好想工作的挑戰

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最近進駐在好想工作室,經常被諮詢幾個關於職涯的問題,剛好最近也在因應公司的擴張做了蠻多的調整跟學習,覺得可以整理一些經驗跟想法分享出來:

如果有機會回到20歲告訴我自己一句話,我會說「請開始學習用投資的角度來審視你的每一個抉擇」
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常言道,年輕最大的本錢就是可以犯錯。人生路途百百款,成功不可預測,只有失敗可以比較容易避免,世界上沒有可以一步登天的捷徑,只有透過不斷的嘗試與抉擇,刪掉不適合自己的道路才能引領你前往最適合自己的途徑,差別在於有些人是10幾歲的時候開始,有些人是20幾歲出社會的時候開始,有些人是30幾歲開始遇到職涯瓶頸的時候開始,而有些人則是40歲以後完成了各種社會期待,開始回頭面對自己人生的時候才開始,希望以下一些問答的內容能夠有機會幫助遇到類似問題的人建立自己的思考架構。

前端的技術框架這麼多,我到底應該怎麼選擇?

從大尺度的範圍來說,選擇自己能夠進入的市場主流會是一個合理的選項,例如在歐美主要是以 React,台灣或是中國 Vue 的使用者多,對於自己的就職選擇會有比較多的出路,一般來說也可以評估專案的生態系與社群發展速度做為參考,但主要的評估點我會比較建議去看心目中理想公司或是類似的團隊使用的技術是什麼,他們為什麼採取這樣的技術架構去解決他們現在碰到的問題,理由是什麼?

前端的框架或是套件發展速度飛快,每個工具的誕生都是為了解決特定的問題,但這些特定的問題不一定在你所屬的產業環境會碰到,因此認真的了解自己想要進入的產業所需要的人才屬性以及其背後的思考脈絡才能幫助你做出正確的抉擇,一個簡單做法是去面試幾間類似的公司,詢問技術主管採用該項框架,例如 GraphQL、hook、或是 sass 等技術框架的理由是什麼,對團隊的運作帶來什麼樣的具體幫助,或是是否是為了要解決產品的某個特殊需求而採用。

讓你的學習跟對工具的熟悉集中在特定的選擇或是發展方向對於職涯的發展會有比較大的加速效果,盡可能不要廣泛的亂點技能樹,而是要能從技能樹的發展讓面試者可以看出你的個人發展藍圖與脈絡是與公司或團隊的發展方向具有一致性或是高度相關。

我要怎麼判斷一個技術職缺是不是真的 senior?

第一當然就是待遇,沒辦法開出合理待遇的團隊通常也意味著沒有足夠的工程文化,這種現象常見於接案公司,這類職缺多半具有很多新技術需求、技能組合廣泛欠缺策略,以及較少提到軟體工程相關素養,像是 git flow, documentation, testing 技能的相關需求。

以我與矽谷大型網路公司的朋友交流的過程以及現在實際參與團隊在 scale 階段的經驗,是否具有 scalable 的軟體知識以及管理能力會是非常重要的能力,對於程式碼品質、軟體 profiling、效能優化以及 code review 的經驗都要有一定的水平才能算是稱職的資深人員,以我朋友之前在 slack 加入三個月之後就要開始帶領數十人的團隊這種情況而言,上述的能力在很短的時間之內就會高度的被需要才能夠維持穩定的軟體交付品質,如果一個公司的 senior 職缺並沒有這相關的需求,通常也意味著公司的成長性不好或是工程文化水平不夠。

如果我現在學的是比較冷門的領域,例如生醫資訊,該怎麼開始準備進入職場?

大部分在台灣學界冷門的領域在美國通常都已經有相應的產業鏈,因此最快的捷徑就是去美國念一個碩士然後投入相關領域,通常在台灣有得念的題材在美國都已經有發展五年左右的公司可以去,但台灣通常會處在沒有太多機會的狀態,以我自己為例,在2011年開始碰深度學習跟AI的技術發展與相關課程,但一直到2017年才開始在台灣有比較多的機會,美國是在2002年左右就開始投入相關的研究,在2013年附近就已經有不少機會,是必須要正視的現實;如果有家庭或是感情因素需要留在台灣又想要進入相關領域,那麼讓自己能夠在相近的圈子有一定的曝光度(Presence)會是一個可行的策略,例如參與 g0v hackathon 去提案或是參與專案,就會有比較高的機率接觸到業界的關鍵詞或是人脈,透過學習別人怎麼實作專案也可以加速自己跟業界接軌的速度。


今天看了一個不錯的影片在講不能幫你致富的消費,會讓人愈買愈窮,其實也是一種資源支配的問題,只是抉擇關係到的資源是時間,購買行為是關係到可動支的現金,但兩者之間其實是可以經由個人價值的連結進行轉換的。

我從出社會到今年大約七年的時間,一直到過去一年才讓我的可支配所得跟我的大學同學們落入差不多的範圍,最主要的原因是要避免我的機會成本一下子落入過高的區間而進入了買車買房等完成社會期待的路線,在兩年半以前我的工作跟寫程式通常沒有太高度直接的相關,是刻意為了組合出能夠獨立交付產品能力而選擇的路線,代價就是手上的可動用現金跟履歷上的好看職銜會很少,好處是我可以最大化我想要學習的技能點數組合成我想要的人生與個人價值,一般來說這個過程要走大約十年的時間,愈早開始的好處是機會成本愈小,但相對的可動用的資源也少,除非台灣有一天生態系成熟到像矽谷一樣,不然以現在的環境來說還是相對艱辛與困難的道路,對應的問題就是高風險選擇的代價過高,能夠避免落入極端的方式就是盡可能不要讓自己愈過愈窮,不管是物質上或是精神上都是。

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Ofa Hsueh的沙龍
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本專題著重於探討資料分析實務,從實務經驗出發,探索學校所教導的建模以外的各項技術,包含資料前處理、營運整合與成效評估、團隊文化建構等等內容。
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