原標《你是非理工科背景嗎？想進入科技業必看》

文/RPAI 數位優化器

Nvidia執行長黃仁勳最近來台颳起AI炫風，也同步颳起台灣對科技業人才的需求，演講中點名台大、陽明交大等17所大學，以捐助研究計畫、成立創新中心等形式投入產學研合作，同步也可以看出對台灣科技人才的渴望與期待。

在台灣，科技業一直以來被視為多數人的求職選擇，相較於傳產以及其他產業，有相對薪資較優渥、發展前景佳等優勢，但你是不是也有一種感覺，在科技業各家知名企業到學校徵才時，大多職缺都還是鎖定理工科系畢業的人才，不管是從IC設計聯發科、瑞昱，設備商如ASML、應材、Lam，甚至到台積電、Ｍicron等知名半導體企業，都可以觀察到對理工科系人才的需求遠遠高於非理工科系的畢業生。

是危機也是轉機

也的確，不管是從產業的趨勢、學生的觀察、或是實際的數據來看，隨著科技的飛速發展，理工科專業人才的短缺問題愈發明顯。科技業正面臨著嚴重的人才荒，但這樣的現象也確實為非理工科背景的人才提供了更多進入科技業的機會。

那麼，非理工科背景的人該如何在科技業中找到自己的位置呢？這邊RPAI數位優化器幫大家整理幾個關鍵點，想必可以提供給大家一些著力點。

首先，我們還是要先就公司選才的角度出發：

不是只要工程師！

當然，科技業最直覺想到的職缺就是工程師，但科技公司不僅僅需要技術研發，還包括市場營銷、產品管理、用戶體驗設計等多方面業務，對多樣化背景的人才需求，遠比我們想像的多，這些領域需要不同背景的專業知識，非理工科背景的人才其實有很多的發揮空間。以下列一些科技業多數都需要，而且非理工相關科系能勝任的職位：

1. 產品管理/專案管理：

• 產品經理需要理解市場需求、用戶體驗和技術實現的平衡點，這個職位要求強大的溝通能力和市場洞察力，能夠協調不同團隊的工作，確保產品能夠按時推出並滿足市場需求。
• 適合科系：人文社會科學、商業、企業管理、工業工程等背景。

2. 供應鏈管理：

• 供應鏈管理需要規劃和監督產品從供應商到消費者的整個流程，這包括物流管理、庫存控制、供應商管理和分銷策略，以確保供應鏈運作高效且成本效益高。
• 適合科系：供應鏈、運籌管理、商管相關科系。

3. 數據分析：

• 數據分析涉及一些技術知識，但更重要的是邏輯思維和數據解讀能力，數據分析師需要能夠從大量數據中提取有用的見解，有趣的是我們發現在公司各單位中都存在對數據分析能力的需求，進一步協助各單位業務的進步、支持各單位決策等等，也值得一提的是，根據LinkedIn 2023年的報告，數據分析技能需求增長了25%。
• 適合科系：商業分析、經濟學和社會科學背景的人都可以透過學習數據科學相關技能進入這個領域。

4. 品牌和公關：

• 品牌和公關職位涉及建立和維護公司形象，這包括制定市場營銷策略、撰寫公關稿件、管理媒體關係和處理危機公關，這些工作需要敏銳的市場感知力和優秀的溝通能力。
• 適合科系：市場營銷、傳播學和公關行銷背景的人才。

5. 人力資源管理：

• 人力資源管理包括招聘、員工關係、績效管理、薪酬福利和培訓發展，HR專業人士需要具備良好的溝通和組織能力，能夠處理各種員工問題，並推動公司文化和員工滿意度。
• 適合科系：人力資源、心理系、企業管理等相關科系。

這些職位不僅展示了非理工科背景的人在科技業中的潛力，也說明了多樣化背景對科技公司實現創新和成功的重要性，透過學習相關技能並發揮自身優勢，非理工科背景的人才同樣能在科技業找到自己的立足之地。

讓自己更容易被看到

不要限縮自己

誰說非理工就不能會coding、誰說非理工就不會數據分析，每多一個技能就多了履歷被看見的機會，RPAI數位優化器也在這邊推薦非理工科系大家相對容易學習而且可以讓自己履歷加分的工具和技能：

1. 基本技術知識

即便是非理工科背景，掌握特定職缺所要求的基本的技術知識至關重要。

• 程式基礎：若該職缺條件有特定程式語言需求，至少要了解職缺工作要求的程式語言（如Python、JavaScript、SQL），這將幫助你理解技術開發流程，並能與技術團隊有效溝通。
• 數據分析工具：熟悉Excel、SQL等數據分析工具，這些工具在日常工作中非常實用，能幫助你處理和分析數據，從而做出更明智的業務決策，這兩個工具也可以說是『必備』技能了，許多職位在面試過程中也會將其納入考核評斷的標準。
• 技術術語和概念：了解這個產業常見的技術術語和概念，如API、雲計算、大數據等，這將有助於你在工作中與技術人員進行有效的交流和合作。

2. 數據素養與敏感度

數據素養是現代職場中不可或缺的技能，尤其科技業，能夠理解和分析數據，並使用數據支持決策，將大大提升競爭力。

• 理解和分析數據：學習如何從數據中提取有用的見解，這對於任何部門中的任何職位都非常重要，『Data Talks』也是我們在跨部門溝通，與高階主管報告時所必須要具備的，此外，根據Gartner的研究，75%的企業表示數據所影響、推動的決策是其成功的關鍵因素。
• 數據分析工具：熟悉使用Tableau和Power BI等可視化工具，這些工具能夠幫助你將數據轉化為易於理解的圖表和報告，使決策過程更加直觀和高效，是加分利器。

3. 自動化工具

熟悉自動化工具的運用，可以大幅提高工作效率，減少重複性工作。

RPA（機器人流程自動化)：了解RPA工具如UiPath、Automation Anywhere，這些工具能夠自動執行重複性任務，釋放你的時間去處理更具創造性的工作。
Microsoft Power Automate：這是一款強大的自動化工具，能夠與Excel、Outlook等常用應用程式無縫結合，使用Power Automate，可以設計自動化流程，提高工作效率，讓你的工作夥伴眼睛為之一亮，如果對這個工具有興趣，建議參考我們的相關文章進一步了解。

4. 專案管理

掌握有效的項目管理方法，有助於提高工作效率和協作能力，而專案管理能力其實跟數據分析能例一樣，並不會特定限於哪一個單位部門，對各單位來說都可以運用，極其重要。

• Agile和Scrum：這些是目前最流行的專案管理方法，特別是在軟件開發領域，學習如何應用這些方法，能幫助你更靈活地管理項目，快速適應變化，提高團隊協作效率。
• 相關證照：想掌握專案管理的關鍵技能，可以考取PMP(Project Management Professionals)、CAPM(Certificated Associate in Project Management)等國際認證過的專案管理證照。

結論

先打破大家對於科技業的迷思

非理工科背景並不是進入科技業的障礙，只要能夠掌握相關技能並善於發揮自身優勢，就能在這個充滿機會的領域中找到適合自己的職位。

在科技業中，除了上述關鍵的幾個能力之外，軟實力（soft skills)也一樣非常重要，包括：溝通能力、合作能力、問題解決能力等等都是比科系更重要的關鍵能力，當然，非理工科生相對來說，想輕鬆踏入科技業的過程一定不會是容易的，我們也發現大多非理工職位相對於應屆畢業生都還是需要工作經驗，而這些軟實力也都可以倚靠平時經驗的累積，學校社團、比賽、實習經驗等等去提高個人能力值，用不同的方法充實自己的相關經驗。

對於公司來說，著實還是需要多樣化的思維和背景，非理工科人才的加入！未來，若大家對於此類型文章有興趣，請多多關注RPAI數位優化器

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※本文由 RPAI 數位優化器 授權勿任意轉載，原文《你是非理工科背景嗎？想進入科技業必看》

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原標《文科轉職工程師兩年，我真實感受到的優勢、劣勢，以及如何克服》

文/Judy Tsai

如果你去 google 搜尋「轉職工程師」，不費吹灰之力就能得到一堆資訊，多到看不完。但內容很多著重在「如何轉職」這類方法論、或是「轉職前該考量什麼」這類由第三人稱寫的分析文。至於第一人稱視角撰寫的真實心得，多也集中在剛轉職成功不久的人分享轉職過程，看似苦盡甘來，但那些人後來過得還好嗎？做得還順利，又或是在哪裡碰壁了呢？

取之於社群、用之於社群，剛好本人轉職 iOS 工程師快要兩年半，希望能分享一些真實觀察，當作給自己的紀錄，也回饋給需要的人。

先簡短介紹我的背景：師大教育、輔系英語。大學曾自學過 UI/UX 100 天。實習與正職前後做過一年行銷，後來報名資策會課程加上自學，成功上架自己的 app 並於 2021.10 轉職為 iOS 工程師，業餘也接案。

有關我如何決定從行銷轉職為 iOS 工程師的思考脈絡，不是本篇討論的重點，如有興趣請見文末連結。

切入正題。身為從小一路讀社會組，喜愛文學，20 幾歲還在引用一些國小背過的成語和古文（有時自己都覺得很 nerd）的我，轉職工程師之後，確實因為文科的成長背景而體驗到一些優勢與劣勢，以下就我個人觀點分別說明，其中多少與我本身獨特經歷有關，請斟酌參考：

相對優勢

• 溝通表達與換位思考

大學讀的科系，比起考試更多的是報告，書面或口頭、個人或團體都有。因此無形中累積了閱讀文獻和文字表達能力，也在小組討論和口頭簡報中培養了溝通表達、抓重點的能力，但因為當時浸泡在這種環境，不覺得自己的表達能力特別出色。

轉職後，開始認識到一些其他工程師，漸漸發現對有些人來說要寫程式沒問題，但叫他解釋就比較吃力，倒也不是不願解釋，但就是講不太清楚、不知從何說起，或是忽略對方背景知識，講了只有自己懂的東西。也許對他們而言，要「把想在心裡的概念用文字輸出」是相對生疏的。我自己則比較沒有遇到這類問題，才發現以前讀的科系號稱報告系，不是叫假的。

另外，也因為自身的文科背景，再加上碰過一點 UI/UX，也讓我在與不懂程式的同事（例如 PM 或設計師）溝通時，能站在他們的角度思考，用他們能聽懂的話、比喻來說明。

• 文獻閱讀與文件撰寫

雖然我的資歷還很淺，但我確實觀察到有些工程師不太喜歡或擅長寫文件，寫得很省話，或是字很多卻不太重視排版（半形後面請加空格謝謝），讓人閱讀起來比較辛苦。偏偏程式常常無法一目了然，又很需要文件。我看過一張梗圖實在很好笑又貼切：

可能有人覺得寫文件很麻煩，認為自己被雇用就是要寫 code 發揮技術能力，而非行政雜務，我卻覺得寫文件蠻療癒的！因為寫 code 本身是一個很發散的過程，寫文件則是把發散過的東西收斂起來，整理成可被他人閱讀、理解的脈絡。每次把複雜的程式概念、架構用文字整理出來，就覺得很有成就感，如果能被人看懂，心裡更滿足。因為可被閱讀，才能有討論空間；有討論空間，就給了自己進步的機會。

至於閱讀文件，也算是工程師日常之一（常要讀英文官方文件）。我不確定其他工程師排不排斥，但至少我在大學修過研究方法，受過文獻探討的折磨，似乎也對於閱讀文件養出了一定程度的耐性，能耐著性子從文字海中找到與自己被交付的任務相關的敘述。

• 履歷設計與個人行銷

受益於大學修過行銷課、一年的行銷工作經驗，讓我在求職時，通常比較無需煩惱如何包裝自己。因為求職本身也是一種行銷，只是換把自己當作產品，此時過往的行銷思維幫助我 highlight 出產品亮點（工作經歷）、對照 TA 的需求（job description）並打造連結，先明白自己的優勢、劣勢，才有辦法在履歷、面試、甚至與獵頭的溝通上盡量強調優勢能發揮的部分。

相對劣勢

• 較高的學習成本

根據個人觀察，剛到一間公司 on board 不久時，那些聽得霧煞煞的東西，範圍由廣到窄，主要分為四大類：

1. Domain Knowledge：關於所屬產業的知識和 know-how，例如公司在這個生態系中扮演什麼角色、和誰競爭、和誰合作、賺誰的錢
2. 職能內的共通語言或常識：例如一樣是工程師，就算不是前端，也聽得懂 html、css 是什麼、就算不是後端，也摸過幾個 SQL 語法。另像是 http request、git 、資料結構、加解密方法，也都多少聽過、能彼此溝通。以及像是軟體設計上比較 high level 的用語，如 interface、system、component、module
3. 公司內部商業邏輯：隨著公司產品不同，發展出的專屬用語、邏輯和定義，以軟體來說就像是運動產業的 workout session、廣告產業的 ad session，一次多久、什麼時候 start、finish，得看產品定義
4. 自身職位的知識：自己所負責工作內容的相關知識，以 iOS 工程師來說就像是 Swift / Objective-C 程式語言特性、view controller life cycle、iOS 原生的 framework 等等

以上四類是我認為無論是否為轉職者，在職涯前期剛開始一份新工作時都多少會需要時間消化吸收的知識。

身為轉職者，和相同資歷的非轉職者比起來，在 1、3 程度通常平起平坐，畢竟大家都沒在這間公司工作過，但在 2、4 的背景知識可能會是個硬傷，一般人也許只有 1、3 聽不懂，但你卻是 1 ~ 4 都聽不太懂，而這四類資訊會交錯混雜出現在你的工作日常中：在同事討論時、前輩教你時、主管交代事情、老闆報告時，讓你思緒打結、不知該從何問起，甚至可能你也發問了，但別人的解釋又再度混雜了這四種資訊，有聽沒有懂，又不好意思麻煩他花太多時間解釋，最後很可能就這樣矇混過去了。當這樣的矇混與你實際做的工項相關，情況就變得棘手，因為你也不知道自己的問題在哪裡，等到被同事、甚至客戶發現都不知道什麼時候了。

如何克服

針對這種狀況，我個人的建議是：從 4 到 1 的順序逐步學習。1 和 2 屬於比較廣泛的 sense，要不是無法在短時間吸收，就是無法立即應用在工作上。3 也是需要一段時間慢慢熟悉，但 4 可以透過即時詢問前輩、自己 trace code、上網直接查官方文件、Stack Overflow、甚至問 AI 等方式，在相對短的時間內掌握，並落實在工作中。在 4 掌握度還不高的時期，我認為 1~3 不懂的地方可以暫時先擱著，只要在改 code 時注意一下，如果和 3 有關的邏輯，要先和前輩或主管確認過再交付出去。例如你以前完全沒碰過藍牙，但這間公司產品會用到，那可能要先主力研究 iOS 原生的 CoreBluetooth 框架，了解一個 iOS app 如何掃描附近的藍牙裝置，至於當 app 掃描到藍牙裝置時該做什麼處理，就和商業邏輯有關，要謹慎修改。

3 和 4 已經熟悉之後，通常也待了一陣子，和同事有過一些溝通經驗，此時可以多留心同事常講的那幾個你總是聽不懂的用語，開始往 2 去涉獵。例如我 Android 同事提到的 abstract class 在我使用的 Swift 語言沒有，查了才發現 Java 有這個東西，對應到 Swift 比較像 Protocol；前端同事常常提到的 iframe、vue.js 雖然好像是常識，但由於和我工作沒有直接關聯，也是晚點再去探究即可。

最後關於 1，雖然在面試和新人訓練時一定會聽到，但可能只是講個大概，或即便講得很細，也受到其他知識不足影響而一知半解、聽過就忘，但就算解釋不出來，也不至於影響到工程師的日常工作。我個人是覺得可以平時寫 code 寫累了，查查相關公司文件、文章來補知識，順便轉換心情。或是直接勇敢跟前輩、主管約個 meeting、借個會議室來請教，在 2~4（特別是 3）都熟悉了之後再來鑽研 1，會有種看見新天地、終於開竅的感覺。

• 溝通抗壓性

受到文科教育的薰陶，再加上大學科系以「教育愛」自豪、好歹也讀過一些輔導，以前都覺得說話要用「三明治溝通法」，前後用好話包裝，中間才放自己想給的建議，以顧及對方的感受。殊不知理組的世界是丟掉麵包，直接吃肉，根本不知道有三明治這種食物。剛開始可能會不太適應同事較為直接的說話方式，擔心他這樣說話會不會是討厭自己。

其實工程師這個職位，本來就被期待說話精確、客觀、比起其他職位更不帶情緒就事論事，有一說一。你能想像這種對話有多恐怖嗎：

PM：「我們目前線上的 app 產品，有辦法新增支援 XXX 功能嗎？」
工程師：「嗯⋯⋯我想應該不是沒辦法。」

有就說有、沒有就說沒有、不確定就說自己需要一點時間確認，但最後的答案也會聚焦在有或沒有，頂多附上幾句說明。工程師說話如果太委婉迂迴，反而會被覺得對自己的程式掌握不足，有失專業。

如何克服

只要持續浸泡在這樣的環境，自然就會克服了，就像泡在全英文的環境，英文要不變好也難。告訴自己，對方這樣說話是針對事情、不是針對你，不要往心裡去、不要玻璃心。其實工程師寫 code 久了，自己的大腦思維也越來越像程式 function，遇到 error 就要 throw 出來，轉換成中文就是講出來跟你討論，要他忍住不講搞不好更痛苦，然後就 crash 了（笑）。

不只習慣，甚至自己也會逐漸變成這樣的人。在我轉職後，竟然被文科、理科出身的朋友一致認為比較像理科女生，理由是比較理性、講話「比較直接」，這是我在讀社會組時不曾收到的回饋，想想也是頗有趣，到底是我變了，還是以前都在忍耐？

• 人脈資源

轉職的人需要靠大量時間自學，通常很少同儕，就算有也是轉職班、coding bootcamp 認識的同學，大家也都不是資訊背景，因此需要重新開始累積這方面的人脈，就會比本科生相對吃虧。畢竟許多資訊、資源都是透過人脈流動分享，例如內推機會、面試或工作心得與情報、研討會或活動資訊、接案機會、side project 合作機會等等。

如何克服

首先從公司內部同事開始打好關係，盡量多認識其他工程師或資訊技術人員，不用侷限他是寫什麼的，app、前端、後端、資料分析，也可以往外結識相關職位的人，例如 PM、UI/UX 設計師、QA 人員，並不是指要別有用心去攀附關係、硬尬聊，其實只要抱著友好的態度、學習請教的心態，在有機會互動的時候釋出善意即是好的開始，不要想著對方要給自己什麼好處，當作交個朋友就可以了，機會自然會在對的時機點找上門。

如果要更上進的話，還可以參加一些社群活動，例如 iOS 工程師的 Cocoaheads 每月聚會、或是參與技術研討會，以 iOS 來說在台灣可以參加 MOPCON 行動科技年會、iPlayground（雖然近年停辦 QQ）。公司內部社團、讀書會也是個選項，有時還可以認識不同部門的高手同事。

結語

有些人萌生轉職工程師的念頭，是先被薪水吸引，也沒什麼問題，就像交男女朋友，一開始被外表吸引是人之常情，但是若想跟這個人長遠發展、認真經營關係，總得要從個性、內涵來判斷自己是否喜歡與適合。

轉職成為工程師之後，我明顯覺得喜歡的地方是只要做正確的邏輯判斷，不太會受到他人主觀意識影響，比較少勾心鬥角的政治問題。也因為這個行業隨時都有新的技術 release，大家對於學習、分享比較大方和謙虛，也能用比較開放的心胸面對未知，不會因為你沒學過某技術就因此看輕你的能力和價值。另外工作地點相對彈性、相對有機會與跨國團隊合作，也是吸引我的地方。

然而隨著寫 code 越久，越來越有大腦和電腦融為一體的現象，用 if / else、switch case 思考事情（有時不小心卡在 main thread 就會看起來當機），雖然有邏輯是好的，但人生中存在很多領域不像程式碼非黑即白，像是文學、藝術、音樂、戲劇、美感、信仰、情緒、人際關係，很多時候正是這些無法被量化、被解釋、用統一標準來判斷的事物，為我們帶來快樂、滋養著生活，讓人之所以是人，不是電腦。

至於身份認同，其實就像吃割包得要肥瘦各半才是黃金比例，文科、理科也如此並存在我裡面，甚至如果可以的話，我不太希望只因為學制這樣分，就把人分為兩種，不該讓社會的分類方式侷限了存在每個人裡面的獨特天賦。

好像有點扯遠了。

到底什麼是「成功」轉職？成功得到那張名片固然可喜，但就我看來也許只是成功轉職的第一步。優勢可以把握、劣勢可以克服，重點是做得下去、自己也喜歡，才比較接近我心目中成功的定義，而關於如何提升技術能力、行銷自己，其實網路都查得到。

文由 Judy Tsai 授權轉載, 原文:《文科轉職工程師兩年，我真實感受到的優勢、劣勢，以及如何克服》

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原標《跨領域轉職 文組也可以當軟體工程師？30 歲前找到自己喜歡的事情就很幸運了！【畢業了，然後呢？】》

文/董小俄

成大歷史系學士、政大俄羅斯研究所畢業的 Ivan 學長，對歷史和俄國文化有濃厚興趣，為什麼現在成為軟體工程師？而從文科生轉職工程師，又有什麼辛酸血淚的故事呢？學長最真實的故事分享和金句連發，大家快準備好筆記本開始吧！

➤ 文章大綱：

外商軟體工程師在做什麼？
從俄文業務到軟體工程師，轉職辛酸血淚公開！
每個系所一定都有用處，單看你會不會使用
給新鮮人和學弟妹的建議：不要停止找尋自己喜歡的事情！ 

▶ 外商軟體工程師在做什麼？

為了讓對工程師職位一竅不通的我們理解，學長將工程師二分為「軟體工程師」和「硬體工程師」，主要差別在於軟體工程師溝通對象是「人」，例如網頁的登入介面或報名活動頁面；而硬體是寫給「機器」，包含研發、設計與維修。也因此軟體工程師對於非資工科系畢業的人來說門檻較低，又因為溝通對象是人，對於擅長溝通的文組也是一個優勢。

「那工程師真的很爆肝嗎？」我們打趣地問學長。「這個要看公司啦，通常硬體會比較爆肝，而乙方又比甲方累，因為有履約期限，除了做得好也要做得快。」學長回答道，轉職後的前一份工作他待在乙方公司，主要承接不同產業的客戶案件，例如：電信、金融、政府標案等，會比較熟悉如何開發軟體，但沒有專精的領域。「有專業領域在找工作的時候比較有優勢，因為你掌握該產業的 know-how ，以寫請假系統為例，必須先了解勞基法，否則寫出來的東西不符合客戶需求，這個系統就是沒有用的。」學長分享。這就好比具備俄文能力可以當翻譯，但若專精某領域會更吃香，比方有法律、外交、舞蹈的專業知識，翻譯時運用的詞彙也會更加到位。

對工程師的刻板印象是黑框眼鏡、宅或者孤僻，但其實在工作上，他們很需要協作與溝通。學長介紹兩個與工程師密切合作的職位 — — 「系統分析師」和 「Project Manager（PM）」。

系統分析師： 通常由較資深的工程師轉任，會需要先研究客戶需求，再轉為技術話語和工程師溝通。

Project Manager：由於 PM 需要工程師協力完成專案，有時還會負責工程師的衣食起居（買工程師想吃的東西:D）。 擔任 PM 需要專精於時間管理，確保專案進度。雖然不一定需要懂專業術語和寫 code，但若一無所知也會是很大的障礙，例如只需要兩天能完成的任務工程師說需要五天，或者給工程師太短的工時和不合理的要求等。學長建議若想成為 PM ，仍需要具備一些專業知識，在與工程師協作上會比較順利。

▶ 從俄文業務到軟體工程師，轉職辛酸血淚公開！

從政大俄研所畢業後，學長先去當兵一年。在服兵役後期開始找工作，初期並沒有想太多，僅鎖定「科技業大公司」與「會用到俄文」，順利地拿到負責俄國市場的業務職缺。但在工作後才發現，自己不太喜歡業務為了拿到訂單而說空話承諾客戶，而是比較喜歡可以自己控制產值的工作，才毅然決然地離職，探索自己喜歡什麼。

怎麼領悟到自己對於業務工作缺乏熱忱？

下班時間是蠻重要的指標，如果你下班後根本不願意碰工作相關的東西、不願意在這個領域專研，那就是討厭。即使有能力但沒有熱情，也沒辦法走到最上面。

離職後學長參加了資策會的課程，在密集的訓練後取得結業證書，並成功找到軟體工程師的工作。若你曾經想過轉職軟體工程師，學長分享兩個學習管道各自的優缺點：

結訓後轉職成為軟體工程師，然而真正的挑戰才剛剛開始。

學長和我們分享，軟體工程師其實蠻看天分的，儘管有些人學歷並不高，但對於電腦程式語言理解力很快。而且喜歡程式到要拿它謀生，兩者中間其實有蠻高的門檻，這也是轉職的風險。

工程師花 1% 時間在寫 code ，剩下 99% 的時間都在測試寫出來的東西。必須花漫長的時間 debug、解決問題，這個過程是很孤獨和自閉的，這就是工程師的日常。

學長剛踏入工程師領域時，有很長一段時間寫的 code 就是不會跑，儘管很努力卻還是不了解，半夜含淚 debug，懷疑究竟自己適不適合寫程式。很幸運地最終找到問題，並也清楚知道進步的過程。「這段自我懷疑的歷程，大概會持續個五年吧！」學長感嘆。

而這個領域的知識太廣太多了，要學的東西日新月異也永無止盡，若非下班後持續進修，保持與時俱進，很容易被新技術或新人才淘汰。這也呼應學長先前所說，有了熱忱，你就會願意在下班時間投資自己。不過文組若有語言優勢，一些初始文件和討論程式的論壇都是英文，可以比別人更早了解技術，也多了更多管道學習。

從訓練單位出來後，除了結業證書不代表能力，非本科系出身的軟體工程師起薪也可能較低。雖然如願成為軟體工程師，但因為沒有相關經驗，學長的年薪卻比原本當科技業業務少了十萬以上，在累積了一定經驗後，他從乙方（接案方）跳槽到金融業甲方（品牌方）擔任工程師。現在這份工作不太需要加班，公司也願意支付相關課程費用、提供公假給員工參加開發者大會（提供軟體開發者共同討論遇到的困難、近期趨勢的場合）。公司是否重視人才培育，也成為學長之後選擇工作的關鍵因素。

▶ 每個系所一定都有用處，單看你會不會使用。

一位歷史系畢業，進修俄羅斯研究的文科生，最後選擇成為工程師。聽到學長的經歷，想必大家都會好奇，踏上完全不同的領域，過去所學究竟對他的職涯有幫助嗎？

每個系所一定都有用處，單看你會不會使用。

歷史系教會學長「實事求是」，舉個生活中的例子，大眾缺乏媒體識讀的能力，疫情期間就很容易相信「假新聞」而過度擔心。我們閱聽新聞時，不應該只看聳動的標題，還要去了解這句話是誰說的、什麼時候說的、誰發問的、當時的狀況……等等，才能夠還原真相是什麼。除了生活上的使用，工作中同樣可以實事求是，例如學長做為俄文業務時，客戶表示貨物無法運送到國內，有些業務可能全盤相信，但其實可以去查證海關狀況是否真如客戶所說，或者那只是客戶的一套說詞。

另外，除了俄語能力，學習俄羅斯的文化、歷史、政治等專業，也讓學長擁有許多談資（談話的內容）。當你對於客戶的國家有足夠了解，可以交流想法，也較容易和他們打成一片，是拉近距離、維持關係的好方法！

而無論是在大學或研究所，學長都把握出國交換的機會。大五時，他到南京交換，當作是畢業旅行，也想了解當地的歷史課內容。印象最深刻的是當時修了一堂「和平學」，課堂上包含中國共產黨官二代、西藏人、台灣人、日本人等各民族，討論到遺留問題時場面火爆，十分刺激，同時也有所收穫。（小俄補充：學長強調這是 11 年前的資訊，當時學術風氣較自由，現在並非如此）

而在俄研所期間，學長通過教育部公費留學考試，到莫斯科大學亞非學院交換。交換生活精彩無比：曾經被美女海關收賄刁難，他堅持減輕行李重量也不願付錢了事；或在塞凡堡旅遊途中，晚上六七點被醉漢搶劫，幸好碰上好心路人拔刀相助，還載他與旅伴回到旅館；又或者在高加索認識好心俄國人帶他導覽小城市，也認識當地攝影師（攝影師 IG），至今仍保持聯繫…這些都是學長難以忘懷的回憶！

▶ 給新鮮人和學弟妹的建議：不要停止找尋自己喜歡的事情！

✦ 給職場菜鳥

學長坦言：「在成為工程師之前，我曾以為人生就是要花在工作上，但後來發現投入這麼多時間只為了一點點錢，太不值得了！」建議大家若此階段沒有家計負擔的話，不要讓薪水成為第一考量。工作和生活要有界線，保有自己的空白時間，去學習或做自己喜歡的事情。

如果正在思考轉職的朋友，可以參考學長的方法：

首先，給自己一個期限，檢視自己不喜歡現職的原因。可能是因為產業、公司、職位，還是和主管與同事的相處有問題？舉例，他當初發現自己身為業務，卻對業績數字已無感，當下就開始準備交接文件了。因為很清楚自己是不喜歡業務這個職位，即使換公司也不會改變，那麼就可以進入下一步。但若原因是出自於公司，或者人際關係，那麼也許待在同產業，換間公司就可以解決，這個時候，可以選擇轉換成本低的選項。

第二步，透過朋友了解各職位的工作內容。學長花了一些時間到處問朋友，關於他們工作的內容、困難點，也了解產業的發展性。考慮轉職時問了擔任行銷、記者、公務員、工程師等朋友，最後發現就業市場很需要軟體工程師，工作上大多獨立作業，符合學長的性格與喜好，才決定要往此方向轉職。

✦ 給即將畢業的學弟妹們

「如果你已經混完四年，其實也不算晚啦！」學長開朗地說道，「可能只是這四年間並沒有找到自己想要的東西，但出了職場，很可能就會找到自己的一片天！」原本學長有個學術夢，還打算在莫大繼續讀博士，但後來發現在台灣當教授不容易，進而打消這個念頭。儘管對職場沒有準備，在學期間沒有實習經驗，「大學時花了時間充分地做了自己想做的事情，事後說出來還是很快樂、很難忘，也不會去後悔當初沒有先實習。」

但如果你是很用功的學生，可能會遇到的問題，是會發現職場和學校差異很大，你所擅長的一切在公司內都不值得一提，這時候調整心態就很重要！分析出自己的問題、摸索解決的方式，問題就能迎刃而解。

本文由 董小俄 授權轉載， 原文《#跨領域轉職 文組也可以當軟體工程師？30 歲前找到自己喜歡的事情就很幸運了！【畢業了，然後呢？#8】》

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這篇文章 【學長姊帶路】跨領域轉職 軟體工程師 求職分享 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

原標《 2023前端工程師面試心得 》

文／ Joe Chang

2022的11月底因為被公司裁員，開始了求職之路，規劃是希望三個月內可以找到工作，最長六個月（因為失業補助只有半年😂）面試時間是從2022的12月橫跨到2023的2月，個人的背景為私立大學文組，2016資策會結訓後開始了我的前端工程師之旅，前端資歷約莫五年多，技能樹的話vue有四年的開發經驗，react一年，懂一點node.js和mongoDB

不得不說年前的職缺真的不多，所以我主動投遞的公司其實只有5家，大部分是由公司主動邀請面試的，這次找工作我抱持一個開放的心態，因此各個產業都會去看看，當然也不是來者不拒，沒興趣的產業我還是會篩掉，撇除接洽到一半就消失的公司，一共面了 30家，電商、 軟體、系統廠、醫療、教育、媒體…什麼產業都有，除了了解市場的狀況，也對於該產業的domain knowhow也有一個初步的認識，根據我的觀察，各行各業對於前端工程師的需求還是非常大的，求職管道的話：104、cakeresume、yourator、github f2etw/jobs、臉書前端社群都有用 、linkedin…，但104還是佔大宗

面試形式的話，on-site 和視訊面試是各佔一半，我發現很多公司都會先約視訊面試確認人選是否合適，才會約實體面試，這個做法還挺好的，可以節省大家的時間

面試結果：11個offer、9個感謝函、剩下都是無聲卡

這篇文章並不會特別敘述每一間公司的面試流程，如果真的寫下去這篇文章應該會破萬字，主要的重點會放在我在這些面試經驗中有什麼樣的收穫還有我認爲面試的重點項目是什麼，兩年前我擔任過面試官，如今我的角色是一名求職者，也會換位思考來提供一些我個人的想法

實際面試過之後不得不說真的跟我想的不一樣，我本來預期會使用新技術的團隊結果有著太多的歷史包袱而無法推進，人人都害怕的legacy code確實有他的商業價值在，我印象很深刻在面試的過程中有位主管曾經說過：『如果這個網站已經行之有年了，代表他經的起歷史的考驗，我們就不會輕易的去動它！』聽起來好像很有道理，但又好像哪裡不對勁，這句話就留給大家細細品嚐了

在面試過程中也見過各式各樣的主管，在面談的過程中就能夠感受到這個人會不會是你想要一起共事的人，有些本來好感度爆棚的公司，面試完之後好感度雪崩式下降，有的則是本來還好，但面試完覺得非常不錯的公司，所以說預期和實際上的情況真的是會有落差，跟交友軟體一樣，碰面之後才知道對方是不是你的菜😂

不過回想起來自己是有點太瘋狂了沒錯，扣掉假日的話，28天內面試30家，再加上有的公司要二面，平均一天會面試1~2家，只有在待業狀態才能把面試排的這麼緊湊，白天面試，晚上寫面試的考題或是回家作業，比上班還忙，對我來說是一次相當難忘的經驗

接下來會講述幾個我在求職中覺得比較重要的幾個項目

履歷的準備

盡可能地將履歷的維持在一頁，列出幾個重點工作項目即可，當我還是菜鳥的時候一直有個疑問，履歷不是寫得越詳細越好嗎？直到兩年前我當了面試官之後才知道原因，因為工作已經很忙了，還要撥空看一大堆履歷，這時候每份履歷我的閱讀的時間最多只有1–2分鐘，我希望在最短的時間內就可以看到重要的資訊，有了這樣換位思考的經驗之後，這次我在撰寫履歷也是將內容維持在一頁，然後如果可以的話，請1–2位的朋友幫你看履歷，給你一些意見，因為有些盲點是自己看不見的，我自己是有找付費的履歷諮詢服務，修改完後確實效果不錯

定期梳理自己的工作經歷

我忘記哪位前輩分享過，盡可能的每一年的做一次你的工作回顧，假設工作了五年之後才回頭去回想自己做過什麼專案，我想大家應該都會腦袋空白吧，整理工作經歷的同時，除了思考自己曾經解決過什麼問題也可以回顧自己在這個階段有什麼收穫，假設天有不測風雲，突然被公司裁員，可以華麗的轉身就去投遞履歷，讓自己可以更游刃有餘去看一些新的工作機會

假設是沒有相關工作經歷的朋友，履歷上可以著重在作品集的介紹，ex.作品做了哪些功能，使用哪些技術，我有看過一種履歷，非相關的工作經歷寫的落落長，然後沒有放作品集，只有寫從某個bootcamp結訓，這種一定會馬上被刷掉

刷題的必要性

雖然說演算法確實在前端比較少應用到，但殘酷的事實是，有考leetcode 的公司大概佔了一半以上，基本上新創、外商必考leetcode，就算是中小型企業也考個排序演算法意思意思，leetcode不免俗的還是要刷一下，可參考Grind 75優先刷熱門題，但我個人覺得刷到easy就可以應付大部分的面試，如果要面到line那個等級的就需要刷到medium了，但因為刷題需要投入的時間成本還蠻高的，大家可以自己評估一下時間報酬率，然後對於junior來說，如果覺得刷leetcode太硬，可以從codewars 開始練習，維持一下解題手感即可，務必熟悉陣列的操作方法，然後有一點要特別提醒，一般我們在用vs code coding的時候都會有提示語法（Ex 打sl 後面就會出現slice這類的），但是在live coding的時候一般不會有提示，因此常用語法還是必須記起來，不然語法忘記的時候只能和面試官面面相覷

聊天的能力

這個真的不是唬爛，我確實有兩個offer是完全沒有技術考題，純粹只是聊工作經驗和技術的趨勢而已，面試官給我的評價是表達能力佳、交流起來相當愉快，因為前端這個職位常常需要溝通，所以你的邏輯思維和表達能力還蠻重要的，在面試的時候可以採用STAR的法則來敘述你的經歷，問一句答一句是比較忌諱的，這樣面試就比較像是詰問不像交流，假設你在面試的過程中能夠侃侃而談，其實面試官就可以感受你這個人是否容易融入群體

另外，有時候會有好幾位面試官同時在現場，說不緊張是騙人的，但盡可能的表現出你很自在，隨時保持笑容之類的，我也遇過那種不苟言笑的面試官，不管我說了什麼他都是一張撲克臉，雖然心裡有點小波瀾，但我還是會用我原本的方式表達，反正我不尷尬尷尬的就是別人(?

準備作品集

有事沒事可以做做side project，特別是當你工作的專案是不方便公開展示的時候(ex 公司內部後台系統)，這時候有side project的話可以製造一下話題，我發現蠻多公司都會請你介紹作品集，並且針對他們有興趣的地方提問，結果在介紹的過程中還被發現有bug(好糗)，回家馬上修

然後個人建議可以做一些比較特別的side project，先前曾經在前端社群裡看到關於作品集的討論，有人說看到好多電商作品看到有點麻痺，我確實也有這種感覺，商業邏輯都差不多，只有版面不一樣而已，這時就會比較吃虧，無法第一時間吸引面試官的目光，建議可以多找一點不同題材的side project來實作

想問公司的問題

通常面試的最後一個環節會問你有沒有問題，千萬不要說沒有問題，面試官可能會覺得你對他們公司沒有什麼興趣，務必要把握這個時間點將自己在意的問題問個清楚，我舉幾個例子：

• 問對方開發流程，可以知道工作團隊裡面有哪些角色：這時就會發現有些團隊沒有PM和QA，需要由RD兼任
• 這個職位的前端主要負責哪些工作內容：藉此了解開發和維護的佔比
• 有沒有code review? 是否會寫單元測試：了解團隊對於程式品質的要求
• 如果是 junior 可以問是否會有mentor帶：有人帶上天堂，沒人帶自立自強

行為問題

通常和高階的主管或是hr面試，都會問你許多行為問題，老實說這類的問題真的是靈魂拷問，很容易吃了誠實豆沙包想到什麼說什麼，像是和主管意見不合會怎樣？你的缺點是什麼？我覺得缺點這題真的是要謹慎回答，假設你很誠實地說出我很內向的話，面試官可能會想說那你和別人溝通交流這一塊會不會有問題？盡可能的包裝一下，或是講一些無傷大雅的缺點，務必避開工作上的硬傷，個人覺得這類型的問題一定要先準備過，不然真的會答不上來，網路上估狗behavioral questions或是面試行為問題可以找到不少的回答參考

面試的心態

以前面試的都會把姿態放得很低，覺得是公司在選我，我是被選擇的，如今換個心態想，其實我也在選擇公司，每次的on-site面試，對我來說是都是一次很不錯的機會，可以來看看我未來的工作環境還有工作夥伴

基本上面試結束後，就當作通通沒上吧，把專注力放在下一場面試上，我其實也經歷過幾次相談甚歡的情況，但最後卻是無聲卡的結局，然後也遇過面到一半headcount就沒了的狀況，只能說沒被錄取的原因百百種，面試本來就有很多不可抗力的因素會影響結果，因此拿到想要的offer除了實力之外，還需要一點緣分，所以就放平常心，佛系看待每一場面試，如果被喜歡的公司發感謝函的話，不需要問為什麼，就像被心上人發好人卡一樣，難過個一兩天就打起精神繼續面試吧，繼續向前走一定能遇見你的伯樂

面試結束後的回顧

每次面試結束之後我都會用notion記錄面試過程，檢討一下自己哪邊答的比較不好，可能是行為問題也可能是技術問題，下次可以改進，除了自己的表現回顧，也會分析一下公司的哪些特點對我來說是拉力哪些是推力，ex 團隊的氛圍、使用的技術、薪資福利等等

文章的最後想要聊聊我對轉職前端的看法，最近在ptt soft_job版看到這篇文章很有感觸，我完全可以體會求職焦慮，因為我也是過來人，2017年我剛轉職的時候，每天都很積極地投履歷，幾乎都是被已讀不回，非常的沮喪，甚至還會想我是不是把轉職想得太簡單了，質疑自己的聲浪不斷出現，還好靠著意志力有挺過來，到了2023年，轉職前端的人變得更多了，可以感受到競爭非常激烈，104隨便一個junior職缺都是被投爆的狀態，想要脫穎而出的人勢必要比其他競爭者擁有更多亮點，雖然說「機會是留給準備好的人」這句話很老掉牙，但我覺得可以奉為圭臬，除了強大的意志力之外也需要加倍的努力才有辦法轉職成功，與大家共勉之。

最後想分享給最近要轉職為前端工程師的朋友，一定要準備作品集，數量不用多，可以展示你的火力最好，並且附上github連結和網頁連結，並且在README介紹一下專案，使用了哪些技術等等，假設是從bootcamp結訓的朋友記得放上個人作品，我有遇過只放團體作品的，雖然說有寫上分工，但我以面試官的角度來看，無法快速定位哪些功能是應徵者實作的，這樣就會比較吃虧，最後也祝福大家在2023年求職順利！

本文由 Joe Chang 授權轉載，原文《 2023前端工程師面試心得 》

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原標 《 28K到92K文組轉職工程師(2)：細節補充 》

文／ 達薪理學 (Dash Empower) 

前情提要：

從28K到92K的轉職之路(1)：轉職路徑&心得分享

在第一篇轉職文中我沒有提及太多細節，所以第二篇就會針對轉職的細節作補充，還有回答比較多人問的問題。

正文：

我的轉職路徑：銀行員(31K) ➞ 銀行員(33K) ➞ 財務人員(28k) ➞ Java後端工程師(35K) ➞ Python後端&AI工程師(45K) ➞ 工程師小主管(65K) ➞ Python 後端&AI 工程師(92K)

變化比較大的是從財務人員轉職成Java後端工程師這段，從這邊開始說起。

我的轉職第一步是去上就業班，具體來說學了 Java、Servlet、JSP、JavaScript、HTML、CSS、jQuery、Ajax、RESTful API、AWS、SQL、Git 等等。雖然前後端都有學，但我當時打算走後端工程師路線，所以在我找到第一份工程師工作之後，就很少再用前端技能。

我任職的第一間軟體公司，有自家的軟體產品、也有接案，而我當時負責翻新電信商的客服語音系統以及開發聊天機器人，這個案子從我入職到離職都還在做，所以在這裡我只累積了一個專案經驗，在這間公司待了一年。

使用的技術為：Java、Servlet、JSP、Tomcat、Oracle SQL。

在第一間公司滿一年之後，當時對 AI 有興趣，所以辭掉工作，給自己6個月的時間，開始自學 Python、機器學習和深度學習。因為有了前面第一門Java的基礎，我再自學 Python 就很快上手，大約花了7天學會，如果你是資深工程師，那你學習Python的速度肯定比我更快。

Python的教材看的是良葛格的《Python技術手冊》和 Coursera 上的免費課程，至於付費的我就不提了。機器學習和深度學習的部份，有上過國內外免費和付費教材，因為是新手，所以我是從國內的教材開始看，然後發現國內課程有的都滿水的，只講皮毛，不足以真正讓我能落地開發，所以這階段累積的 ML/DL 作品集都是看國外課程做出來的。

具體來說，這階段重新複習了微積分、線性代數、統計學、機率等ML/DL常用到的部份，再看線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機、CNN、RNN、LSTM 等等演算法的原理，理解神經網路裡面的卷積層、過濾器、特徵圖、全連接層、池化層、扁平層等，還有梯度下降、反向傳播、激活函式、損失函式、L1/L2正規化、Dropout、優化方法等等不能少的知識點。

因為時間有限，要看的東西很多，每個都無法太深入，只看重點且高頻常用的，然後學習套件的使用，如Scikit-learn、Keras、OpenCV 以及 YOLO 等，再來開始用機器學習來實作數據分析案例、用 Keras 做影像辨識、以及用 OpenCV 做傳統電腦視覺的應用。

累積了5-6個簡單的數據分析、影像辨識的作品集後就開始找工作，順利拿到兩個 Offer，一間是電視台、一間是新創軟體公司，最終我選擇後者，職務是 Python後端&AI 工程師，薪水由35K提升至45K，入職之後再找空檔時間把資料結構和演算法看過一遍。

在這間新創軟體公司待了1年多些後，我打算再跳槽來提升薪水，但公司老闆一直希望我留下，要我開條件，我説我要加薪到65K，老闆也沒有猶豫太久當下就答應了，因此，薪水由45K提升至65K。

在這間公司總共待了3年，在首年加薪後的兩年都沒有再調過薪水，一方面是知道新創公司財力可能有限、二方面是我覺得這裡的工作氣氛很不錯，所以互相將就，沒有再要求什麼。但我在這裡3年下來卻累積了龐大的專案經驗和產業知識，合計參與過14個專案，產業橫跨航空、軍事、智慧工廠、電信、電子、政府接案等，除了國內專案以外，也做過來自泰國、中國、新加坡等跨國專案。

這裡待了3年之後，我覺得自己的成長空間有限，所以離職邁向下一個職涯階段，我又給自己6個月的時間自我進修，這段期間主要是把求職市場上很多公司可能需要的技能，但我不熟的給通通補上，所以我學了 Docker、Redis、MongoDB、PostgreSQL、C++、Golang、FastAPI、設計模式、微服務等。

然後開始找工作，總共拿到3個 Offer，分別是中國的精密製造業公司、聲學辨識公司、社交媒體公司，年薪分別是110W、120W、120W，而我最終選擇後者，薪水由65K提升至92K。

有人問：「薪水由65K提升至92K，具體來說，做了什麼事情？」

我個人認為不是因為這半年學的這些技能而加薪，比較大概率是我在上一間公司所累積的大量專案實務經驗，還有2年的未調薪所致。

另外，決定你薪水的不是只有程式技能，溝通能力以及談薪技巧也很重要。

加薪公式：超出預期的工作表現(或產值) + 老闆看見 + 談薪技巧

很多人都很害怕老闆，希望離老闆越遠越好，但如果你想要加薪，請離你老闆近一點，讓他知道你的工作表現，前提是你真的要有不錯的成績，老闆看見才有意義。

養成主動回報工作進度的習慣，不管是回報給你的 PM、主管或老闆，他們通常很忙，沒有空一一看底下成員的工作狀況，如果你能夠主動按時回報工作進度，老闆對你的信任度會大幅提升，並且認為你很積極、有獨立作業的能力。然後想加薪不要被動等待，請主動去找你的老闆談，權益要靠自己爭取。

最後我想說，各行各業只要做到精，都有機會年薪百萬。但如果你是受僱的上班族，你要檢視自己所處的崗位，薪資天花板在哪？有些職務的薪資天花板較低，選錯賽道，你再怎麼努力，薪水也難以突破上限。

以下為網友提問：

Q1: 當初是去哪個教育機構上課？

我不是業配，不推薦任何具名的教育機構，單純個人經歷分享。你去這些機構上課不一定能讓你年薪百萬，年薪百萬是一連串的選擇和努力所形成的結果。決定薪資的不是只有程式技能。

Q2: 機器學習和深度學習具體應該要學什麼？數學要很好嗎？

ML和DL是線性代數、微積分、統計學和程式語言等多個學科的結合，有一些常用的觀念，例如：微積分的求導、極限、極值；線性代數的矩陣運算、特徵向量；統計學的信賴區間、機率等等先有概念。

然後開始學習以下入門的演算法：

機器學習：線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、貝氏分類器、KNN、支持向量機等等。

深度學習：DNN、CNN、RNN、LSTM、GANs、RL等等。

理解梯度下降、反向傳播、激活函式、損失函式、正規化、Dropout、優化方法、剪枝、遷移學習等技術和知識點。

再去學以下套件和工具：

• 機器學習套件：Scikit-learn
• 深度學習：TensorFlow、Keras、PyTorch

除此之外，根據你選擇的領域可能分別還需要學：

• 電腦視覺：OpenCV、Yolo
• 自然語言處理：NLTK、Hugging Face、Jieba
• 資料科學：PowerBI、Tableau、ETL、Airflow

以上是針對轉職初學者建議，若你行有餘力，如果是走 NLP 領域，也能再去學如：Transformer、BERT、GPT、Llama 等等。對於一個剛入門AI且以就業導向，非研究導向的轉職者來說，你的首要目標就是，學會套件怎麼使用，且能夠做應用開發、並理解以上所提ML和DL的入門知識。另外，如果你想要走研究型路線，那數學就必須要好一點，這對轉職者來說難度很高，會很坎坷。

Q3: 現在回頭去看轉職過程，你覺得可以怎麼做，讓自己更快上手？

第一門程式語言除了學基礎語法外，物件導向三特性、指標、多執行緒、遞迴、資料結構等等重要觀念也要建立好，雖然有些在工作上很少使用，但基礎有打好，換學其他語言都很快。

Q4: 轉職就業班應該選「單一型」還是「廣泛型」較好？

就業班就是針對某個特定職缺可能會用到的技能，整包交給你，所以沒有所謂「單一型」還是「廣泛型」的問題。

例如：想要成為Python後端工程師，你最少可能需要會 Python、SQL、NoSQL、Django/Flask/FastAPI 三選一、AWS、GitHub、Restful API、Linux、Docker 等技能。

然後在有限的時間內，把這些技能的基本用法學會，最少要達到堪用，剩下後面要靠你自己練習和實作。

Q5: 我也想要轉職成軟體工程師，但年紀已經33歲了，怕沒人要。

35歲之前轉職都還有機會，過35歲之後再轉職到另一個完全不相干的領域，那你的面試機會會少很多，而且你的薪資和年資要重頭來，同時你可能還有家庭經濟壓力，轉職成本會很高。

Q6: 轉職去學一個完全沒有基礎的領域，請問您有碰到什麼瓶頸嗎？無法理解時是如何克服的？

選擇適合自己當下程度的教材。我們可能會因為教材的作者他的用字遣詞或者解釋得不夠深入淺出等原因而無法理解，那表示這個教材現在不適合你，換一本你能看懂的，讀完之後再回去看你看不懂的那本，通常就能理解了。

Q7: 軟體工程師應該學冷門還是熱門語言呢？

如果你是一名轉職者，那就是就業導向，應該選擇熱門語言為主，但一名軟體工程師，因為專案需要，通常不會只懂一門程式語言，你還得學會其他語言。

Q8: 當軟體工程師除了程式能力以外，會看學歷和英文呢？

剛入行的初階軟工，英文真的不用很好，主要是邏輯，邏輯不好，功能可能寫不出來。但如果你想在這條路上走得長遠，建議找時間把英文補起來，因為你需要看英文技術文件、GitHub、Stack Overflow 等等。

Q9: 這行業常加班嗎？

不一定。加班看各間公司，依我目前這間公司很少加班，下班時間到，我20分鐘內會離開，然後可以遠端上班。但我第一間公司在趕專案時，就常加班到晚上9-10點。

然後加班也要分清楚是真的公司業務量很大，還是自己對工作的掌握不夠熟練，而需要留下來加班。

Q10: 可以分享您一開始轉職是選甲方還乙方嗎？要先選乙方接案公司比較能練功嗎？

我是選乙方。在乙方容易接觸到來自各個不同產業的專案，你可以累積到不同的 Domain know-how，然後因為每個專案的需求不同，使用的技術和工具也不同，你在短時間內會學到很多種技術，成長速度很快，但缺點就是需要一定的自學能力、工作環境高壓、一人可能要被當多人用。

Q11: 如果是選擇傳產、物流等的行業，是不是定型後比較沒辦法跳槽呢？

主要看你在這些產業中，有沒有累積到對就業市場來說是有價值的經歷；如果有，跳槽不是問題。

Q12: 推薦的入門語言是Java嗎？

看你是哪一種取向：

• 就業導向(職缺多)：Python、Java
• 語法簡單易懂：Python、Golang
• 未來趨勢：Golang (現在會的人相對少，而且高薪)

Q13: 是否要刷LeetCode？

轉職初期不需要刷 LeetCode。年薪百萬以上的職缺，你才會明顯感覺到面試公司會考。

Q14: 28K的薪水在台北生活，還能存到錢，還能讓你全職去上課5個月，怎麼辦到的？理財方式是什麼？辭職以後不用生活嗎？生活費哪裡來？

我在第一篇轉職文中就有提到，在28K的工作之前，我在銀行待了3年，月薪分別是31K和33K，年薪是16個月。

我的每月生活支出約：20,300元 = 7,500(租屋)+9,000(餐費)+700(通訊)+1,100(油資)+2,000(其他雜費)

當月如果自己煮比較多，餐費就更省，生活費不用2萬，所以每個月約能存1萬：

1年存24.4萬 = (1萬*12)+(3.1萬*4)

3年就是約73萬

轉職成本：24萬 = 12萬(半年生活費) + 12萬(學費)

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本文由 達薪理學 (Dash Empower) 授權轉載, 原文: 《 28K到92K文組轉職工程師(2)：細節補充 》

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