海外資料科學家求職分享

此次分享會，我們邀請到兩位講者以 QA 形式與我們分享如何找到中國的工作、以及在中國工作的日常，希望對想到中國工作的讀者們有幫助

講者介紹

講者：馮凱婷 Kai-Ting, Feng，現於上海字節跳動 Bytedance 擔任 Data Analyst。

講者：沈辰禧 Chenhsi, Shen，現於上海 PayPal 擔任 Data Scientist。

講師課程分享
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大綱

PART1. 到大陸（中國）工作的契機？

PART2. 在大陸（中國）如何找工作？

PART3. 在大陸（中國）面試流程為何？

PART4. 在大陸（中國）工作的經驗分享，與在台灣工作的差異？

PART5. 在大陸（中國）工作的一天，是怎麼樣的體驗？

PART6. 總體（找工作、面試、海外工作）來說有什麼最後想跟大家分享的？

PART7. 現場& Slido 提問回覆

KT=Kai-Ting; C=Chenhsi; Jason=Host

PART1. 到大陸（中國）工作的契機？

C：之前的工作是比較偏向乙方的新創，但我自己的興趣是跟網路產業相關的，所以工作快一年之後就開始找新工作。在找工作時其實並沒有選定要在哪個地區工作，只是剛好有機會面試到現在 PayPal 在上海的職缺，面試後覺得這個職位滿適合我的，而且面試了一個多月也覺得滿累，所以當時沒有太多想法，就決定來上海工作。

重新回顧當時為何會來上海的原因（好處）主要是離家近。如果到日本、新加坡搭飛機要 3–4 小時以上，但上海就是搭 1 個多小時的飛機就到了，對我來說就跟在台北工作比較像。

KT：我在學生時代就有想過畢業之後某天要來大陸工作，因為大陸有 14 億人口的市場而且還有很多大廠可以選擇。就像是美國有五大巨頭 FAANG：Facebook （現在叫 Meta）、Apple、Amazon、Netflix、Google（現在叫 Alphabet），大陸的話早期有大家知道的 BAT：百度、阿里、騰訊，那現在當然也有一些新的互聯網公司出來，但台灣的話就比較沒有這麼大的廠。

在新聞媒體上我一直都會看到這些科技巨頭的新聞，我就有想到裡面工作的憧憬，想知道這些公司怎麼成功？怎麼運作？一直以來，我都很想要加入這些公司，或是到別的地方去工作。

總結來講就是希望可以有更寬廣的舞台！

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第二個的原因是這邊市場大，可以給你更好的發展前景，尤其這邊人口比較多，從北京、清華層層篩選出來的人才也滿優秀的，我會希望與這些一流的人才之間互相競爭、交流、學習。

最後一個更直接的原因薪資待遇，做相同工作內容，（大陸）這邊可以給的待遇可以給到比較好。

PART2. 在大陸（中國）如何找工作？

C：如果你是找外商的話，Linkedin 應該還是一個比較方便的管道，外商如果是面向全球在招募，在 Linkedin 上面的資訊更新的還滿即時的。

但如果要再保險一點，還是請朋友內推比較有效，但就以我們公司來講，這幾年支付的業務發展得比較好，我自己的內推失敗的機率也是滿高的。我把履歷轉給 HR 之後，HR 評估後會說不太適合，但我覺得朋友的背景已經滿好的。

所以現在也不是說內推就有機會面試，但我覺得至少你可以找到人幫你內推，會是一個比較好的機會。

我說的是在上海的情況，但我之前在 Linkedin 上也是會收到新加坡的網路公司的訊息，像是 SEA 他們的獵頭或是 HR 在 Linkedin 都滿積極的找人。

KT：我一開始最容易使用的管道也是 Linkedin 。大陸這邊雖然有很多本土的獵頭公司，像是 boss 直聘、智聯招聘、獵聘、前程無憂…等等，這些大家如果對於投遞大陸工作有興趣的話應該都有聽過。

但這些服務有很大的限制是，註冊需要手機號，你如果沒有飛來當地，辦一隻手機號是無法註冊的，就算你填台灣手機號 +886，大多也是無法註冊，所以對大家來說最平易近人的管道還是 Linkedin 。

雖然外商在 Linkedin 更新比較即時，但大陸本土企業會用領英，在 Linkedin 上更新就沒那麼即時，所以如果想對大陸本土企業主動出擊，用 Linkedin 就比較困難一點。

不過其實還有另外一個重要的管道，那就是內推，你要想辦法接觸到這間公司的人，不管是你的朋友或是善心網友。

所謂善心網友就是你用公司名稱在 Linkedin 搜尋，然後發現某某台灣人在這間公司工作，你就厚著臉皮去聯繫對方，說明你對他所在的公司的特定職缺有興趣，詢問對方是否可以幫忙介紹？就多聯繫幾個人，總會有善心人士願意幫忙。

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當時我自己的經驗，在 Linkedin 上有接收到一些新加坡的職缺。而我到上海亞馬遜就比較是靠內推的方式，因為有朋友的朋友在亞馬遜工作，就厚著臉皮請朋友幫忙，後來就成了。

Jason（主持人）：另外你也可以利用我們社團，因為我們社團裡也有很多在海外工作的台灣人，你可以利用這些社團資源找內推，不用擔心好像沒有資源，社團裡面也有很多熱心的人。

C：Jason 說得很好，找工作是一回事，但當你手上拿了 3–4 個 offer，其實滿有必要透過我們的社群 Data Scientist Meetup 去找那間公司或是有待過那間公司的人聊一下，對於選擇要接受哪個 offer 滿有幫助。

PART3. 在大陸（中國）面試流程為何？

KT：我先講亞馬遜，看你投的職缺不同，可能會有不同的流程，我面的職缺是 BIE （Business Intelligence Engineer)，亞馬遜的 BIE 涵蓋的範圍其實滿廣的，包含 BA（Business Analyst）、DS （Data Scientist）可能都有包含。

我經歷的面試流程先跟 HR 先聊，確認你本身基本盤沒有問題，再來會考 technical assessment，考的是 SQL，接下來會跟你直屬主管聊天、問問題。

最後是最著名的 loop interview，就是會有五個人，每個人跟你面試一個小時，問的內容就是亞馬遜最著名的 leadership principle，之前 14 條現在變 16 條的領導力原則，每個人會被分配到 1–2 條的準則，他們會看著題庫問你問題，針對一個問題問很細，無限展開地問下去。

亞馬遜面試會經歷以上這些階段，所以面試流程是比較長的。至於到底多久，還是要取決部門缺人的程度。當時我的部門極度缺人，大概就是 2 週，但我有聽過 1 個月，甚至更久。

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字節跳動這間公司的面試流程是出了名的快，因為他們在一個成長非常急速的狀態，人才也是招募得非常快，所以從起點：我接觸到這個機會（還沒開始面試），到確定錄取大概就過 2 週，中間過了 3 關。

第一關直屬主管面試，面試內容就包含技術測驗：SQL 或是 Python，第二關就是跟部門主管面。後面就看每個人情況，如果面試官覺得你夠格了，就直接錄取。

但有些人會進到第三關、第四關，會有不同的人來問不同面向的問題，不過後面就不是技術測試，就只是問問題。

C：我在上海 PayPal 面試流程跟在亞馬遜比較類似，一開始會接到 HR 電話，可能 30–40 分鐘聊一下你的背景。接下來就是你的直屬主管跟你聊大概 45 分鐘左右，主要聊你的履歷內容。

接下來就會是占半天時間的面試，會有 3 個主管（可能是主管的主管，或是其他團隊的主管）連續與你進行面試，內容會是技術、business sense、針對你的履歷再深入了解，這邊就會聊的比較細。

不過就把握一個原則，履歷裡面有寫到的內容，你都要當成加分項，要好好回答，一般來說通過這幾關，就可以確定能不能拿到 offer。

但不知道為什麼當時（兩年半前）又被安排了一關，就是跟團隊 senior member 面試，不過這個面試面完我覺得就差不多確認錄取，因為其實也沒聊什麼，有問面試官為何多加一關，面試官也不知道。

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這整個流程跑下來也大概一個月左右，所以建議大家如果要找工作，有心力的話一次面多間一點比較好，如果一間一間面，第一間面完沒有上的話，又要重複兩三間很長的面試流程，會覺得心很累。

有時候沒有錄取不是你的問題，有可能是聊過後覺得不適合，或是這個組有其他的考量，所以建議大家一次可以多投一點。

面試的速度跟篩選的條件其實跟你面試的組，或是當時公司的狀況很有關係，所以也不用去比較說「為什麼我面比較久」或是「面試某個崗位，有的人上了，但我沒有」。其實外部的因素有很多，大家就是好好把握每次面試有些收穫就好，不用得失心很重。

Jason（主持人）：那最後找工作跟面試部分有什麼建議給大家？另外了解你們是有飛到當地面試？還是視訊面試？準備面試或是面試過程，有什麼特別的訣竅可以跟大家分享？

C：我當時還沒有疫情，有被要求要飛過去面試，但因為我還在上班而且也沒什麼假了。

另外我沒去過上海，需要訂飯店、機票，還要跟公司說明，就回覆 HR 請對方給我 1 週的時間準備，但 HR 就說太久了，而且面試官有些在美國，所以最後就全部改成線上面試。

疫情之後，現在我就沒看過有人來公司面試，應該全部轉線上，不用擔心還要飛過來隔離的問題。

KT：我這邊也是遠端面試的。

PART4. 在大陸（中國）工作的經驗分享，與在台灣工作的差異？

KT：我覺得台灣比較注重 team work，然候大陸這邊不管是外商或是本土都是比較個人主義，偏向 individual work ，一個人就負責一項東西。

大陸可能比較有狼性或是強調個人，所以就很取決於你的同事，有些同事更強調個人主義一點，就會比較藏私，或是會有比較負面的競爭。但有些同事比較 nice 的話，共事起來其實就還好。整體來說比起台灣的競爭還激烈一些（激烈滿多的），大家真的有一種狼性的感覺。

Jason（主持人）：那你剛來的時候有沒有哪些不適應？那你是怎麼克服的？

KT：其實一開始會有一些不適應，不會那麼大的衝擊，但有覺得說：「我們不是同一組嗎？為什麼你不願意幫我」，會有這種無力感。

後來因為現實狀況就是這樣，可能就得額外花時間自己去鑽研相關的項目，或是想辦法偷學，去找對方的 code 來看。

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Jason（主持人）：辰禧這邊呢？剛到大陸有什麼特別差異？

C：我覺得我的體驗算是正面的，因為我們公司的氣氛是比較注重合作的，大家會比較願意互相幫忙，即使想要罵人，也不會真的說出來，我們公司是比較崇尚這種氛圍。

對我來說比較特別的體驗是 PayPal 在上海就快 2000 人，其他地方相對不會有那麼多同事。

在 diversity 部分我覺得也不錯，雖然我們在上海，但我們不會只做中國市場的業務，我們做的業務是面向全球的，所以跟我合作的對象從美國、印度、以色列、愛爾蘭的同事都會有，就看我現在在哪個專案上。大家又是崇尚和樂融融的氛圍，所以我覺得工作的體驗還不錯，這是公司整體文化。

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但如果看本地的文化，我們 site 還比其他 site 的同事認真、有狼性一點，我觀察國外的同事就比較 chill，即便我們已經崇尚這樣比較放鬆的文化，還是會有些人很拼。

我自己比較佛系一點，所以我覺得這個對我的影響比較小，但如果你是那種力爭上游，或是對自己的職涯有設定一些具體的目標，你可能會被捲進這個打拼的氛圍裡。我覺得也沒有不好，就看你適不適應？喜不喜歡？

PART5. 在大陸（中國）工作的一天，是怎麼樣的體驗？

KT：我現在在字節負責的是海外的業務線，海外主要是美國，其他地方像歐洲或日本…等也會有，工作的一天裡會像辰禧剛剛提到的，會有一些跨國的會議，我這邊簡單介紹一下我工作的一天。

在字節其實就是工作即生活，兩個是融為一體的。早上 9–10 點的時候，食堂就會供餐，可以去食堂吃早餐。跟美國的會議因為時差的關係，有時會安排在 9 點，然後 10 點就開始工作。

12–2 點是午休時間，食堂會開放午餐。但因為海外比國內更快速滾動的事業線，所以可能 1 點就回到位置上開始工作。

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字節跳動它在 2012 年才成立，在不到 10 年的時間就打造出抖音、TikTok 這種世界級的產品，抖音的日活躍用戶就 6 億，TikTok 的月活躍用戶 10 幾億，新聞應該都有報導。

所以字節跳動是個節奏非常非常快速的公司，業務上經常會有方向上的調整，或是組織的變動。可能我開完會，但後來業務方向又調整了，底下所有的 data pipeline 可能就要跟著調整，所以會花滿多時間做這些調整。

到下午當你感到筋疲力竭的時候，會有人推著餐車到你的位置旁，就是下午茶來了！接著可能是會議，或是處理專案項目裡所有需要的數據支援，包含數據分析、建模…等等都會碰到。

晚餐是 7–8 點，食堂會有晚餐，如果不想吃食堂的飯，也有盒飯或是輕食可以選擇，晚上再繼續工作一下。9 點會到公司內的健身房運動，或到公司裡的郵局領包裹。

一般互聯網公司 9 點或 10 點之後打車是可以報銷的，但字節比較晚一點是 10 點，會有 2–3 成的人 10 點前離開公司，然後 5 成的人會在 10 點打車回家。回家以後可能試情況再加班一下，就結束了一天。

Jason（主持人）：我聽完第一個印象是工時好像有點長，但福利好像也不錯，辰禧你這邊的狀況是類似的嗎？

C：如果是 2 年前的話，我的一天會跟現在滿不一樣的。

因為現在公司是全部 WFH（Work From Home） 的狀態，就是有可能與你共事很深的同事，走在路上你會完全認不出他，不是因為他平常在公司穿的很邋遢，是因為你根本沒機會看到他長什麼樣子。

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我的一天是 10 點開始，因為 WFH 的關係，我起床時間會逼近開始工作的時間。我比較習慣在公司上班，所以我可能中午自己在外面吃完飯之後，1 點多到公司後就開始工作。

但即使我到公司，開會也不會跟人面對面開，因為對方不一定有來公司，而且公司也鼓勵線上開會。下午的話就是看會議跟工作的狀況自己去調整，大概 6 點多會去吃個晚餐，回來再做事到 7 點半之前會離開公司。

我的行程就比較精簡一點，但我覺得凱婷分享的一天，對大部分在上海本地的互聯網公司，應該都是差不多的 flow。你會在公司吃早餐、午餐、晚餐，然後健身、社交…等在平日的話應該都是發生在公司裡。

Jason（主持人）：凱婷妳之前在亞馬遜也是差不多的形式嗎？還是外商跟本土其實滿有差異的？

KT：差太多了，完全不一樣，工作時長不會到那麼長。之前在亞馬遜也是比較 cill，起床時間跟辰禧差不多，起床後開始工作，也是自己決定要不要到辦公室，外商沒有附三餐，就自己吃飯，工作節奏也沒那麼快。

大陸的人如果去外商的話，應該就是想要 work-life balance，才會去外商，所以下班時間不會到那麼晚，排除特殊情況，平均來講大概 6–7 或是 7–8 點下班。

PART6. 總體（找工作、面試、海外工作）來說有什麼最後想跟大家分享的？

C：我自己的建議是在找工作的時候，要找到對的衡量基準，需要把所有條件都攤開來看。

舉例來說：在大陸的薪資給的比較好、或是有比較多網路企業的選擇，但在台灣其實也可以找到很高薪的工作，像是在台積電、聯發科，以同樣的年資，可能給的比大陸互聯網公司或網路企業還多。

就是看個人的志向，如果你是對網路產業有興趣，或是像我們今天的主題，你是要做資料科學相關的事情，確實這邊的機會比較多的。

在最後選擇 offer 的時候，也不能只看錢，還是要看公司與個人的熱情、喜歡的方向跟有沒有完全匹配。

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因為如果你是選擇外商公司，或是你是 senior 來這邊發展的話，你拿到的 package 裡很大一部分是公司的股票，那你就很難跨公司去比（薪資），因為你不知道 1–2 年之後公司的股價到底哪間多？哪間少？

有可能你跳來新公司，但新公司股價跌，原公司股價漲，其實你這樣跳，就並沒有那麼多加薪的空間。所以我覺得第一個要考慮的還是，你喜不喜歡職位要做的事情，跟喜不喜歡這間公司本身。

最後就是疫情期間，台灣跟這邊都是控管的最嚴的地方，所以也要考慮一下機會成本，比如說：現在來回上海跟台灣的話，隔離的成本大概 10 萬台幣左右，再來就是心理的負擔，其實隔離的精神壓力滿大的。這些都是你找工作的時候需要考慮的成本。

要提醒的是：不要只是看到這邊好像有很多工作的機會、很多不錯的公司，好不容易面試上，就來了，其實要考慮的面向滿多的。希望大家在做選擇的時候，都可以想清楚，如果有什麼問題的話可以再私下找我討論。

KT：辰禧把大概要注意的都講完了，我這邊講一些其他面向。大家會想要轉職，可能是沒有那麼喜歡現有的工作，但有一個建議是：就算不喜歡現在的工作，也要把它做到最好。

原因是我碰過幾個人，包含我自己在有面試機會時，不知為何，面試官就是有些間接的關係（可能認識你同事），可以知道你現在工作的表現，這個算滿直接的會影響到你面試成功的機率，可能有 50%。

像我當時在面試字節跳動，我未來主管就有些 connection 知道我亞馬遜的同事，他是找亞馬遜 3–4 個同事來打聽我的工作表現，最後我錄取上，這是一個正面的案例。

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我也有遇過負面的案例，可能面試還可以，但一被打聽完，就發現他現在的工作表現或是工作態度不佳，offer 最後就沒有拿到。所以大家不管在未來做出什麼樣的選擇，現在的工作不管你喜不喜歡，還是要交出一個好的成績。

第二個想跟大家分享的是，台灣人如果直接來到這邊工作，manager level 在職等上可能會降一階，舉例來說：我比較沒有看過在台灣當 manager，來這邊可以直接當 manager 的。

因為在大陸這邊如果要找 manager，還是會要求有大陸本土的經驗，不一定是本土企業或是外企。因為大陸的市場實在太特殊了，很多東西都有自己的規則跟體系。

所以建議來這邊還是先找 IC（Individual Contributor）缺，比較容易。先找 Top IC 缺，在這個崗位上先升到 manager ，再去跳槽 manager 缺，這樣是比較容易的。

最後一個分享是，台灣人過來可能會有文化上的不適應，我建議來這邊可以先加入外商，會滿有效的緩和很多。

在外商雖然你開會都用英文，跟國外的人開會，但身邊的同事可能都是大陸人比較多，平常就會有各種方面的激盪，可以讓你緩和一下。

然後再到本土企業工作，不管是互聯網或是其他企業，落差感就不會那麼大，你就更容易接上他們的工作節奏。所以英文還是算很重要的一環。

PART7. 現場& Slido 提問回覆

 ** _Q：面試的時候有需要刷 Leedcode 嗎？是只要刷 SQL 還是要刷演算法到 Medium？_**

C：我覺得 SQL 是滿必要刷的，畢竟 SQL 是一個 must。Python 的演算法我覺得要看 team 跟看職位，我覺得最好的方法是拿到面試機會時，可以跟 HR 確認一下。

如果你對工程的缺或是商業的缺都可以接受，Python 還是可以先準備起來，就算面試沒有用到，工作的時候也會用到。但如果你確定要走比較商業的方向，我覺得 SQL 就滿足夠的。

KT：剛剛辰禧講可以問 HR ，但我也有遇過 HR 可能拿捏不好講或不講，然後保守起見就部會透露。

如果你跟我一樣是要找 DA（Data Analyst ）的職位， 我建議可以直接搜尋目標公司考過的題目來練習 ，相較刷 Leedcode 這樣做會更直接。

 ** _Q：Technical interview 除了 SQL 之外，會有 A/B testing、Machine Learning、Product case 的關卡嗎？比例如何？_**

C: 我當時沒有被問到 A/B testing 的問題，但是 Machine Learning 的演算法細節是有被問的，product case 也問的滿多的 ，像是一些風險控制的場景，像是信用卡詐騙、異常行為偵測，面試 Data Scientist 時 case interview 滿多的。

KT：我覺得要看你投的部門職缺的內容，假如你投字節，我們不同事業線底下會有自己 data 的人，可能有些部門就是專門做 A/B test，那就是一定會問 A/B test。

像我不是在做 A/B test 就也不會問，其他問 Machine Learning 的話，沒有特別相關的問題，就只有履歷上有才有問一些細節。

 ** _Q：想詢問薪資待遇的差別？_**

C ：我個人的理解是外商的月薪滿普通的，年終跟股票發的比較多 ，最近一兩年股票基本上都有漲，所以這方面比較好。上海的房租是略高於台北，生活費部分，我覺得差不多，還是看每個人想要怎麼過。

不過你說如果想靠月薪存到很多錢，我覺得不太容易。加上我一天到晚就回台灣，有隔離的成本要支出。

KT：我也是覺得看你要怎麼過，因為在上海生活成本可以差很多。租好一點的住處，換成台幣一個月可能到 2.8 萬，租普通一點的住處，一個月租金可以在 1 萬台幣以下，所以就是看你自己的狀態。

外商跟本土企業的薪水也是有一定的差距， 我自己覺得外商薪水比較 humble 一點，本土互聯網就比較敢給，你如果跳槽到本土互聯網的話，漲幅是很可觀的 ，所以這部分我覺得還行。

C：除了股票跟年終要靠你自己談， 我自己亂抓工作個 2–3 年，月薪在上海大概 10 萬出頭台幣，大概可以是一個基準，然後加股票、年終 ，你一年可以領到 20 個月也不一定。單論月薪的話，不會給到超級多，讓你覺得很富足的感覺

 ** _Q：可以遠距工作的嗎？遠距工作的機會多嗎？_**

C： 外商 global policy 幾乎都是支持遠端工作 的，但實際還是要面試到最後跟用人主管去聊。

因為每個組的老闆習性不太一樣，像我們公司有很多組是完全不要你來公司，連老闆也不來。但像我老闆是很愛來公司的，最近老闆有默默地希望大家每週可以抽 1–2 天來公司。

KT：外商的確可以 remote work，但 本土企業的話其實都還是進辦公室，不太支持 remote。

 ** _Q：在當地有沒有參加什麼交流組織？_**

C：我只有在參加 台大校友會、政大校友會的活動 ，我跟凱婷也是在校友會認識的。其他比較專門的活動就沒有參加，因為我還有其他休閒愛好。

KT：我也是校友會為主。

 ** _Q：如果是 new grad 在大陸找工作會是什麼樣的場景？_**

C：我可以先快速回答一下，我們公司是有 專門給 new grad 的 program ，所以 new grad 在各個組都是有 headcount 的。

KT：我們這邊是沒有每個部門都要有校園招募的崗位，沒有特別聽說，但在 畢業季的時候有校園招募流程，可以跟著畢業季的時候丟履歷 。我基本上覺得 new grad 在大陸找工作不是什麼大問題，不用太擔心。

 ** _Q：過去沒有 Data 的相關背景或實習/正職的工作經驗，想找第一個跟 Data 有關實習，有什麼建議？_**

C：我建議你可以分階段，先預期學生時期找 2–3 個實習。在沒有經驗時，可以不要把目標設定在 Top-tier 的公司，第一個實習找偏 BA（Business Analyst）的職缺開始。

因為 BA（Business Analyst） 的職位，通常也不會很要求你有什麼建模的經驗，你可以將履歷跟面試準備聚焦在「怎麼運用現有的資源對特定商業問題作出假設」、「怎麼運用現有的資源去分析，然後做出可行的決策」。

舉例來說，你過去的經驗是跟行銷比較相關，就可以強調在「行銷的商業場景」下，你是怎麼利用內部或外部的數據去做決策。

然後在第一個實習時，可以更主動去爭取過去沒做過的項目，像是建模或其他，有經驗後，下一個實習就可以找更偏 DA（Data Analyst） 或是 DS（Data Scientist）的職缺。

KT（補充）：你可以在履歷上寫 data-driven business strategy之類的，但也不要過度包裝，不然被面試官問細一點時，你會沒東西可以講。

 ** _Q：讀數據有關的研究所，對未來的職涯是否有幫助？_**

KT：如果你已經很確定未來要走 data 這一塊，那你去念研究所是 ok。

不過因為 data 有很多領域，如果你未來目標是要走 BA（Business Analyst）或是 DA（Data Analyst），其實念什麼沒有差，我自己覺得都可以。

因為我身邊的同事也都不是本科， 有些人可能是在 business team 為了要發現一些商業痛點，發現沒有 data 的技能無法往下鑽，因而才去 pick up 相關的技能，所以研究所也不一定要。

但如果你是想 DS（Data Scientist）的話，我自己覺得研究所念相關科系比較好。

當然如果你有念研究所的話，找第一份工作時，有敲門磚會比較容易，因為大家現在可能要求要有研究所才比較好找工作

C： 我們公司現在如果是 new grad 的話，現在都是要求要有研究所的經歷，至於哪個領域的碩士生就沒有特別要求。

我覺得最近這 1–2 年 data science 的領域變得很競爭，跟我們剛開始入行的時候不太一樣，所以這塊我可能不太了解哪一個領域對於找工作比較有幫助，但我們公司是有要求碩士學歷的。

 ** _Q：從實習生開始進入 data 的產業會不會對以後轉正有影響（薪資福利方面）？_**

KT： 以字節跳動來說實習生跟正職是沒有待遇上的區別，正式員工逢年過節會拿到的禮物實習生也會拿到，很多時候實習生也會獨立負責一個項目。

舉例來說：我去聯繫資料倉儲的窗口，可能就是實習生，但如果他沒有表明自己是實習生，我是不會知道的。

實習生待遇部分我不太清楚，但以字節這種財大氣粗，跟整間公司的工作量來說，實習生跟正職是沒有什麼差別的。

有滿多的同學是還沒畢業就先進來卡位，畢業後就直接轉正，這也是他們滿常見的 practice。

C：我的印象是實習生在大陸的待遇是滿差的，（凱婷補充：要看公司，會差滿多的）。

實習生會有負責的項目、會進入不同的專案，所以我覺得是滿好認識這個領域的機會，不過應徵實習生的難度也滿高的，沒有比找正職簡單。

 ** _Q：想詢問兩位是怎麼確定要在哪個領域擔任 Data Analyst/Data Scientist？然後工作中最喜歡跟最不喜歡的地方是什麼？_**

C：第一個問題我也還在摸索。舉例來說：我們組是比較工程跟分析各半，或是工程比較多的組，一開始來的時候，我覺得很不錯，可以練習寫程式，跟不同工程師交流，接觸到更多架構的東西，但我到現在做了 2 年半之後，我發現我好像並不是那麼喜歡。

或是風控（風險控制）一開始是我覺得比較特別的領域，的確有很多東西可以探索，但我現在也會思考之後轉別的領域，是否會有影響。

對我來說要在哪個領域也是我一直在思考的問題，我覺得有這樣的思考是好事，代表你對自己的職涯可能會有新的想法，能夠在工作的過程中可以越來越知道自己不喜歡，可能會比知道自己喜歡什麼還重要。

第二題現有的工作喜歡的地方就是 diversity 這塊其實滿好的，你可以跟不同 site 的人交流，你接觸到的業務也是 global 的，並不侷限於某個市場。

不喜歡的部分是現在全然的 WFH，很多活動都取消了，就很不熱鬧，沒有年會、社團、team building，現在連座位都沒了，之前公司一人發一個紙箱叫大家把東西帶回家，很像被裁員，很搞笑。

WFH 當然是提供很多彈性，但是並不是每個人都適應，之後你轉職可以列入考慮。

KT：第一題我跟辰禧是相反的狀態，辰禧一直都在風控領域，我是有切換過。

我一開始在國泰，用產業來講算是銀行業、金融業，負責的產品線是接觸產險、人壽相關。當時會有點擔心，金融業領域的 domain 滿特殊的，其他產業或公司可能不太會用到，最初有點小擔心在這邊做久了，會不會一些知識沒辦法轉移到其他公司去。

但後來有機會到了亞馬遜，又是另外一個產業是跨境電商，然後又因緣際會到字節跳動，現在比較是跟廣告有關的。

所以我算是有在跨領域，好處是經歷多元，壞處可能是 domain knowledge 不像辰禧那樣 solid。

我自己現在也在想，廣告算是在大數據應用上最成熟的一塊，有在思考是否之後就專注於這個領域，這是我也自己在摸索的議題。

最喜歡的部分就是不用做簡報，之前在台灣的時候工作上有非常多時間都在準備簡報，但是亞馬遜或是字節跳動的企業文化就比較樸素一點，通常都是用 word 文件檔的形式進行溝通，這是我最喜歡的一點。

不喜歡的點是字節跳動的節奏是真的很快，尤其我海外跟國內的業務都有做，所以在 24 小時之內，會輪流被大陸時區的人、美國時區的人、日本時區的人打擾，任何一個時間點都會收到訊息，而且每個團隊都會覺得自己的優先級最重要。

在這樣的工作氛圍下，其實會處於一個很焦慮的狀態，我大概加入字節跳動不到 3 個月，但是就滿能感受到這方面緊張的步調，這部分我也還在調適中。

筆記手：Lavina Lu
校稿：Tzu-Yi Yen

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