在台求職不順的博士生,如何翻轉海外求職路?

Feb 21, 2020
Saffron Wu

擁有台大資工博士學位,主修最夯的機器學習,在台灣求職路卻不如預期,他如何到新加坡開啟海外職涯,擺脫在台灣的求職困境?

在國外,拿到博士學位可以為你的職業生涯穿金鍍銀;但在台灣,一個博士學位很可能成為你的「包袱」,甚至是「負債」。台灣博士生除了繼續做學術研究外,難以在一般職場上獲得你在碩博生涯中所付出努力相匹配的報酬與成就感,很多企業甚至不知道「如何用」博士生。

Meet.jobs 用戶 Yi-Sheng 就是一個案例。他拿到台大資訊工程博士學位後,求職路上卻不如預期,他原本以為這輩子要不是繼續出國深造,不然就是留在台灣繼續做研究,似乎沒有其他路可選了,直到他遇到了 Meet.jobs,投遞的海外企業 CTO 直接飛來台灣面試他,讓他順利到新加坡開啟海外職涯。他目前在新加坡一家知名電商擔任與機器學習(Machine learning)工程師,已在新加坡工作約四年。

以下是訪談紀要。

Q:從何接觸到機器學習?

A:我在碩士班進了語音實驗室,當時他第一次接觸到語音科技,以前大學比較熱門的技術是影像的訊號處理,另一個就是資料檢索(IR)。我當時是對資料檢索比較有興趣,但我瞭解的沒有特別多,後來跟好朋友一起唸碩士,那時候我們進了語音實驗室,語音科技其實是一個很早就含有機器學習(Machine learning)概念所在的一個領域,當時我就對機器學習產生了興趣。

Q:作為機器學習工程師為什麼沒有選擇到美國而是新加坡?

A:從博士班畢業後原先想跟同期實驗室的同學一樣到美國或是很厲害的公司工作,但投履歷結果卻不如預期,實驗室裡跟我同期的同學都異常的優秀,他們都到那種很好的公司工作,像是北京微軟研究院、Google、有一個也是直接拿到美國一個做語音科技的 Offer。後來,我先到台灣一家新創公司待了一年,然後因緣際會透過 Meet.jobs 到了新加坡工作。我是 PTT 的資深鄉民,但原先沒有在看海外工作版,當時的同事看到職缺資訊,分享給我,後來就順利錄取。

到新加坡的原因很簡單,就是薪資。那時候其實並不知道新加坡的軟體市場怎麼樣,我知道新加坡有職缺,只是我聽到比較多的是半導體、製造業⋯等的職缺比較多,再來就是做商業、銀行、Fintech 的,我那時候並不知道新加坡的軟體業薪水這麼有競爭力。那時候想說好吧!那就試試看,之後拿到 offer 的數字,驚呼哇原來這麼多啊,就決定來了,所以那個決定的過程其實蠻簡單的。

Q:如何選擇一家好的 Data Science 公司?

A:我經過二次 Head-hunter 挖角來到現在的公司,後期挑選公司的決策也越來越清晰:一開始我也不知道機器學習在一般產業裡面要怎麼做,我也是做一陣子之後,才發現 Data Science 的公司分得很細,針對不同面向、各式各樣都有。我到後來就決定要真的有很多 Data 的公司我才要跳,因為新創公司比較小,Data 資料量比較少,不過大公司有 Data,也不見得一定談得上 Data Science,要看他們拿數據分析什麼東西。現在公司就是因為有機會做到我想做的東西,我才來的。

Q:新加坡工程師的薪資成長曲線?

A:很多人第一份工作拿新加坡 Offer 會覺得怎麼只有這樣?在台灣拿低一點生活品質還比較好。這其實是對的。如果以第一份薪水來說,在新加坡可能不見得比台灣高多少,可是有一個要考慮的點是,新加坡軟體業的機會多、流動多,所以你來新加坡的第一份工作會是你的起點,你的跳板,至少短期內三五年內這個人才的需求還是大的,你可以從那個起點一路往上去建立你的價值。台灣有多少公司可以給得起這麼快的成長機會?當然台灣還是有很多公司做的東西是很有挑戰性的,但薪資的成長曲線會高蠻多的,這是我個人的經驗。

Q:新加坡軟體就業市場相比台灣如何?

A:我也是來新加坡之後,才發現新加坡的軟體產業比我想像中發達,我自己個人覺得新加坡的軟體產業比台灣成熟很多,所謂的成熟,並不是指工程能力、或是平均工程師水準,而是這邊的公司跟就業市場,跟台灣比起來,我覺得比台灣活絡很多。新加坡工程師的進入門檻,比台灣還要低,當然如果你的資歷三五年還是一樣的話可能就會有點卡關,但是對於剛要進入市場的人,一開始的機會真的多很多。不管是找工作或是轉職,在新加坡的機會真的不少。

新加坡政府對軟體產業的規劃非常完善,針對 AI 及 Big Data 很早就有計畫,例如他們推動的一個 Smart Nation 的計畫,涵蓋產、學界,大學教授會接政府計畫,而政府內部也有些專案是直接支援 Smart Nation 計畫的,像是政府內部的 e 化政策等等。可以說新加坡政府是整個國家投入在產業之中,用政府的需求去創造、帶動市場。不僅如此,新加坡也有很多國際公司會來設研發中心,幾乎我們想得到的大公司,都在新加坡設過總部或曾經設過總部。

以平均工程師水準來說,很多人會覺得台灣比新加坡高,但這個問題對我來說:是,也不是。工程師在新加坡市場裡確實比較少,但當地的人才庫是很驚人的。我覺得可能是因為資金的關係吧,整體而言新加坡軟體工程市場非常活絡。

Q:新加坡經驗帶來的職涯優勢?

A:全英文的環境,也帶來許多職涯上的優勢,尤其是習慣以英文溝通,對未來求職上非常有幫助。我自己對自己的定位是跟 Machine learning 相關的 CS Engineer,當我後來比較能用英文做溝通,那些 recruiter 來找我的時候,他們就會比較願意跟你分享很多其他的職缺。你會發現,不管你之後想回台灣,或是去其他國家發展,有這樣的背景資歷,有些公司想在台灣找區域的缺,很自然你就符合這樣的條件。當然在台灣也一定會有全英文環境的機會,但相對來說就會比較少。

但來新加坡前,你還是要先想一下你想要拿到什麼。如果你要追求高薪,最新、最好的技術以及很成熟的軟體聚落,說實話,美國還是最好的選擇。但新加坡不失為一個很不錯的選項,而且文化適應上也比想像中容易很多。

Q:新加坡職場最不適應的地方?

A:來新加坡,一開始最不適應的就是語言。我一開始很不習慣用英文溝通,反應也慢、回訊息也慢,你會覺得自己笨了至少三成。你會覺得好像沒有做特別多事情,但不知道為什麼就覺得很累,因為你需要額外的精神去處理語言轉換的問題。大約來新加坡三個月後,我才覺得稍微比較適應,沒有那麼累的感覺。

比較突破性的進展是在第二次來新加坡的時候。在新加坡開始第二份工作以後,因為第二次來了,心情上比較篤定,環境也夠熟,日常生活用語都能夠 pick-up 了,也有更多時間跟機會去跟同事自然而然地交流,直到那時候才覺得語言不是特別大的問題。不要怕英文很爛、腔調不好或丟臉,不會、不懂就問,新加坡的好處是你可以用中文問人說,「欸,這個東西用英文要怎麼講?」透過這樣的方式,我就沒有那麼害怕講英文了,有了這個心態之後,講英文也不再有那麼大的壓力。

新加坡直來直往的溝通方式,是第二個需要適應的地方。我在這間公司裡面,他們會很直接地去指出你的問題,有時候不習慣這樣的溝通方式時,可能就會有點挫折,你會覺得他是不是在針對你、為什麼要特別挑我毛病之類的,但新加坡的工作方式就是這樣,他們認為最有效率的溝通方式就是直接告訴你。

Q:新加坡的獵頭市場如何?

A:自己職涯早期做決策的時候,沒有真的經過很成熟的思考,也比較沒有人可以討論,多半是比現在好就去了。到新加坡工作之後,累積了一些經驗,加上當地 Head-hunter 的幫助,現在做決策之前,就會思考這個是不是自己真正想做的事情。在新加坡市場,Head-hunter 很盛行,台灣雖然也有 Head-hunter,Head-hunter 這個行業在台灣也存在很久了,但都還是求職者去應徵工作比較多,Head-hunter不是一般求職者最主要接觸職缺訊息的管道,但新加坡 Head-hunter 什麼領域跟專業都有,專門找 Tech 相關人才的 Head-hunter 很多。來這裡之後,也開啟更多機會。

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