2019 我的資料科學轉職歷程：從迷惘出發的動機，以及為什麼不寫面試文

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離職前我對自己的職涯一直有著很大的疑惑，我認為自己五年來做了很多重要的工作，並且都是構成一個 AI 產品不可或缺的；但因為是真正落地的產品，就會有很多非常「實際」的問題要處理，所以我也矛盾地認為這些工作有點雜亂。

老實說，當時我對於自己在這樣的工作中所貢獻的價值，並沒有太多自信，而我也在公司內部尋找了很久這個問題的答案，卻一直沒有得到滿意的結果，因此逐漸浮現出到外部尋找的想法。

當時的我是這樣想的：如果這樣的經驗與工作內容真的有價值，那麼我應該能從面試當中得到很好的回饋，比如其他公司告訴我：「對！我們就是在找這樣的人！」或是「雖然我們本來沒有這個職缺，但你的經驗或許對我們很有幫助！」

反過來說，即使面試沒有滿意的結果，如果能夠透過外部的反饋，讓我知道這些雜亂的經驗該如何修正，只要能亡羊補牢，那也是一件好事。

最後結果我還蠻滿意的，我不但學會了如何定位自己過去五年在資料科學領域的經驗，也從過程中更確信自己能做到的貢獻，是被市場需要的，當然也得到了一些未來可以繼續加強的面向。

有人可能會覺得「轉職不就是拼命刷題為了白板，再拼命面試，然後從中挑一個薪水高的？」。如果你是這樣，那我要恭喜你，沒有太多迷惘。

我原本可以跟 PTT 分享文一樣，直接貼出每一間面試過程與結果，但那些內容很容易隨著每個人狀況與時空環境改變，幫助很有限。

比如假設我分享了一篇《我如何拿到 Google xx 工程師的 offer》，那麼就只有要應徵類似職缺的人才用得到，而這樣的工程師已經非常少了，搞不好面試流程一改，那對大多數人來說，除了瞻仰大神之外，用處並不大。

未來職涯越來越需要通才，軟體職缺也很容易隨著環境變化，我相信也有不少人跟我一樣，是需要隨著時間不斷摸索內心想要什麼、也同時探索外在市場，所以心路歷程比起一時的面試攻略，或許有機會幫到更多人。

所以這次我想嘗試用另一種方式來講心路歷程，雖然會比面試文長，也未必會對你的轉職有直接幫助，但我認為，這樣的內容對於需要思考自己職涯的人，絕對會比單純的面試文有用。

當然，你很可能不知道這個廢話很多的人是不是來亂的，所以我還是得某種程度揭露面試結果，證明至少這些經驗並非空穴來風。

以下是我曾經接觸過的公司，除了最後三間是日本企業之外，順序沒有特別意義：

總共六間拿到 offer，三間算是到了最後階段，三間很早就結束（包含主動結束、在 screening 被刷掉，以及初次面談後被發感謝函）

乍看有一半成功，但我必須說「幾間」 offer 在結果並不重要（在過程可能重要，因為會影響到自信），很多時候被刷掉的面試，往往是我學到最多的經驗，因為通常那表示我越級打怪，經驗會相對多。

最後，我不寫面試文是不希望文章重點放在特定公司與 offer，所以如果你想知道某些公司的狀況，以及你自己適不適合（特別是資料科學領域的），可以直接來問我，我會在時間許可內，儘量從自己的角度跟你分享。