太願意接受挑戰了，一般不予錄用。

另一類年長的工程師「放蕩不羈」，在面試中表現得比較隨意，但無論是技術型面試、還是對於最新技術趨勢的了解，他們都非常在行，且表現出明顯的熱情。這類工程師通過的機率很高。

DarthBob 認為，「年齡歧視」被拿出來說事，是因為的確有這種事：一部分年長的工程師，願意以「初級開發人員」的薪水，幹「高級管理層」的工作。

看起來公司穩賺不賠，但現實是，這些年長的工程師還是難以找到工作。

「如果從很早之前就開始從事技術工作，那為什麼現在要申請這樣的薪資？」DarthBob 這樣解釋。

說到矽谷圈的年齡歧視，他認為最根本的問題是： 到了那樣的年齡，你還能繼續擁抱技術，快速學習新事物、適應新變化嗎？

年長者身上的確存在一些共性，或是難以做出改變、或是從事管理工作太久而喪失了做技術的基本能力。

但如果技術好、對新事物有熱情，哪怕 70 歲也能找到工作。

那麼，你認為「年齡歧視」現象在工作中存在嗎？對於上述網友的觀點，你怎麼看？

（本文經 AI 新媒體量子位 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈從頭花 12 年讀個機器學習博士，究竟值不值？〉。）

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AI 人臉辨識已經不新奇，現在，可以辨識鋪滿毛的熊臉了

埃德（Ed Miller）和瑪麗（Mary Nguyen）這對夫妻原是美國矽谷的 AI 軟體工程師，幾年前在網路上看到阿拉斯加棕熊的影片並喜歡上這種毛茸茸的可愛巨大的生物。而恰巧的是，阿拉斯加的卡特邁國家公園和自然保護區（Katmai National Park）就正在尋找能夠用 AI 來協助動物保育的技術人員。

以狗狗臉部辨識系統為基礎，訓練出 BearID AI 辨識系統

埃德和瑪麗在一個致力於媒合工程師與保育的網站上（wildlabs ）找到了兩位想運用臉部辨識來幫助棕熊研究工作的棕熊保育學者： Clapham 博士及 Chris 保育員，並開始了密切的合作，這對夫妻一起用業餘的時間幫助這項研究技術的開發。

他們以一份已經能判別出狗狗臉部的辨識技術為基礎，儘管這項技術最開始的功能僅僅只是能夠自動畫面中的狗 KEY 上眼鏡和八字鬍，但是以這項技術為底層邏輯，來訓練辨識棕熊的 AI 模型卻十分有效。

他們開發出的 AI 模型學習了超過 4500 張棕熊臉部辨識照片，如今這套 AI 模型已經可以自動判別攝影機目前拍到的是哪一隻棕熊，像是 Lucky, Toffee, Flora 和 Steve，準確率也已經高達 84%。

科技與保育結合，為共同熱愛的棕熊努力

經過幾年的開發，埃德和瑪麗最近在 生態與演化 雜誌上公布了這份研究成果，並將這套熊臉辨識系統取名為「BearID」。目前這套系統能為保育工作者們監控世界各地熊隻的健康與族群狀況，未來更有機會可以拓展到其他生物領域上面。

「棕熊的個體辨識難度相對比較高，因為他們身上不像人類身上有痣、指紋等標誌，也不像斑馬、長頸鹿等動物一樣身上有獨特斑紋」Clapham 博士表示。但這套名為 BearID  的系統在訓練過程中能夠自動提取並找到熊臉的相關性，這是人類腦袋做不到的事。

BearID 系統的 AI 資料訓練仍然在精進中，Clapham 博士希望未來可以再拓展到其他的品種例如：懶熊、馬來熊以及亞洲黑熊等，甚至是「狼」等其他物種。

這項技術最終理想的應用，是希望未來系統能夠直接告訴民眾他們所見的生物，除了物種名稱，還包含了性別、年齡等其他資訊。

（本文提供合作夥伴轉載；參考資料： The New York Times 、 Ecology and Evolution。首圖來源：Pexels）

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【我們為什麼挑選這篇文章】軟體工程師的面試流程繁複，通常不只要一關接一關被拷問，上機實測也是必要篩選方式之一，如果又是全球知名科技公司如 Facebook、Google 、Amazon、Apple，這些業界頂尖人士搶破頭都想進的公司，更是難上加難！

本文作者鄭淳展畢業於美國 Texas A&M University Computer Science 研究所，曾任職於美國 Viasat、美國 Indeed，現任美國 Google 軟體工程師。看完他在多家知名公司的面試經歷，不禁佩服他的毅力，相信這篇文章對以美國公司為目標的軟體工程師，會有很實用的幫助。（責任編輯：賴佩萱）

作者：鄭淳展（Bill Cheng）

哈囉大家好！來美國算一算也六年了！工作快四年，這幾年也跳槽兩次。想說用這篇統整我這四年來在美國換工作的經驗，和如何在今年 COVID 期間拿到 Google 、FB 、Microsoft 三間公司的 Offer。希望我的經驗能幫助更多台灣人在美國找到工作。

此文章會有三個部分：

1. 新人找工作和第一次跳槽
2. 第二次跳槽
3. 如何準備面試和談薪水

2016 年碩士畢業（New Grad）

背景：人生首次求職，因為當時的女友（現在的老婆）在德州讀書，所以投了兩三百間位於德州的公司。

結果：幸運地錄取 Viasat ，拿到了人生第一個 Offer，這一待就是兩年。

面試細節：

1. Viasat（Offer）

我工作的第一間公司，總部在加州，在我們這個小鎮有分部，薪資福利雖然不像一級公司那麼好，但因為小鎮開銷也低，所以其實過得還不錯。公司也因為有接軍方的業務，整體非常賺錢，公司的文化也非常 laid back。

2. 一家 SAP Consulting Company（Offer）

一家在 Houston 的公司，非常感謝學長當時的內推。這家公司就是一個 Project 給你一個星期寫。我也很幸運的有寫出 team lead 想要看到的東西。最後也拿到 Offer。

3. Bloomberg

進行至電話面試。因為當時已經確定會留在德州，所以就沒繼續面試了。

4. Facebook

進行至電話面試。第一次遇到這種等級的公司，超級緊張，所以表現得非常差，搞到我連 integer 是 32 bit 都忘記，還要面試官當場給我 CS 101 教學，超級丟臉。

2019 年第一次跳槽（累積兩年工作經驗）

背景：因為一些公司內部的政治問題，讓我重新開始找工作。投了大約 30 間，這次不侷限於德州。

結果：成功跳槽到 Indeed

面試細節：

1. Realtor.com

進行至電話面試。這間因為是第一間，也好一陣子沒有面試，面試起來很卡。理所當然沒過。

2. Two Sigma

這是我重新開始找工作第一家 Tier 1 大公司，而且 Two Sigma 據說面試的難度跟 Google 相當甚至更難。對當時還沒有面試過這種公司的我來說真的很刺激又緊張。

——Phone Interview

電話面試表現得還不錯，面試官要求的東西我都有做出來，所以被邀請到休士頓的辦公室 onsite。 Two Sigma 的休士頓辦公室位於休士頓的中心的某一棟商業大樓（用 Google Map 定位還真的在正中央）。

——Onsite Interview

面試總共有四輪，假使這四輪都有過，下午就會進入 Hiring Manager 那關。這是我生平第一次到這種規模的公司 Onsite。前面三輪題目都有寫出來，本來以為應該很穩了，沒想到最後一輪，面試官一進來聊了一下，給出的題目我看到時候就想說完蛋了。

題目是一個 Leetcode 上已經是 20% Acceptance Rate Hard 還變形。最後硬寫，但沒有寫出來。中午被他們工程師帶出去吃飯，根本沒心情吃，回來坐在會議室等待 HR 把我領出去。等了 10 分鐘居然是一位 Director 進來，心想：難道我過了？沒想到他進來跟我握個手就說：Hey Bill, unfortunately we don’t have any suitable position for you at this moment。聽到關鍵字 unfortunately 這個關鍵字時，我就已經彈跳起來準備收東西出去了。

Two Sigma 果然一家非常賺錢＋Hiring Bar 很高的公司。給的薪水也非常非常有競爭力。而且對面試者也算很好，這次面試我拿到一個很特殊的紙板 3D 眼鏡、一個很好用的水壺，和一個超高級的雨傘。面試過程也算愉快，跟面試官交談感覺他們都非常聰明。

3. Google

進行至電話面試 。Google 應該是大多數軟體工程師的第一志願和大魔王了。我也不知道那時候到底哪根筋有問題覺得我可以挑戰看看，剛好 Recruiter 也有聯絡我，於是就約了 phone interview。

不知道是我準備不足，還是我運氣不好。面試官一上來就簡單自我介紹問了一個很簡單的 CS 基礎，我馬上解出來。第二題就是崩潰的開始，面試官給了一個非常非常模糊的題目。我問了很多問題，面試官回答一律：Good Question! What do you think？我心想：拜託你，這是你出的題目….QQ。我哪知道你想要什麼，最後題目也沒有寫出來，過了一星期 Recruiter 就打電話來跟我說我沒過 blah blah blah，但你很有 Googlyness 什麼的客套話。

4. Amazon

Amazon 在當時也算是我覺得很好的一間公司，畢竟在美國生活中，應該每個人都有在 Amazon 買過東西，也知道他們服務非常迅速到位。但這次面試和之後跟 Amazon 的接觸讓我對 Amazon 這家公司印象非常不好。

他們很強調 Customer Obsession，所以從另一面來看就是對員工沒那麼好。Amazon 也是我少數聽到每年要固定裁人的公司。總而言之，Amazon 後來變成我的拒絕往來戶。

面試體驗也非常不好，一般來說 Amazon 都是給你寫線上測驗（OA），過了就 Onsite。當時我 OA 過了，所以被邀請到西雅圖面試。Amazon 給我住的地點非常的好，是一個位於西雅圖市中心很漂亮的旅館，到這裡都對 Amazon 印象都非常好。面試當天很開心一早起床，悠閒穿梭在西雅圖市區慢慢走到 Amazon Day 1 大樓，也看到傳說中的香蕉，進去 Check in 之後等了一下就被帶進去準備面試。

1. 面試第一關是 Amazon 的 Bar Raiser。面試過程非常愉快，面試官問了幾個 Behavior Question 然後問了一題演算法我也寫出來。
2. 第二關是系統設計，是一位 Hiring Manager 面試我，這時候就是我對 Amazon 印象不好的開始。Manager 有點愛理不理，想跟他更深入討論，好像也興致缺缺，反正就是在一個很怪的氣氛結束。
3. 第三關也是壓垮駱駝的最後一根稻草的一輪，面試官帶著一個 shadow 進來。一剛開始寒暄一下然後問了幾個 behavior question 之後就進入演算法題。他解釋完第一題，我馬上就知道最佳解，跟他解釋了一下，他也沒說對或錯或想繼續討論下去，就又看了自己的電腦，出了第二題。題目一出來，我就知道他不想讓我過。那個題目我後來回家查，發現偏向 ACM 競賽題，解法非常特殊。面試官就讓我卡在白板上卡了 30 分鐘，我怎麼問就是不給我提示，也不準我用 brute force。這輪體驗可以說非常非常差。兩位面試官也都是不到 3 年經驗的。
4. 這輪倒是很正常，兩位面試官也非常好，非常專業而且都是 5 年以上的 senior。題目也不是說很難。我們討論的滿愉快的，我也很快寫出答案。Follow Up 也都有回答出來。

過了一個星期 Recruiter 打過來說 not moving forward。當時心裡有個底，但還是有點沮喪，畢竟這是我到現在第二間大公司的 onsite。

5. Adobe

進行至電話面試。我面試的 Adobe 是 Adobe 收購的一間叫 Magento 公司，地點位於 Austin。會面試是因為 Recruiter 寄了三封 email 問我有沒有興趣。想說都這麼有誠意了，那只能去面試。面試過程也非常奇怪，Hiring Manager 直接面試我一小時，Behavior 和演算法混著問，感覺跟 Hiring Manager 沒有對到頻率，最後也不意外被無聲卡。

6. Apple

Apple 面試經驗也是非常不好。一剛開始 Recruiter 聯絡我，聊一下發現滿喜歡該組做的東西，所以就決定開始進入面試流程。

——Phone Interview

1. 第一輪就是跟 Hiring Manager 聊天確定這是我要的組。
2. 第二輪就進入 technical phone interview，跟工程師聊得滿快樂的，他的問題我也都回答得不錯。

——Onsite Interview

最後也進入 Onsite，Onsite 之前有給我一個作業，要我花時間做然後 Onsite 當天會討論。機票＋旅館也都訂好，我還因為剛好那週會去矽谷面試 Uber，所以跟 Uber 喬了時間，希望他們能幫忙。

沒想到是，出發前兩天，Apple 打給我說：「不好意思！我們已經找到人選了，所以要取消你的面試」。我當時心中非常的不開心，我為了你們特地拜託 Uber 換機票和旅館時間，你現在居然這樣搞我？

7. Uber（Offer）

Uber 是第一間我網路上申請有回音的公司，其他到目前都是 Recruiter 主動找我。當時的 Uber 是非常火紅的公司。準備 IPO、最紅的 Unicorn、給的薪水也是沒在手軟、一直擴招和挖角 FB/Google 工程師。當時的 Uber 對比現在的 Uber 真的看到科技業可以在一夜之間大起大落。Uber 現在還是一間好公司，只是因為處於上市虧錢狀態，所以公司內部壓力很大。

——Phone Interview

電話面試過程非常愉快，面試官問我兩題，我都非常迅速的跟面試官討論並且寫出他要的解答。比較好笑的是他問的有一題是我在 Leetcode Discussion 有發的一篇 Top Voted Post 的題目。

——Onsite Interview

1. 第一輪就是很正常的演算法題目，過程交流算很好，面試官人也很專業。就是一個中規中矩的面試。
2. 第二輪 System Design 這輪我表現得很普通，因為面試官要我設計的系統我真的不太有經驗，所以就儘量把我知道的講出來。感覺面試官沒有太滿意，但我盡力了。
3. 第三輪是一個比較偏 OOP 的面試，跟面試官討論超久也很愉快。題目有寫出來也真的有現場跑給面試官看。最後面試官問了一個 Follow Up，面試官也說想不出來沒關係。我最後兩分鐘時問了他那個 Follow Up 的解答，他跟我講之後我馬上發現他的答案有問題所以跟他討論。討論完之後感覺他有被驚豔到，所以這樣子可能對面試有加到分？
4. 第四輪 Behavior Question 就一直問問題。面試官人也超級超級好，中規中矩的一輪。
5. 最後一輪跟 Hiring Manager 聊，看看適不適合該組。Hiring Manager 一講話就發現果然不是普通人。回去查一下他發現他是經歷顯赫 5 年 Netflix 和 5 年的 FB / Google 經驗。現在也變成 Uber 的 Director 了。

面試過了兩星期之後，Recruiter 打來說 Uber 願意給 Offer，但要另外找組，又過了一星期總算 Uber Freight 願意收留我。可惜最後因為 Package 和比較想留在德州只能婉拒他們。

8. Indeed（Offer）

Indeed 是我現在任職的公司。這家公司非常奇特，因為他從來就沒在我雷達裡面。當時只是想說在找工作，Indeed 又是北美最大的求職網所以就上去看一看。Indeed 就在上面放自己的職缺，我看了一看想說跟我算滿合的就投了。當時想說應該不會有回音，沒想到過了兩天 Recruiter 就聯絡我。

——Phone Interview

Indeed 電話面試是給第三方公司 Karat。因為 Karat 是專業的面試公司，所以過程非常專業愉快。過了大約三天，Recruiter 說我進入到 Onsite。

——Onsite Interview

Onsite 當天因為 Uber 已經滿確定會拿 Offer，所以心情已經非常輕鬆了。想說就去看看 Indeed Austin 的總部，當作郊遊沒有任何壓力也不期待。但我錯了，我停好車走進 Indeed  之後，我有點傻掉…原來奧斯丁有這種等級的公司，裝潢超氣派、食物是高級的 buffet、有 Barista 幫你做各種飲料、水果沙拉、輕食 buffet。我以為只有矽谷有這樣子的公司。

深入認識 Indeed：【投稿】薪資福利跟 Google 相同水準！軟體工程師帶你一窺美國求職網 indeed 的真面目

Indeed 總共五到六輪，從早上 9 點到下午 4 點，中間休息一小時，其實真的滿累的，面試到下午已經精神有點恍惚。

1. 前兩輪就中規中矩的演算法面試，我都也寫出來，跟面試官聊天也非常愉快。
2. 第三輪是 system design 相關的，面談的也不錯，面試官人也超級好。
3. 第四輪就是 Indeed 比較特殊的一輪，上機考。就是給你一個題目和一部電腦（也可以用自己的），可以上網查資料但不能查答案。這輪我寫到中間時一度想放棄，因為 test case 一直跑不過而且是超莫名的沒過，可能一次第一三五沒過，跑第二次變成第二四六沒過。當時也非常疲倦，但就突然靈光一閃找到 bug ，一改完全部 test case 都過了。我從差點寫不出來變成提早 30 分鐘寫完。
4. 第五輪就跟一位 Manager 聊天，就什麼都聊。他只是要確定你適合 Indeed。在我當 Indeed 面試官之後，才發現這一關其實不太可能不過，除非你有扯到一些很不能講的事情，像是歧視性言論等等。

過了一週之後通知會給 offer，但我剛好卡在 indeed 要準備進入 hiring freeze，所以 offer 拖了超久。我拿到之後聽說不久就進入 hiring freeze。

以上是我兩年工作經驗的換工作經驗，想要了解我在 2020 COVID-19 期間跳槽的經驗分享，請按此 連結 。

（本文經投稿作者 鄭淳展（Bill Cheng）授權刊登，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為《我如何在 COVID 期間拿到 Google, FB, Microsoft 三個 Offer（Part 1）》。意投稿者可寄至：edit@fusionmedium.com，經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。）

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「喵^ↀᴥↀ^！」「喵 (^･ｪ･^)」「貓嗚 (=｀ω´=)？」

身為僕人的你，知道主子究竟在「喵」什麼嗎？

一款新的應用程式 MeowTalk，號稱可以「喵語辨識」，從喵喵聲中分析出 13 種意涵，為主人，呃不是，僕人，翻譯貓咪所說的話，包括「餵我」、「別煩啦」以及「我戀愛了」。

MeowTalk 會記錄下貓的聲音，並且讓貓的僕人們幫忙標記翻譯，為這款 AI 軟體創建數據庫，以供 AI 持續學習，通過紀錄以及標記聲音，這款軟體就可以更理解貓咪的聲音，也就是當使用者使用  App 的次數越多，翻譯的正確性就會更高。

開發者來頭不小，他是前 Alexa 工程師

這款應用程式的開發者來頭不小，是科技巨擘亞馬遜（Amazon）自家語音助理 Alexa 的前工程師 Javier Sanchez 所打造，他希望最終可以打造出一款「智慧項圈」，當貓咪發出喵喵聲，可以立刻轉化為人類的語言。

Javier Sanchez 相當重視 MeowTalk，他認為，在疫情持續於全球各地延燒、人們與社會隔絕的情況下，這種需求特別重要，「這會使他們得以和貓咪交流，或至少瞭解貓的意圖，建立起重要的聯繫。」

目前 MeowTalk 在 App Store、Google Play 商店皆可下載，由於這款 App 還在早期開發階段，因此評論不一（不過無論是在哪個平台，評價都有 4 星以上），但就像前文所說，當這款 App 擁有越來越多的喵數據，翻譯的結果才會準確。

人類能透過 AI 真正理解貓咪嗎？

不過，AI 真的能透過數據真正理解貓咪嗎？一名貓行為專家向《BBC》表示，由於該 App 依賴貓主人標記翻譯，因此存在錯誤的空間，例如貓在呼嚕時不一定是感到安心，也有可能是表示不舒服，她認為程式設計有錯誤空間存在，可能對貓和主人的關係有害。

但也有人認為，如果貓主人不要太認真看待 App 的翻譯結果就無妨，《讓我們談論貓》（Let’s Talk About Cats）一書作者 Anita Kelsey 認為，「我們可能永遠無法將貓的喵言喵語轉換成人類的語言，我們所能作的就是從人類自身的角度思考他們可能在說什麼，那應用程式很有趣，和貓一起玩沒有什麼害處。」

參考資料來源：mail online、BBC

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【我們為什麼挑選這篇文章】近日一名網友在 「Dcard」 上發文，表示自己從小就背負著父母的期待拼命念書，畢業後幸運地錄取台積電工程師，進去後發現「這份工作只是體力活，六、日也要 on call，俗稱的產險仔」，直呼「可能 35 歲我就不會繼續做了」。

不論是硬體工程師、軟體工程師，「工程師」一職在社會上觀感佳、領高薪，但似乎真正在這個行業的人每天都處於高度競爭壓力中。隨著年資的增長，能否透過帶團隊、升職來拓展自我職涯技能，也會是考量是否繼續做的因素（坊間多的是在台積電、聯發科升不上去，中年選擇轉職或自行創業的例子）。

這篇文章雖然是在描述中國工程師的職業現況，但狀況似乎在台灣的業界也能窺見一二，你認為工程師一職可以做到退休嗎？（責任編輯：賴佩萱）

本文經 AI 新媒體量子位（公眾號 ID：QbitAI）授權轉載，轉載請連繫出處

作者：量子位

已經超過 35 歲的 C++，它的創建者現在在做什麼？

最近，69 歲的 Bjarne Stroustrup 老爺子又出現在了公眾面前，他沒有退休，而是擔任摩根士丹利的 Technical Fellow，並且仍在積極參與 C++的開發。

延伸閱讀：64 歲 Python 之父重返職場：退休太無聊了，我準備去微軟打工！

工程師能做一輩子嗎？

相比於國外的大齡、高齡工程師，35 歲工程師「天花板」，已經成為一個廣為流傳的梗。

工程師在內的網路工作者過年回家，恐怕也沒少被質疑這一行就是碗青春飯。

但事實真的是如此嗎？

在「中國工程師能不能幹一輩子」的知乎話題下，很多人直接了當地給出答案：

不能。

原因很簡單：工程師面對的是一份高強度的工作，同時面臨著技術的快速迭代，對於身體素質、學習能力都有著很高的要求。

入行即焦慮，似乎已經成為一個普遍現象

工程師競爭激烈、壓力大，那會考慮轉行嗎？

在量子位與剛入職不久的工程師的交流中，就能明顯地感覺到這一點。

谷同學今年 27 歲，碩士畢業於北京郵電大學計算機專業。畢業當年，他在幾份大廠的 offer 中選擇了騰訊，從事算法研發工作。但伴隨著這個令人羨慕的職業開場，焦慮感變成了生活中揮之不去的夢魘。

他對量子位說，這種情緒來自於兩個方面。

一是同事們的工作能力都十分出色，讓人不由得有種優勝劣汰的緊張感。

二是工作強度真的很大，「晚上 12 點的北京，都見怪不怪了」。好不容易到了周末有點個人時間了，他也不敢放鬆——這會兒不看技術貼、論文，就沒時間去跟上技術更新的節奏了。

「每天的工作都被生活裹挾，回家就想躺在床上睡覺」。谷同學這樣自嘲，他也坦言，自己如今幾乎沒有什麼社交。

「我肯定幹不了一輩子，太累了，精神壓力也太大了。」

不過，談到轉行，谷同學並沒有什麼具體的想法。在他周圍，也暫時沒有可藉鑑的前例——身邊 35 歲的工程師其實不少，主要都是 leader 級別，他們目前也並沒有要轉行的意思。

「先升上組長再說吧。」

一做就做了十幾年，但深怕技術和知識隨著年齡增長流失

關於轉行這件事，入行接近 10 年的朱老師也說，「沒聽說過」。

昔日一起寫程式的同事，有人去了阿里，有人去了字節，有人當上了 Tech Leader，有人還在一線開發。但總之，這群已經 35 歲或快 35 歲的工程師，「貌似沒有被優化的跡象」。

在朱老師看來，團隊裡經驗豐富的老工程師其實對開發效率影響很大，「新人搞不定的 bug，老工程師可能看兩眼就知道問題在哪兒了」。

因此 在負責團隊招聘時，朱老師本人並不覺得年齡是一個需要重點考慮的指標，技術水平能不能達到團隊的要求才是重點。唯一會讓朱老師感覺到年齡焦慮的，是「學不動」的問題：是會有擔心，自己的技術能力突然就落後了 。

不過，寫程式的快樂會沖淡這種憂慮——作為一個主業是 DevOps 的工程師，朱老師最大的業餘愛好是遊戲開發和折騰服務器。

談到自己的未來，已經邁過 30 歲門檻的朱老師說：未來 3-5 年應該是不會失業的。 如果時間拉長到 10 年 20 年，我比較擔心被 AI 取代了 。

年齡不是問題，重點是要有相當的技術和能力

但必須承認的是，當前許多網路公司的技術團隊，平均年齡都很年輕。根據獵聘網數據，2019 年 1 月到 9 月，全國網路產業工程師基礎畫像顯示，在年齡分佈上，25-30 歲的工程師佔比達到 52.96%；35 歲以上工程師僅佔 6.65% 。

工作年限分佈上，工作經驗在 3-5 年的工程師占到 28.18%，5-8 年佔 26.86%。工作年限在 10 年以上的工程師僅佔 11.7%。

大周是一家網路訊息服務公司的工程師，27 歲，如今已成為專案組的 Team Leader。作為一個把工程師視作終身職業的從業者，他的危機感表現得更強烈一些。

在他看來，工程師作為終身職業本身是沒問題的，不過，將單純的一線開發作為長遠的職業規劃方向，恐怕並不合適。

和朱老師一樣，他認為 「大齡」不是關鍵，關鍵是技術視野、框架理念能不能與年齡相匹配 。

保持敏捷思維的關鍵：突破學習框架，持續精進

隨著執業年齡增長，遇到的業務場景隨之增加，了解的框架也會有所擴展，對各組件的理解都會隨著實踐加深，這樣的經驗是年齡小的開發人員所不具備的。因此經驗豐富的工程師其實更適合把握方向性的決斷。

但是一線開發工作要求工程師思維敏捷，對技術更新/迭代敏感，同時精力充沛以便快速處理多種突發問題。

必須承認， 隨著年齡增長，人的思維敏銳性、學習能力都會有所下降，導致知識庫不可避免的固化。這對一線開發來說是致命的 。

單純靠技術在業界立足的大佬，當然也不是沒有，但在大周看來，那只是金字塔尖上的少數人才能做到的。想要把工程師當作終身職業，更普適性的方法就是轉型。

因此，大周對自己的規劃是，在從事開發工作的前期盡量積累實踐經驗，加深對各項技術的理解，總結團隊項目在開發/迭代過程中出現的各種問題，積累對業務足夠的理解認知，讓自己在未來既具備足夠的技術基礎解決一線開發問題，同時也有足夠的經驗處理團隊問題。

而這樣的想法也並非大周一人獨有。

周圍的一線開發人員均有帶團隊的渴望與需求。

網友：談論這個話題還太早

谷同學、朱老師、大周等人的觀點，其實也是社交媒體上圍繞這一問題的幾種聲音的代表。

但相比於行業中普遍存在的焦慮，也不少網友認為，談論這個問題為時尚早。知乎網友鄭天璣就指出，對於一個大部分 90 後還沒有 30 歲，一個網路基礎設施的搭建主力還是 80 後的時代而言，談能不能幹一輩子，真是太早了。

嚴格意義上講，80 後 90 後還處在技術的積累期，這一代人甚至還沒有到集體厚積薄發，大量同齡人開始創造發明當下主力開發語言、開發框架的階段。

也有網友直接搬出了小學課本上的文章《小馬過河》：

小馬不知道河水的深淺，不敢過去。

老牛說：「水很淺，剛沒小腿，能蹚過去」。

而小松鼠說：「深得很哩！昨天，我的一個夥伴就是掉在這條河裡淹死的！」。

小馬自己過河試試才知道，原來河水既不像老牛說的那樣淺，也不像松鼠說的那樣深。

打破職業「天花板」，價值由你創造

35 歲真的是工程師「天花板」嗎？工程師能幹一輩子嗎？無論這樣的問題有沒有確切的答案，作為一個風頭正盛的行業裡那個不確定的「x」，工程師們都無法阻止它們在生活中被提起。

阿里巴巴 CEO 張勇同樣被阿里的同學問過這個問題：過了 35 歲，還能不能專心寫程式？據《人物》報導，張勇的回答是：對於 35 歲以後立志寫程式的同學，我 120% 鼓勵、支持、欣賞、敬佩，為你們創造條件。

另外，在接受量子位採訪時，AI 獨角獸曠視聯合創始人、CTO 唐文斌也曾對此表示：要尊重行業經驗。

而在當下這個時間節點，隨著網路行業發展的不斷深化，或許也是時候從文化、機制上去探討資深工程師們的職業發展之路了。

所以，你如何看待大齡工程師們當前的處境？在你的珍藏名單裡，是否有哪些節奏更適合大齡工程師，文化氛圍對大齡工程師更友好的公司？

（本文經 量子位 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈在中國，程序員這行能乾一輩子嗎？〉；首圖來源：pexels。）

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