＃科技業可以做多久 ＃職涯規劃 ＃文長慎入

前幾天不小心亂入一個Clubhouse聽了這個主題（我其實不太用Clubhouse, 是剛好有朋友想聽這個Room才進去的）

我其實沒有從頭聽到尾，我是中間才進去的。裡面大部分都是在台灣科技業的工程師，也有幾個在國外工作的人，也有一些是PM而非工程師，所以雖然都是台灣人也是有一些diversity。

內容大致上就是，有意願發言的人，和大家分享對於這個主題的感想，還有他們工作上的心路歷程。有幾個人在產業有十幾二十年經驗，也有討論到中年失業之類的風險。

總之，聽完以後有一些心得，想跟大家分享，也很想聽聽大家的想法。
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首先，以下是我聽到的部分的幾個小結：

1. 有一部分的人對於科技業抱持著還滿悲觀的想法。覺得進去科技業就是賣肝的人，沒有自己的人生，沒有希望的活者，財富自由才是唯一正解。（也可能剛好是我進去的時機不對）

2. 台灣的科技業工時很長，老闆說在意員工都是騙人的，懂的做人才能生存。

3. 有熱情也沒什麼用，到頭來還是生存才是重點，為了自己著想才是正解，不用為了所謂的熱情賣力工作，到頭來是一場空。

中間也有一些讓人聽了不是很舒服的內容，大致上就是有提到，女生長得漂亮可以在公司做的比較順之類的事情，這種話似乎在PTT或台灣科技業還滿常出現的，所以就不對此作出評論。當然身為女性工程師，這部分我是滿反對的，畢竟那樣好像是否定我們的工作能力，而且在歐美國家，這就是一種性別歧視，不過反正就這樣了，沒有必要多做討論。

回到正題，我聽完的感想是：

1. 我覺得普遍是職涯規劃以及產業極限的問題。大部分的人談科技業，在台灣多半是半導體產業，也有硬體跟傳產，所以工作的領域還滿侷限的，加上半導體產業普遍工時長，讓很多人做到最後身體出問題，也對工作沒有熱情，覺得自己只是賺錢工具。

2. 對於工作與科技的熱情，本身就不存在。在台灣唸書的時候，大多數的人之所以會念理工科， 並不是因為從小夢想成為工程師或者偉大的科學家，而是分數夠了，大家都念這個，這個比較好找工作而選擇這個科系。實際上很多人，可能根本不想當工程師，可能想去開F1賽車，想成為美容師，想成為藝術家等等，然而，受到家庭與大環境影響，會覺得自己就是要念大學，找一份穩定工作，才是所謂的成功。

3. 台灣的教育體系中，並沒有很多實際體驗工作的機會，在大學之前甚至沒有任何可以去企業體驗的機會，連參訪可能都沒有。大學可能實習機會也有限，大部分的人可能是研究所才比較有跟企業合作，甚至是研究所畢業以後才真正體驗到工作是什麼樣的。所以會遇到很多，期望落空的狀況。然後社會普遍又喜歡攻擊新鮮人，告訴新鮮人要努力工作，當工作一段時間以後，熱情自然會被壓力以及周遭環境，跟現實生活所消磨殆盡。

所以，到底科技業可以做多久？

我的想法是，如果賣肝的話，真的沒辦法持久，我自己最近加班了幾個禮拜就覺得滿崩潰的，尤其是工作的內容需要高專注力的，需要消耗很多腦力，其實就滿累的。

熱情也的確會被消磨殆盡，即使可以跟大神們一起工作，可以學到很多東西，身體還是誠實的，當身體沒辦法長期支撐時，精神也會耗盡，無法專注思考跟學習，變得工作效能變差。

然而，至少我在現在的環境，是可以放心請病假，或者像團隊提出需要改善我們的工作狀況等等。可是在台灣很多公司，這樣只會被視為爛草莓，尤其是剛進公司的菜鳥，自然就只能繼續撐下去，撐到老鳥的時候，身體可能也各種病痛了，曾經的熱情什麼自然無法找回，可能只想快點退休。

＃如果不用賣肝可是薪水少呢？

其實在英國，剛畢業的軟體工程師，薪水範圍是非常廣的，有很低也有很高，低的話可能比你去Booking.com當客服還少，高的話可能比大部分的資深工程師還多。

我自己也待過錢少但很閒的地方，完全沒有任何發展空間，就是日復一復，每天沒什麼目標也沒什麼事情做，同事甚至無聊到一直在逛網拍，但反正老又大的公司，錢少事少，做越久的話才越有機會往上爬，加錢（但可能是要做個二十年之類）。

我自己也待過新創，錢少，事情沒有很多，但是每天都可以做一些比較有趣的事情，就是公司沒有賺錢，甚至可能每天要擔心它倒閉，一開始可以學到很多東西，但因為公司都是年輕人，大家經驗都不足，可能就是最後都是大家一起互相學習，今天要用什麼東西今天學一學就馬上做，馬上上戰場。

最後變成，自己根本也不知道自己在幹嘛，只能期待公司突然被大公司買走，或者就繼續混混噩噩，整天覺得自己好像在學東西，可是其實有點已經不知道自己在幹嘛，有點像是無頭蒼蠅那樣，整個公司都這樣，也沒什麼成長空間。整天就是有點像是，對公司有那麼一點點希望，因為公司整天都在說，我們正在成長，我們募款到多少錢，但事實是，公司根本沒在賺錢，都在靠Funding之類的，一直誇下海口說一堆大話。（很多新創都這樣）

當然這種情況，也不可能是個長期的歸宿，所以還是要時常戰戰兢兢，思考自己要怎麼找到下一個工作，要找個穩定的工作。

那到底有沒有可以一直做下去的方法呢？

接著會出現以下的問題：
＊哪裡才可以繼續一直做下去？
＊年紀越來越大，怎麼讓自己有價值？
＊公司為什麼不栽培年輕人，反正都要花那個錢啊？
＊科技推陳出新，自己越來越學不動，怎麼辦？
＊身體越來越差，無法加班會不會沒有競爭力？
＊想花時間陪家人陪小孩成長，哪來的時間？
＊熱情真的可以當飯吃嗎？老闆又不在意？
＊工作除了專業，還要懂的職場政治，心灰意冷怎辦？
＊薪資有天花板，可是物價房價沒有天花板怎辦？
＊人生好難，為什麼有這麼多問題？為什麼不能做自己想做的事？

其實這些問題也不是在台灣工作才會有，在英國工作，也會遇到很多類似的問題，女性工程師也遇到很多，例如放了產假可能失去升遷機會的問題，或者沒時間陪家人等等。

那為什麼世界上，數一數二的工程師們（我目前只知道軟體界）還是可以做到五六十歲，還是繼續有那樣的熱情呢？甚至還可以出書，拍影片，寫部落格，發推特，還有很多演講。

就我的觀察是，有的人就是自己出來創業，自己開公司，所以比較自由，也不會有很多前述問題。他們創業也幾乎是因為自己在業界小有名氣，出來創一些顧問公司，或者接案。

那問題來了，在業界要怎麼小有名氣？

光是要在某個圈子有名氣，就要不段參加各種meet up, 讀書會，甚至要一直寫部落格，寫技術文章，貢獻開源。這些都是時間，平常工作都已經非常忙碌，怎麼會有時間？

沒錯，就我的觀察，這些人都是每天下班後，假日也都花時間在這些地方上，他們可能很多是犧牲跟家人的相處，可能婚姻不順遂，或者比較晚才結婚生小孩。當然因為在歐洲，跟家人的相處是非常重要的，這邊也有保障一些parental leaves這樣的假，所以大家也比較有時間給家庭生活。

也有一些工程師，是透過拍影片，像是Youtube之類的平台，製作教學影片，或者講一些自己工作的內容，讓自己有知名度。

其餘的話，就是你做到比較資深的話，你在公司可能已經是manager level, 或者principal engineer, tech lead, 那他們雖然會很忙，他們也比較多是責任制的，所以在一些公司，只要團隊很罩，他們也不會有什麼大問題。例如團隊們都是self management, 他們可以信任自己的團隊，不需要一直監督花時間，也不需要一直跟上級報告，因為上級也信任他們。那這種狀況就是要整個公司都非常的進步，也有良好的工作環境跟文化。例如在Google這樣的地方，就比較有機會這樣。

那如果不是在Google這樣的環境，又沒有什麼大公司可以去，怎麼辦？另一個辦法就是做Contractor, 他們就是一次是三到六個月或者一年的合約，這個在英國非常常見。甚至多約聘是在其他國家的，所以時間什麼也比較自由。

在台灣可能就比較困難，而且約聘也沒有保障。就像在台灣要接案，很多法規也沒有保障，可能會遇到大大小小的問題。否則就是要用國際性的街案平台，但又可能有語言障礙，就是要先加強自己英文，另外還有跨國工資的問題，在其他國家像印度可能會開比較低的薪水，雇主就比較偏好選那些比較便宜的工程師。

這時候，就會有人說，那不能追求財富自由嗎？

＃財富自由，聽起來容易，做起來難。

首先你要怎麼財富自由？投資？這個部分你需要有龐大的資本額，另外也有相當大的風險。除非你對於投資有相對程度的瞭解，也有足夠資本額，不然進入門檻還是相對高。

另外很多薪水可能不高，又有房貸車貸的人，更不太可能把錢都拿去投資。有錢可能也要拿來貢獻家庭，偶爾自己小確幸。

那如果這個不行，那個也不行，難道科技業真的無法做下去？那要靠什麼生活？

在Clubhouse那個room有人提到自己的朋友，辭職去開早餐店，賺的錢也不比當工程師少。的確，轉職是個解，但轉職很多人也害怕，也不知道自己可以做什麼，創業也都是風險，賣早餐ˇ早餐有人買。

我自己的感覺是，如果真的想要繼續做工程師，而且讓這個工作可以sustainable的話，就要有良好的規劃，例如發現自己在現在的公司學不到東西的話，要怎樣讓自己可以學到東西？跳槽或者跳部門？

在Clubhouse也有人提到，如果一直換工作，也害怕被僱主們列入黑名單，台灣這麼小，怕被人覺得沒有定性。

這個也是很能理解的，畢竟不是人人都能想去Google, Facebook就去，大部分的老牌公司也是會在意這些傳統，要待幾年才是好人才之類的。

那就只能說，要嘛給自己定一個期限，在這間公司可能最多待個五年，然後在這五年內，希望達到什麼目標，如果達不到的話，備案是什麼，同時間，找幾間自己覺得很想跳槽的公司，看這些公司是不是會在意那些傳統，如果不在意的話，就往那些公司要求的工作技能發展，然後想辦法跳過去。

如果覺得跳過去門檻太高怎辦？想辦法在工程師的社團建立人脈，或者LinkedIn之類的地方，想辦法找到去那些公司工作的人，問他們，怎麼去，有沒有辦法去？我真心相信，這個業界，很多人都是好人的，我自己在LinkedIn上面也遇到很多人來問我我們公司的事情，或者職涯規劃，我還幫人code review過。

總而言之，就像我之前說過的，自己的人生是自己選擇的，工程師這條路，並不是很容易，但如果自己想要繼續走下去，就要想辦法找到出路。

雖然可能中間會遇到很多心累的事情，也不是所有事情都可以靠“熱情”解決，更不是像外面想像的，大家都是科技新貴。可以在辦公室吹冷氣，甚至在家工作，在咖啡廳工作。

只能說，人生很難，但還是要繼續過。既然都要過，那還不如想辦法讓自己過得比較輕鬆一點點。

當然科技業裡面，除了工程師以外，還有很多其他職缺，由於我目前還沒有做過其他相關職缺，像是PM, BA, UI/UX之類的也有他們的難處，等我有比較多資訊心得再來跟想。

[AI洞見]AI產業化還是產業AI化？我對於AI應用的看法

by
周存貹 2018.01.12

有一部電影的名言， 「生命總會找到出路」，可是事實上，地球從有生命以來，99%的物種都消失了，現今的AI新創公司很多有可能會消失，就像2000年的網路泡沫。所以什麼樣的AI新創會留下來? 什麼樣的AI應用會變成殺手級應用？

AI的研究已有50多年，近年在大量資料與機器運算關鍵技術突破等因素下，AI在應用上有極大的進展，其中最熱門的應用有無人車、AI醫療、AI金融與AI農業。

AI的突破，最有名戰役堪屬AlphaZero，下棋下到天下無敵，事實上，AI也可以用來玩video遊戲呢! （筆者30年前用一台PC接攝影機對著另一台PC控制它的鍵盤，玩Tetris，也算做過AI吧?!）。

AI的應用包羅萬象，例如：科學家用AI找其他太陽系行星，警察用來判斷嫌疑犯有沒有說謊，用臉部辯識為門禁把關，作家用AI幫忙寫哈利波特續集大綱，AI還可以寫現代詩集，作曲，編電影短片的劇本，維基百科用AI輔助編輯，AI報導體育新聞，AI作即時翻譯。

對於一般人的日常生活，AI也有許多用途，例如: 購物網站很久以前就用AI推薦產品了 （最新的AI還可以對於同一個推薦商品，依據不同的客戶，用不同的推薦圖案），客服機器人（Chatbot），求職網站使用AI做職業配對，會計師事務所用AI大量閱讀合約，節省稽核人員的時間。在選舉期間，AI也被運用來預測某一地區政黨投票的傾向，AI的應用真是到了演化史上「寒武紀大爆發」的年代。
活下來的AI公司

有一部電影的名言， 「生命總會找到出路」，可是事實上，地球從有生命以來，99%的物種都消失了，現今的AI新創公司很多有可能會消失，就像2000年的網路泡沫。

可是，就如同地球上的生物，絕種的雖然很多，存活下來的物種卻是越來越聰明，其中最聰明的物種──人類──主宰了整個地球，由此讓我們聯想會不會將來AI存活下來的新創公司，將主宰了整個產業？

這是有可能的，但是機率很低，因為像Google跟Facebook這類的Internet巨人一定不會讓這種事情發生，不但如此，他們正在大量網羅世界上頂尖的AI工程師，讓自己再次走在新科技的浪頭上。

現在AI的新創，跟2000年的新創所面臨的產業與環境的挑戰確有其相似與相異之處，相同的是沒有獲利但是估值很高，但不同的是當今的產業巨人，已經在做很多AI新創公司的事情（甚至我們可以說是模仿）。可以確定的是，當年的Internet幾乎影響了所有產業，現今的AI應該也很有可能。
+AI比較可以找到「獲利」的應用

所以什麼樣的AI新創會留下來? 什麼樣的AI應用會變成殺手級應用？很簡單，可以獲利的應用，可以「持續」獲利的應用，就能存活下來。

本夢比是一時的，夢醒了，還是要付帳單啊？目前號稱AI的新創公司大部分都還在燒錢的階段，沒人知道何時會獲利，甚至開始獲利以後，可以維持多久的獲利？

這種以AI新創為主，找到應用然後公司開始成長，我們稱之為AI+，也就是AI產業化，相對應的就是+AI，也就是「產業AI化」，筆者認為+AI是比較可以找到「獲利」的應用。

譬如筆者所在的公司趨勢科技，全球最大的資安公司之一，就很快的把AI的想法跟技術，應用到公司的產品跟經營。我們利用機器學習來找垃圾郵件，辨別惡意檔案，網路異常流量分析，甚至，我們用機器學習來加強我們對客服的經驗，預測客戶流失的機率等等，這種+AI的模式 （把新科技導入公司），對於台灣產業是比較可行的方式。

把機器學習導入公司某個產品或營運，不用開工廠做生產線，即使失敗了影響也不大，就算剛開始的成果不如預期，加入更多的數據，仍有很高的機會把成果提升。這種開發成本不高，成果可以持續改善的專案，對於台灣的企業應該是最佳的AI應用方式。

至於怎麼樣可以在公司內部找到可以AI化的產品或應用呢？

建議先參考別人已經在做的事情，譬如客戶流失預測、產品推薦預測、銷售目標預測、產品瑕疵預測、線上客服經驗提升，若是想做一點跟別人不一樣的，可以看看公司內部的營運有沒有已經有很多數位化的歷史資料，簡單用一下公有雲上的機器學習模型做個簡單的預測，配合原來流程，再與既有資料相互驗證，就知道有沒有幫助了。

由於很多資料科學家跟工程師正努力把機器學習門檻降低，在加上Internet上面也有很多範例，一般企業應該是有機會獲得AI的能力做到+AI的。
我們就不要做AI+了？

AI+需要投入大量的技術研發，加上何時獲利的未知，所以是不是我們就不要做AI+了？

筆者認為要做可以，但是要挑著做；譬如無人車，投入成本高，法律規範多，回收期未定，國外大公司以經建立技術門檻，很難跟他們競爭。又譬如臉部辨識 （或影像辨識），國際上很多這樣的比賽，中國隊伍總是有著非常亮眼的成績，在加上他們資料量大，辨識率一定比別人好。

「AI醫療」 跟「AI金融產品預測」應該是台灣最有機會的領域

筆者認為 「AI醫療」 跟「AI金融產品預測」應該是我們台灣最有機會進入的產業領域，因為我們有全世界最好的健保系統，有大量的資料，一個等者科學家去挖掘的大金礦，一旦有成果，對大眾健康，社會成本等等，有著巨大而正面的影響。

至於「AI金融產品預測」，很多資料也都公開，即使沒公開的也買得到，如果我們可以做出「金融商品神預測」，那得到的利潤將將是十分可觀的。這兩個方向有幾個共通點: 市場超大，可以容納較多廠商；利潤超大，可以持續進步跟擴張；賣到全世界，不用擔心台灣市場太小；投入成本相對小，我們可以跟目前的產業巨人競爭。
結語

過去台灣有很多優秀的AI人才被國外其他公司重用，如果台灣本身就可以有產業讓他們在地發光發熱多好！ 期許不管是AI+或者+AI，台灣能夠在這次AI的浪潮上，再攀高峰，再造奇蹟。

資料來源：https://www.bnext.com.tw/article/47704/ai+-ai-bubble