推 carylorrk: 非常感謝你的這麼認真的回覆！雖然我 Data 不是做分析 12/27 17:34
→ carylorrk: 這塊的XD 不過這些意見非常有價值！我會好好思考的。 12/27 17:35
: 1. FTSE Russell - Quantitative Index Developer
: 2. QNAP - 軟體工程師
: 3. TechDesign - Data Engineer
因為你今天就要回覆了，沒時間好好寫文章。
推薦 1
你有名校光環，也知道自己喜歡什麼，第一份工作可以把路走對走廣。
怎麼走廣？
公司名字影響你之後可以選擇的多寡，光是獵人頭在 LinkedIn 找你的次數就差多了。
如何走對？
你知道你想走 Data 就走 Data，你去做 Application 之後除非有機會先內轉，
不然你工作兩三年後想直接出來外面找沒想像中容易
新創、小公司或許有機會，但是大公司光履歷那關你就被篩掉了。
之後找工作跟現在一樣，
看最重的都是你上一份工作的「公司」（學校）和「職稱」（科系）。
就跟那些在 Google 待過的可以一輩子拿來說嘴，新創公司徵人都拿他們來沾光一樣。
除非你有自信成為不只在公司的高手，而是這個領域人人皆曉的神人，還可以一搏。
但是之後你若想出國發展，你在台灣多有名又不敵人家的公司名字了。
你在公司拿到的最優績效，在找之後的工作比書卷獎還沒說服力，每間公司都只信自己的
CI/CD 你願意導入，找幾個志同道合的同事加點班架一架，沒那麼困難也沒什麼歪路。
網路上一堆資源，每個大公司都很愛分享他們怎麼做這一塊。
Tech Stack 看起來很潮，也都是新創公司才會跟，大公司沒這麼潮。
過三五年這些也變 Old School 了，變成沒有競爭優勢。
看底下認識你的推文，覺得你應該很有熱忱會自我成長，
Domain Knowledge 熟悉後，有能力就可以在部門內推動技術轉型。
以前剛畢業也覺得在企業工作的好像很厲害，怕怕。
待過幾家就知道沒想像中的了不起，大部份人都是在混口飯吃而已。
我本業不是 Data，但也接觸與陪同面試別人過，
找資深有經驗的通常都是找相關 Domain，先問 Modeling 和處理過資料的量級，
技術 match 的程度在這塊反而沒有做 Application 的重要。
如果你今天要走 Back-end 我就會推薦 2，資深的 Back-end 很看語言和工具的熟悉度
以上淺見，
你去 1 之後想轉 3 不難，你無聊用用 Side Project 搞搞 Python, R, Hadoop 都行。
去 3 之後想再回去知名外商，很可能在人資那關看到公司名字就被比下去了。
希望有真正在做 Data 的可以給你更有用的建議。
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