[請益] 第一份工作抉擇 資料科學/製程RD

看板Tech_Job (科技人)作者 (murc3)時間1月前 (2024/09/07 23:13), 編輯推噓30(32274)
留言108則, 41人參與, 1月前最新討論串1/1
(代Po重發) 大家好,小弟即將開始人生第一份工作,站在職涯選擇交叉路口還請指點迷津,文長和手機排版請見諒。 本人四大化工學士,海龜材料碩士 碩士時因為念的學程有另外教Machine Learning的課程,所以開始也對ML/Data Science有些興趣,產生興趣以後自己也去額外補了一些統計和資工的課程(線上開放式課程),再加上學校和自己有做了一些簡單的資料分析的Side Project。 有曾經覺得如果能做到Data Scientist的話,可能會比化工/材料的未來(大多還是半導體製造商或設備商的製程或RD工程師)還要好,但後來還是覺得因為學碩都非本科的應該很難直接跨過去,所以Data Scientist/ML這塊還是想說就當當興趣玩玩,並且做製程或RD,在國外時也有看到設備商比較Senior的Process Engineer是想要找會有Python/Data Science 能力的,就想說也可以當一個加分技能。 應該有人會說為什麼不留在美國,答案是因為試過了但沒留成功。 回到台灣後,開始投履歷,投的職位大多以半導體設備外商為主,然後還有投一些Data Scientist的職缺(不限於半導體商)。中間過程就不詳述,反正現在大概獲得兩個不錯的Offer正在抉擇。 公司名字就沒有先寫出來,因為影響我的選擇的不是比較兩家公司,而是職位的選擇,而且兩家公司對我來說都已經相當滿意。 1. 半導體設備外商的 R&D Process Engineer 大概就是對台積的RD,然後一起研發新的製程。 畢竟是做RD,自認為可能比一般的製程有發展性,能夠累積的經驗會比較多,整個面試過程和主管談得非常好,感受到那邊的氛圍很不錯,個人非常喜歡。主管也很坦白的說現在loading蠻大的,常常加班兩個小時,但加班的問題個人認為目前問題不大。 2. 傳產外商RD Team裡的Data Scientists (合約制) 這間公司是個蠻大的外商,所以以我上述的經歷能夠面到一個大公司的DS我自己是非常感激的。 人資說起來是因為我需要和RD Chemist和RA合作,幫他們處理資料,並且我的主管是在國外,所以我的化工背景和英文是優勢,能讓溝通更順暢。相反地DS方面相較本來就是這個背景的人就是弱勢,但看我的經歷感覺願意學,所以他們也很願意教。 工作內容就是包含資料的處理,到後期建ML Model和GenAI,去做模擬的實驗。 當然也爬文過說外商轉正機率其實很低,但我的人資是跟我說這個Team裡他們的蠻積極去爭取的,其他的Team反而不保證。(當然我也知道可能是話術哈哈,但他人給我的感覺蠻好的,先聽進去) 兩個的起薪一年整包算起來的話,第一個會比第二個高400k上下 —-分隔線—- 現在的想法是,對第一個RD職位來說,缺點就是覺得如果做下去了,那感覺會一直待在這個半導體製造/設備的產業,現在選擇這條,以後也不會有機會再做到Data Scientist ,也很難跑去其他產業,所以覺得薪水可能也會有上限?WLB未來有家庭以後可能也會比較難兼顧。 當然優點起薪比較高,然後至少我感覺有一個保障,而且職位是RD,感覺還算有發展性,部門和主管給我的感覺都很好,雖然加班但可能也不會太埋怨。慢慢累積下去薪水可能沒辦法說真的到很高,但可能還是可以過得不差。 那對第二個Data Scientist 來說,第一個想法就是這是一個千載難逢的機會,以我這種資歷然後第一份工作就可以進到一個大公司學習和洗經歷,就算最後無法轉正,這個經歷可能也可以使我找到其他不錯公司的DS? 且個人認為Data Scientist 的重點是建立Model的技能和處理資料的能力,而非所待的產業。所以覺得就算現在是在傳產,可能利潤分紅不高,但是如果做久了,Data方面的硬實力好起來,是可以跨到別的利潤更高的產業的,甚至如果有幸轉正,一直待在這個公司,慢慢爬加分紅可能也不差,求職彈性更高(許多產業都有DS的缺),天花板也更高,以後WLB可能也更好兼顧。 那缺點當然就是我不知道是不是我以上想的都太理想了,結果累積不到什麼東西和技能,根本沒那麼好跨不到其他那麼好的產業而且還沒被轉正,台灣DS的需求也沒那麼大,直接變成浪人 希望可以給點建議或直接站內也可以,先謝謝各位大大了。 ----- Sent from JPTT on my iPhone -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.231.134.12 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1725721981.A.AD8.html

09/07 23:20, 1月前 , 1F
"Data Scientist 的重點是建立Model的技能和處理資
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09/07 23:20, 1月前 , 2F
料的能力,而非所待的產業" 完全錯誤。 理解domain
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09/07 23:20, 1月前 , 3F
knowledge才是重點,不然你連特徵都取錯。
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09/07 23:21, 1月前 , 4F
台灣的話半導體比較好,contract轉正都當話術最好
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09/07 23:22, 1月前 , 5F
早點選對產業再做DS,比你慢慢磨資料處理與模型更重
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09/07 23:23, 1月前 , 6F
要。
09/07 23:23, 6F

09/07 23:26, 1月前 , 7F
另外,在台灣只要不是產線作業員,一律都叫RD,別看
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09/07 23:26, 1月前 , 8F
到RD就覺得發展好。根本是笑話。
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09/07 23:27, 1月前 , 9F
研發新製程翻成白話就是無腦trial and error,哪有
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09/07 23:27, 1月前 , 10F
什麼研發。
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09/07 23:29, 1月前 , 11F
從優先選產業的重要來看,我是建議1或是多找找其他D
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09/07 23:29, 1月前 , 12F
S職缺。別去傳產合約制浪費時間了。
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09/07 23:31, 1月前 , 13F
(代回)回D大,瞭解~ 因為我面試的過程是有明確兩
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09/07 23:31, 1月前 , 14F
種team讓我去選擇,一個是Process,另一個是RD,所
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以才會特別提說是RD。然後還有看起來D大的意思是兩
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09/07 23:31, 1月前 , 16F
個都不怎樣嗎哈哈
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09/07 23:37, 1月前 , 17F
個人認為兩種工作都不是稀有的缺。今天不去,下個月
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09/07 23:37, 1月前 , 18F
還是市場上有類似的職缺。明年隨便找還是有類似的缺
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09/07 23:37, 1月前 , 19F
。這種情形,我個人一定是優先選產業與薪水。
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09/07 23:43, 1月前 , 20F
(代回) 回D大,瞭解了,另外想補充一點,在面試第
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09/07 23:43, 1月前 , 21F
一間的時候其實說白了這產業也是處理很多Data然後做
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09/07 23:43, 1月前 , 22F
Trial and error的事情,所以裡面也有提到team裡有
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09/07 23:43, 1月前 , 23F
些人用Python再做資料分析,所以就您的瞭解,可能先
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進對產業然後瞭解產業,如果本身有DS技能,就算職稱
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09/07 23:43, 1月前 , 25F
非DS還是有可能在未來跨過去嗎?
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09/08 00:00, 1月前 , 26F
選1然後用ds方法去解問題
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09/08 00:03, 1月前 , 27F
DS很重產業knowhow的 如果你背景是相關的 更能發揮
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09/08 00:03, 1月前 , 28F
DS的效用
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09/08 00:40, 1月前 , 29F
$$$$$
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09/08 00:41, 1月前 , 30F
選二也沒不好,當下的選擇是你覺得最適合你的選擇
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09/08 00:44, 1月前 , 31F
1
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09/08 01:02, 1月前 , 32F
近期不缺錢的話一律建議選興趣,附帶優勢選2以後工
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09/08 01:02, 1月前 , 33F
時有機會比較短。是不是正職和當下一些保險福利有
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09/08 01:02, 1月前 , 34F
關,如果不在乎的話沒什麼差。後面工作會看你累積了
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09/08 01:03, 1月前 , 35F
什麼能力,第一份工作不需要為了觀感考慮正職不正
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09/08 01:03, 1月前 , 36F
職的問題
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09/08 03:39, 1月前 , 37F
約聘不要
09/08 03:39, 37F

09/08 06:40, 1月前 , 38F
2的人資跟你說這個Team會積極爭取,有說之前爭取成
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09/08 06:40, 1月前 , 39F
功機率嗎?
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還有 29 則推文
09/08 12:30, 1月前 , 69F
再找找看看。
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09/08 12:35, 1月前 , 70F
痾…你的lab在台灣嗎?手上連Lab都沒有是要研發什麼
09/08 12:35, 70F

09/08 13:03, 1月前 , 71F
2聽起來像是美光
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09/08 13:40, 1月前 , 72F
第二個就是扮家家酒 算了吧
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09/08 14:20, 1月前 , 73F
如果你在意錢 先選產業 再選職位
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09/08 16:45, 1月前 , 74F
2是杜x吧,轉正這個聽聽就好,那是給博的
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09/08 16:47, 1月前 , 75F
他對化工材料人員還說很有吸引力是因為世界級外商名
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09/08 16:47, 1月前 , 76F
頭,會建議你半導體業產業待不下去再過來傳產養老,
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09/08 16:47, 1月前 , 77F
沒必要先浪費自己生命拼轉正
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09/08 20:48, 1月前 , 78F
1
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09/08 21:04, 1月前 , 79F
如果是local hire 台灣,2不要考慮,很大機率是掛
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09/08 21:04, 1月前 , 80F
到其他公司,尤其是人力派遣,約聘在台灣法令限制
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09/08 21:04, 1月前 , 81F
很嚴格的,所以奇妙的對應招數一堆,從事約聘都是
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09/08 21:04, 1月前 , 82F
不得已的。
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09/08 21:26, 1月前 , 83F
1是T吧
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09/08 21:26, 1月前 , 84F
2是D
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09/08 21:26, 1月前 , 85F
建議選1
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09/08 21:55, 1月前 , 86F
兩家都是好公司
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09/08 21:55, 1月前 , 87F
但給約聘實在是…
09/08 21:55, 87F

09/08 22:11, 1月前 , 88F
紅字明顯,製程就是就是製程,前面加RD也不會是RD
09/08 22:11, 88F

09/08 22:11, 1月前 , 89F
,千萬不要被騙了。
09/08 22:11, 89F

09/08 22:50, 1月前 , 90F
1不錯吧,材料系的頂了。薪資不錯,也不太受限工作
09/08 22:50, 90F

09/08 22:50, 1月前 , 91F
地點,也可以跳槽到他家設備商
09/08 22:50, 91F

09/09 05:53, 1月前 , 92F
選1 不要聽到做資料科學就爽到射了好嗎?
09/09 05:53, 92F

09/09 06:52, 1月前 , 93F
無論如何都應該是正職>>約聘
09/09 06:52, 93F

09/09 08:29, 1月前 , 94F
選2約聘
09/09 08:29, 94F

09/09 08:30, 1月前 , 95F
年資證明就是約聘公司的名稱統編
09/09 08:30, 95F

09/09 08:31, 1月前 , 96F
1
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09/09 08:41, 1月前 , 97F
1
09/09 08:41, 97F

09/09 09:21, 1月前 , 98F
1 台灣只剩半導體
09/09 09:21, 98F

09/09 10:25, 1月前 , 99F
選1了
09/09 10:25, 99F

09/09 20:19, 1月前 , 100F
1如果是日商,那要注意喔。2聽起來就是上面說的那間
09/09 20:19, 100F

09/09 20:20, 1月前 , 101F
如果是的話,約聘還是別了吧
09/09 20:20, 101F

09/09 22:44, 1月前 , 102F
缺錢選1
09/09 22:44, 102F

09/10 20:07, 1月前 , 103F
絕對不選約聘
09/10 20:07, 103F

09/10 20:14, 1月前 , 104F
如果真的對資料處理有興趣,我覺得還不如多花時間再
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09/10 20:14, 1月前 , 105F
找找,依照你說的約聘工作內容我覺得這之後轉職難
09/10 20:14, 105F

09/10 20:14, 1月前 , 106F
度蠻高的
09/10 20:14, 106F

09/10 20:18, 1月前 , 107F
如果轉職有困難又卡在約聘無法轉正,這最壞的狀況
09/10 20:18, 107F

09/10 20:18, 1月前 , 108F
希望你考慮進去
09/10 20:18, 108F
文章代碼(AID): #1ct6rzhO (Tech_Job)
文章代碼(AID): #1ct6rzhO (Tech_Job)