Intel / Retail Marketing Analytics Intern / 2016.02 - 2016.07
Ipsos / Quantitative Research Analyst / 2016.09 - 2017.11
Amazon / Business Intelligence Engineer / 2019.07 -
請問你是從哪個學期/階段開始找實習的呢?為甚麼會想找實習?
大二下學期開始實習,因為當時還不確定未來方向,而工管系的範疇涉略很廣,所以先多方嘗試不同的領域,摸索自己的興趣所在。另外,由於金融業是管理學院畢業後就業最大的一環之一,所以是我最一開始嘗試的領域。
是透過什麼管道找職缺及瞭解工作內容?
那時候社群網絡沒有如今來的密切,印象中主要還是透過104、Linkedin等仲介平台,以及平時注意有興趣公司的官網來獲取職缺訊息。其中有些實習是因為有認識的人在裡面工作,所以主動去了解其工作內容及職位需求後決定申請。
履歷準備
對於大一大二來說真的比較困難,因為那時還沒有足夠的工作經驗。我的建議是多整理自己在課業上的專案、修課,以及商業比賽、研習會等等的經驗,去佐證你的學術和做事能力,我認為這些都是可以放上履歷的。
履歷一定要不斷去修改更新,找工作的時候仔細看Job Discription上的資訊,通常資訊量都會蠻充足的,例如職務需求、職務內容及著重的能力等等。再針對職缺做相應客製化的履歷。
面試準備
第一份實習比較看緣分,是需要你有耐心的去摸索、嘗試,抓緊每個面試的機會,每次面試經驗我覺得都是學習。其實公司也知道第一次申請實習的大學生比較沒有工作經驗,所以他們在面試的時候會去判斷你的學習力,著重在這個人的潛力、談吐及思維等。畢竟企業主要找的人並不是在入行之前就什麼都會的人,而是這塊璞玉能不能禁得起考驗,雕琢出企業需要的人才。
我在每次面試前都會確保我做好最充足的準備,例如該公司領域的產業知識,該公司的背景、競爭對手等等。沒有企業會想要hire一個什麼知識都不汲取的人。履歷的包裝也很重要,你要如何把你過去所達成的所有碎片打造成屬於你獨一無二的東西,然後去向公司證明你具備他們需要的能力。
美國求職
美國求職主要有兩種方式:海投和尋求referral
通常後者比較有機會,但並不代表前者不重要。基本上我的求職過程是強迫自己兩者並行,每天都要達到自己的投遞目標。
求職投履歷也需要有策略。我的領域是BUSINESS ANALYTICS,而在data science 的範疇其實非常廣,美國這邊的職位也分得非常精細。所以知道哪類型的data science職位最適合你的特質/能力/興趣,就非常重要。我那時候沒有投我認為不適合自己的職缺,當你精準知道自己需要找哪個面向的工作,你的成功率就會高非常多,當然也包含履歷及面試的準備會事半功倍。
會去Amazon是很幸運的機緣巧合,我在畢業前兩個月拿到的offer就決定去了。當初Amazon剛好去學校校招,我印象中當時主要流程大概是履歷篩選、techinical筆試及4-5關in-person面試(包括溝通能力、特質、技術性問題、寫code等等),而通常美國一線科技業的面試流程都差不多。找我這類型的工作,除了溝通能力之外,技術能力算是基本,當你沒有硬實力扎跟夠深,多會包裝自己都沒有用。
Amazon的BIE有分產品組與財務組,想請問學姊您是在哪一組的?具體的工作內容為何?
Amazon是照產品分org,而每個產品下都會有產品組與財務組,產品組負責實際產品決策、財務組負責監控所有KPI表現以及提出決策建議。而BIE的角色就像是business & engineer 的橋樑和對口,把資料轉換成可以給商業做決策的有用資訊。我們org的財務組和其他公司很不一樣,是非常資料導向的,比較多是在做analytical research,而不是corporate finance,。例如我的日常工作內容大半是做獨立的資料分析研究報告、建立資料模型,使用雲端計算優化資料處理的過程。這些事情最終目標都是要做商業決策,以持續受益整個產品。
請問學姊以工管系畢業,要跨足到資料分析這個領域時,是否會遇到什麼困難?像是數據分析領域也有許多不同的職缺像是Data engineer、Data Scientist、Data Analyst,會不會在和資工、資管背景的人競爭時遇到困境?
基本上這些職位的取向是不同的,而的確相同讀data的各類背景人才,找工作是有可能會重疊的。但我覺得比較重要的是上面提到的,認知到自已的強項和興趣在哪。我還是認為雖然我後來轉領域。但大學讀管院仍建立了我的強大溝通能力以及足夠的商業思維,而這就是我在找工作會著重的亮點。所以在投遞相關職位時,要將目標放在適合自己定位、優勢的職位上。
BA與DS間有什麼差別,該如何在大學中學習這些技術與能力?會比較偏重商業思維還是程式能力?
兩者有很大的一部分共通,也有不同的地方,一個資料導向的科技公司兼顧兩個很重要。以BA來說,他是介於business, data engineering, data science之間。他會需要知道ds所有基礎知識,也會需要知道data engineering的技術和邏輯,但著力點可能會更偏向資料的解讀,和商業接軌。程式語言基本上我用最多的是python跟SQL。大學如果有機會的話,可以先學基礎的SQL語言、資料庫管理這些基本的資料infastructure的知識。更深的machine learning, python等等如果之後確定要轉領域再學也不遲。我並不認為要因應大cs時代就要背棄所有管院知識,那是錯的,商業基礎是我們無法被帶走的優勢,在管院四年要確實學得好、學得精。
最近新出的貝佐斯傳就有提到員工跟他相處都會戰戰兢兢,且amazon也常常被人說是血汗工廠,對於員工福利較不重視。關於這些企業文化的蟬說,不知道學姊你的親身經驗是什麼?也想了解您認為amazon的魅力是什麼?
其實Amazon的福利我自己覺得蠻好的,所有大公司應該有的保險、退休金計畫、醫療等等都一應俱全。至於血汗的部分其實蠻看組別的,我們組非常注重work-life balance,所以不會有危害健康的concern。在美國工作我最喜歡的就是採責任制,基本上企業主著重的是你的能力、效率、產值。只要能把事情做完做好,加班並不是他們推崇的。其中最令外人詬病的應該是裁員機制,Amazon的確有比較嚴格的裁員機制,但這是我們公司文化的一部分。
作為一個在美國剛畢業的留學生,Amazon是一個非常好起步的地方,很少有公司擁有龐大的data、強大的雲端系統、完整的專業訓練。我覺得我剛入行之所以學習曲線也會很可觀,很大一部份原因是因為加入這個電商巨頭。
請問學姊會比較推薦寒暑假實習還是學期間實習?
兩者工作的性質會有些不同,但通常暑假的計畫會比較完整,可以從組中做中學,或是由一群實習生一起完成一個program。
實習中如何與上司及同事相處、學習已建立良好的人脈關係
大學階段:台大人脈很重要,不管是經驗汲取或職涯建議都很有幫助,要好好與他人互動與聯絡
向上管理(主管):這部分比較看人和經驗,要學會如何與上司有效溝通自己的產出,做事有效率和效果,確實理解客戶需求,還有做好時間管理
同事:對他人保持友好態度,參與happy hour,這會對工作幫助很大
在國外工作,學姊是怎麼精進自己的英文能力?
很多人都會卡在發音不好、用詞不精準、詞彙量不足等等的挫折中,但我真的覺得在美國工作給我的感受是,語言就是溝通的工具。我認為訓練自己說話時邏輯連貫,讓人理解你想表達的結構,言簡意賅,其實才是最重要的。平時可以多接觸影視作品,多學習別人怎麼陳述想法,不要排斥學習語言、不要怕,慢慢從模仿到內化成自己的東西,才是最有效的。
想請問學姊對於交換的建議?
交換是非必要的選擇,它的優勢在於可以讓自己拓展視野,且若未來有要出國讀書、工作的打算,可以透過這個幾會了解自己是不適合在這個環境中一直生活下去。像在美國就必須要自己去爭取機會與積極發言,所以若不喜歡這種氛圍或環境的人可能就會不太適合前往。
回看大學生活,有什麼話想建議還在求學的學弟妹?(例如:社團、活動、實習)
建議學弟妹可以多去嘗試實習、多參與競賽、多累積各種活動經驗。好好把握大學時期人脈的建構,以及問題解決的能力。另外在課業方面也不要疏忽,建議可以好好把握機會在大學中多方嘗試、探索自己擅長的領域,及早找到自己的方向,再透過實際經驗了解適不適合自己。大學就是一個追尋未來十年、二十年方向的溫床,了解自己比什麼都重要。
給學弟妹的一句話
好好把握大學的時間,大學遇到的每一個人、經歷都是以後的養分,參加更多活動與更多人連結,去認識不同領域的人。