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Argo AI Software Engineer | 突破徬徨,自動駕駛工程師重新「定位」人生

不要害怕被拒絕,找到一家適合自己的公司,而那家公司又在那個時間點需要你這樣的人才本來就是一件困難的事。

Orson Lin 


碩士學歷 : 

Virginia Tech, MSc in Mechanical Engineering
維吉尼亞理工學院 機械工程碩士

大學學歷 :

國立清華大學 物理學系

目前職務:

Argo AI, Software Engineer II (Pittsburgh, Pennsylvania)

出國留學前的學經歷

我在台灣是就讀清華大學物理系,其實高中畢業後在選擇科系並沒有對未來發展做過詳細的瞭解,草率的決定下導致我在大學一年級就發現系上的課程並不適合我,但當時並不知道如何做出改變,所以整個大學生涯處於一個對生涯規劃徬徨的狀態。現在看來會覺得後悔,認為起初為何可以如此草率的做出決定,不過也透過這樣的經驗,讓我往後在考量每一個選擇是會從更多層面去審視未來發展與後果。

大學時期面對職涯徬徨 : 多元選修、跨領域讓我找出發展方向

我一直到大四都還不知道未來畢業後發展的方向,直到去跨修電機系一門由台灣大學機械系教授介紹機器人的課程時,讓我回想到國、高中時期一直對相關的領域很有興趣,不過迫於當時的產業發展性並沒有太放在心上,藉由這門課的契機,我重拾這方面資訊的市場調查與學習,我也利用大四的最後兩個學期,多跨修電機系的課程、負責電機相關的專題,來驗證對於這件事情的熱忱,而不只是一時興起。不過正當我開始有規劃出國的計畫時,讓我最錯愕的是發現當時的 GPA 居然只有 3 左右,所以我認為這方面的經驗談跟心態調整是我可以分享給各位的。

因為經驗累積與成績的不足,讓我痛定思痛決定多用一年的時間來準備申請,而不是倉促的去就讀當下可以選擇的學校,既然過去的 GPA 已經無法挽回,那對於剩下可以把握的專題、實習、 GRE 、 TOEFL ,我都希望盡力去爭取到有競爭力的表現,儘管最後結果還是不如預期,至少可以保證自己已經把能做的項目都做到最好,而不是始終用成績不夠好這點當作藉口。

留學標的分析 : 如何選校、選系

當時因為很明確是要往機器人領域進修,所以考慮的國家只有德國與美國,比較幸運的是家中非常支持我留學的決定,因此並沒有在費用上給我設限,最後考量到申請的 Timeline 大部分美國學校的 Program 是比較適合我的,也就做出選擇美國的決定。

我當時申請的策略比較保守,因為已經晚一年的時間加上明白自己的弱項,因此並不一定追求排名要非常頂尖,但是會特別申請機器人實驗室在業界知名度比較高的 Program ,像是 UPenn (University of Pennsylvania)、UCSD (University California, San Diego),最後就是我畢業於的 Virginia Tech (Virginia Polytechnic Institute and State University)。

申請資料 : 
GPA : 3.0 / 4.0 
GRE : 331
TOEFL : 108

留學標的分析 如何選校、選系-Virginia Tech (Virginia Polytechnic Institute and State University)
申請時已經輸在起跑點,必須根據自身的優勢以及特質來擬定更完善的申請策略與目標

美國留學經驗分享

當時對自己的期許與要求就是成為一個善於表達的人,因為外界對於台灣工程師的印象普遍是不善於溝通,尤其能夠到西方國家去學習,更應該利用機會去跟西方人請教他們擅長的表達技能。

再來,因為大學選擇科系的前例,我會嚴格的督促自己在做任何決定之前,要確保做的選擇至少在產業發展二年內 Make Sense ,要讓自己離成功的目標更靠近。

Virginia Tech 維吉尼亞理工學院 : 學習方式

跟其他留學生比較不同的是,我選擇把大部分的投入在實驗室的專案或研究上,只用比較少許的時間去修課,這也是我很慶幸選擇 Virginia Tech 的地方,利用這兩年的時間我確實成為掌握核心技術且可以清楚表達自己想法的人。

跟大家大概介紹實驗室,我們的教授其實是不太主動去過問研究生的近況,所以當你對於專案有任何想法,你必須要把握每一次見面的機會去提出自己的見解與需要的協助,於這種美國教育的震撼之下,我從被指導教授不聞不問的挫折訓練到可以主動去報告自己的狀況與找到適合的資源來完成目標。

其實典型的美國職場也是這樣的形態,上司也期望每一個員工具備解決問題的能力,遇到問題可以主動提出自己的需求,因此提前接受過訓練的我也更順利的適應當地的職場文化。

Virginia Tech 維吉尼亞理工學院 學習方式
即使不是世界最頂尖的名校,不過適合自己的教學方式、學習環境卻幫我在適應美國職場生活、瞭解產業上取得先機。

Virginia Tech 維吉尼亞理工學院 : 求職資源提供

畢業後找工作之所以如此順利,也是歸功於加入實驗室的原因,因為對於第一份工作就想從自動駕駛入門其實是不太實際的,對於業界比較成熟的企業來說,我的資歷太淺是沒辦法匹配對應的工作內容,但因為當時在實驗室結識有獨立創業學長,所以能夠一圓從事自動駕駛相關領域的工作,在美國人脈是非常重要的一環,而加入實驗室的革命情感可以說是非常容易加深人與人連結的管道,已經不單單是同種族、同國家這樣的人脈關係可以比擬。

Virginia Tech 維吉尼亞理工學院 求職資源提供
如果以當地求職作為碩士畢業後的終極目標,善用校園內的人脈資源同樣是留學生們需要把環的重要環節

美國留學 : 美國求職經驗分享

畢業後,對於職涯的規劃?

我在留學的過程中其實就更加確定未來要邁入自動駕駛的領域,只是詳細要負責其中的哪一塊職能我並不是非常清楚,我當時在實驗室研究的不是我們實驗室盛名的是 SLAM (同步定位與地圖構建 simultaneous localization and mapping),在加入新創因為做事比較俐落,就被分配到當時人力比較吃緊的 Motion Planning 部門。

為什麼會從大學時期的機器人轉往自動駕駛的領域? 主要是研究所的過程中發現世人所想像的機器人應用,距離真正可以造福社會社會的發明都還有一段路要走,不如先解決現階段自動駕駛的問題,它本身是一個很好的平台用來驗證學術界的一些技術。

職涯轉換跑道的時機選擇與考量?

雖然不可否認中國的資本、市場都成長迅速,自己實際在中國公司有過任職經驗後會發現,對於公司文化的這一點來說,個人成長與公司發展性距離真正的外商大企業好像還是有落差。我自己認為畢業後可以優先選擇西方公司去累積實力,在轉換跑道到中國公司去成為中流砥柱、培養領導力。

當時在兩年的時間內,在公司的職位就一路升到 Manager ,不過在個人成長以及公司整體發展上好像不如我的升職一樣順利,所以我認為是一個時機點在回到一個可以學習的環境去重新檢視自己的能力。

個人經驗分享 : 求職管道

我使用的求職管道其實很單純,就只有用 LinkedIn ,真的推薦大家從在學時期就好好把自己當作一個品牌經營,至少讓招聘專員認為可以有個簡單 Phone Call 的價值。在面試方面,因為我自認為是很容易緊張的人,所以在真正面試心儀的職缺之前,我也接受許多不同公司的面試邀請,利用不同的機會去練習自己的表達能力以及累積面試經驗去降低緊張感,如此才不會到真正的機會來臨時怯場。

我在選擇自己真正要去的公司前,都會上網蒐集每間公司的員工評價、公司的發展歷程,其實不難看出來一家公司是不是真的有心要經營事業,以及他們發展的路線是否按部就班地朝當初規劃的目標在前進。不要害怕被拒絕,找到一家適合自己的公司,而那家公司又在那個時間點需要你這樣的人才本來就是一件困難的事。

美國留學 : 職場經驗分享

Argo AI 企業文化與工作內容

我在公司是負責 Motion Planning ,巨觀來看 : 在一個交通場景下 (舉例來說 十字路口) 自動車禮讓其他車 或者是 加速通過,微觀來說 : 從十字路口的一個地點到另一個地點在這之間自動車速度加數度該是如何,乘客才會有不適的感覺。這些問題可以用傳統的 optimization 和 geometry 去解決,而和當今最熱門的 machine learning 和 imitation learning  的關聯是 – 要達成目標 (回到十字路去的例子 裡讓還是加速通過)可能有五種選擇,該如何選擇才是最好的,或者最接近人類可以用 machine learning 的方法去解決。

Argo AI 這間公司文化之所以讓我喜歡在此工作的原因,組織在計畫上都非常開誠布公,並且一步一腳印的去執行每一季制定的目標,公司也非常信任員工的自我要求以及對專業的熱忱,所以不會特別的去對每位員工施加壓力,而是期待員工可以針對自己目前的工作現況去提出自己遇到的困境,然後跟同事、公司一起去找到解決問題的方法。

另外一點,公司會讓員工撇除工作以外沒有其他的事情需要擔心,不管是薪資待遇、保險、福利都會比照大公司的水準辦理,雖然只是 500 人的企業,但如此氣度也是讓我非常信服的地方。

Argo AI 企業文化與工作內容
包含 Argo AI 在內,近年許多軟硬體結合、人工智慧相關的公司都在 Pittsburgh (匹茲堡) 生根並蓬勃發展

美國 AI 領域 : 對於想要從事相關領域的申請者們的建議

如果有興趣從事 AI 產業,但目前對於方向還感到迷茫的同學們,還沒辦法做出明確的決定,其實可以在大學還可以修課的期間,去培養程式語言、機器學習這類在各行各業都應用的很廣泛的技能,在我們這個世代各個產業都很有可能和這些專業知識有關係。

再來,不管在做任何決定之前,一定要去思考每個決定是否有合理性,你想從事的產業五年後還存在嗎? 或是受限於未來的技術是否還有發展性? 舉例來說,以我在自動駕駛領域工作兩年多以來的心得,其實這個項目是有可能無法成功的,不要因為外界的言論說的風風雨雨就一股腦地投入。回想80 年代的 AI crash ,還有幾年前炒的風風雨雨的 VR (虛擬實境 virtual reality)還有 3D 列印 (積層製造 3D printing),如今也沒這麼熱門了,對於技術面、市場面的因素都要綜合考量進去,不要停止充實自己,待人處事圓融. 如此即使轉換跑道也能走得遠。 舉例來說, VR 的發展沒有你當初預期的好, 但你累積知識與經歷可以讓你很順利轉行到自動駕駛的 perception. Robot manipulator 發展有限,但你可以轉行到自動駕駛的 motion planning 。


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