ref: https://levelup.gitconnected.com/why-full-time-programmers-are-decreasing-faster-than-ever-ad67d2697bbf

本篇文章是作者的個人發想文，其透過 StackOverflow's 的年度調查觀察到全職工程師的比例正在逐年下降，從 2019 年的 84.20% 到 2021 年的 80.68%。
相反的是今年的統計有高達 11.21％ 的人表達目前自己是 independent contractors/freelancers。

作者認為以下原因導致全職工程師的數量有愈來愈低
軟體工作有逐漸往 印度/孟加拉/巴基斯坦移動的趨勢
1. Indian Developer 與 US Developer 的薪水差距大概有 5-15 倍
2. 軟體開發是一個可以遠端學習與練習的技能，因此有愈來愈多的公司開出基於短期簽約的工作給印第安/孟加拉等地區的 freelancers。
3. 目前全美大概有 440 萬的工程師，不過估計印度 2023 年就會有高達 520 萬的工程師
4. 印度/南亞會有愈來愈多的簽約工程師

COVID 的全球影響
雖然 COVID 對全球的生態都產生了巨大改變，不過對於工程師來說的影響並沒有其他行業這麼巨大。
根據 Hackreator 的調查，其他行業大概有 20% 的人因為疫情而沒了工作，而工程師大概只有5%不到。
不過要注意的是因為疫情的變化，整個數位產生都有極具的改變，因此也有很多新的職缺因應產業變化而誕生

Freelancers 數量逐漸提高
從 StackOverflow 的調查來看， Freelancers 的數量從 2019 的 9.5% 提升到 2021 的 11.2%。
根據 Upwork's 2017年的調查報告，全美擁有世界最多高達 5800萬的 Freelancers，幾乎佔了全美工作人力的 36%。
Google 本身雇用的 Freelancers 數量甚至也已經超過其全職工作者的數量，大概佔了 54%。

公司想要節省成本。
大部分的公司都不太需要一個長期的全職工作者，很多專案都沒有後期維護與更新的需求，因此相對於雇用長期的全職工作者，雇用短期的 Freelancers 更能夠節省公司
成本。

作者最近才幫某個大公司玩了一個非常非常小的專案，完成該專案後每個月可以獲得 $500 美金的維護費用，作者表示該專案小的幾乎沒有什麼維護需求，就是一個被動收入而已。
文章作者也有分享 LinkedIn 於 2018 分享的文章
該文章中指出
1. 70% 的中小型企業都有與 Freelancers 共事過
2. 參與過的中小型企業中，有 83% 表明這些 Freelancers 的確對公司是有幫助的，而 81% 表明可能會繼續僱用來處理其他專案

預測
作者認為因應遠端工作這一年多的變化，後兩年應該會有愈來愈多的工程師轉為獨立工作者。過往招僱長期全職工作者的一個主要目的就是可以一群人一同於辦公室內激發出高效率的生產模式。
隨者遠端工作逐漸證明 Work From Home 也能夠帶來相對應的高產出，作者認為有不少公司可能會開始考慮雇用 Freelancers 來完成短期專案。

不過作者認為工程師們也不需要太擔心，只要掌握好自己的技能，其實這類型的趨勢不會影響太多。

聽說你最近在刷題- 軟體工程師的面試一定會遇到的資料結構及演算法關卡 (& 分享 LeetCode 折扣）& LeetCode Premium 抽獎啦(2021- 9 月更新）

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2021年 9 月更新：
從 8 月開始，收到許多剛到美國唸書的讀者來信請求幫忙內推 2022 年暑假的實習工作，如果你還不知道的話， 請查看我另外一篇文章來了解內推網路：最有效得到面試的方式- 內部推薦: 尋找內推資源 & 歹晚郎互助網絡 (2021 年 8 月更新)。軟體工程師的面試關卡很多都是資料結構及演算法， 所以大家在準備實習也都不免俗的要刷題一下。 我許久沒有看 LeetCode， 發現現在 LeetCode 的功能越來越多， 還有像是學習資源文章及 study plan 的功能，把大家要準備面試的各種需求都越來越在他們網站上一站搞定。 今天除了再次分享去年寫的文章(還有折扣碼)， 還要大大感謝 LeetCode 願意提供 3 個 7 天 Premium 會員試用來給予讀者， 讓大家面試前可以使用如公司 tag 的功能來做複習。 此外感謝大家一直以來的支持， 我也自掏腰包提供購買 3 個 1 個月的 Premium 會員試用來加碼， 再請大家做以下動作參加抽獎歐！

✅ 按讚並留言你希望用 LeetCode 達到什麼目標 (轉職、實習面試、換工作，可以寫一寫細節像是目標公司、職位等)， 或是你過去使用 LeetCode 的心得、或者是自己未來職業目標等等， 也可以是找朋友來一起練習。
✅ 公開分享此篇文章的話多一次被抽中的機會

獎項： 共 6 個名額，3 個 7 天 Premium 試用會隨機抽出， 3 個 1 個月的 Premium 試用則用留言內容來挑選， 希望抽出給很需要、或是很有創意的留言， 哈！

活動期間到加州時間下週四 9/9 晚上 9 點截止。會直接於文中留言通知中獎，祝大家學習愉快、找實習、換工作都順利！

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2020 年 12 月原文：
歐， 要澄清一下我現在沒有在刷題 (我這樣講絕對不是怕很多同事會看到我的文章 XD)， 說實在的， 我覺得大家好像太過度強調 “刷”題的刷， 好像刷油漆似的要來回刷很多遍。 我過往看過許多刷幾百題、每題做 2、3、4 次以上的人分享他們的經驗， 我很佩服他們投入的時間及毅力， 但我自知做不到， 有小孩後更是難以做到刷一遍。 我自己找軟體工程師的工作的經驗， 2015 年上完 Coding Bootcamp 到找到工作， 大概做了 60 題左右的 LeetCode 問題， 2016 年底找工作比較認真， 大概完成了 100 題左右。 今天這篇文章想要分享一下我的演算法準備方式， 如果你想要找如何刷題的方式，或是覺得無法刷幾百題很多遍的人， 歡迎往下閱讀。

2015 年上完 Coding Bootcamp 後， 我陸續有一些電話面試， 每天可能會有 1～3 個電話面試， 所以在準備面試上， 要研究公司， 並且依照職缺來做面試的複習， 因為我是面試前端相關的職缺， 所以也有一部分的精力在前端的資料複習。 關於資料結構及演算法 (Data Structures & Algorithms) 的練習，我大概維持一天練習 1-2 題的步調。 2016 年底的面試， 因為還要上班， 所以基本上只有晚上有時間， 可能一天只能練習 1 題， 假日有比較多時間才可以多做幾題。

看到問題的時候， 我會先確保我了解題目的意思， 真正在面試的時候， 通常第一步也是和面試官確認我們自我的理解和面試官要問的是否一致， 不要花了時間才發現一開始的理解及假設是錯誤的。 我通常會立刻寫下題目給予的 input 有什麼、格式是什麼， desired output 又是什麼。

確認好 input & output 後， 我會思考題目可以用什麼類型的資料結構或是演算法來解。 通常在面試的時候， 我會和面試官說明我可能會先就一個大概可行的方式來做解答， 如果他/她覺得沒有什麼問題的話， 我再做後續的優化。 在我開始有一些思路後， 我會先寫下 pseudo code， 就是先用英文來說明我的解法會是怎麼樣。 每個步驟和面試官確認都沒有問題後， 我才會正式寫 code 。

當然有些時候不論怎麼想都寫不出來， 如果是自己練習的時候，我大概在 15 分鐘後會開始看一些討論， 嘗試學習別人的思路， 但如果再花 10 分鐘還是解不出來的話， 才會參考別人的解法。 我看完別人的答案後， 還是會用自己的 code 再實現一次。 如果面試中卡住的話， 則是要儘快和面試官討論， 我會把我的理解， 可能的解法方式和面試官說， 同時也說明我的情況可能哪裏不是很確定， 讓面試官在適當的時候可以給予我提示。 一般來說， 公司都是希望有順利的面試經驗， 面試官也都願意在溝通正常下給予協助。

自己練習寫完之後， 我會再寫出解法的空間及時間複雜度 (Space & Time Complexity) ， 通常面試也會詢問這個部分， 所以自己每個練習也要歸納一下。 如果我發現我的解法時間可能不是太好， 我會再嘗試看不同人的討論， 研究更優化的解法， 並再自己寫出不一樣的解法。 有些比較棘手的問題我可能會寫 2、3 個解法比較彼此的優缺點。

在之前準備面試的時候， 我有準備一本筆記本， 每次寫完問題之後， 我會用筆寫下我在哪一天寫了哪一個問題， 並且用很精簡的方式總結問題及解法。 隔天要做下一題之前， 我會先看一下前一天的問題， 嘗試回想我是否可以再次在頭腦中想出大致的解法。 如果還是不行的話， 再看我自己的總結並做上記號， 隔天會再做一次同樣的步驟，直到我可以順利複習出解題的邏輯思路。

如果有和公司面試， 不論是電話還是 onsite， 面試完後我會再檢查我遇到的題目是否和我過去做過的題目類似， 如果有的話， 是否我的思路在面試中是清晰及正確的， 如果沒有的話， 我是否有利用對的觀念來解答。 面試結束後， 會花時間在盤點及複習， 從面試中的題目和過往的練習做統整。

你可以看到我的練習方式不是很強調快， 因為我希望我做完問題可以有很深的理解， 所以花很多時間在做整理、複習確認， 即使當下沒有那麼理解， 隔天回想又想不出的話， 我會再複習一次， 再隔一天做新題前也會再確認。 複習及思考的次數多了，真正把題目所想要考的觀念融會貫通， 畢竟面試很難真的遇到原題， 重點是我們對於資料結構及演算法的理解， 及遇到難題如何面對的應對的思考過程。

條條大路通羅馬， 每個人面試準備的方式都不太一樣， 以上就是我的資料結構及演算法的準備方式， 之前寫找工作的系列文章好像沒有特別提這塊， 所以特別再寫出來分享。當然我不是大神每次面試都可以收割 5 到 10 個以上 offer， 所以就請你自己斟酌評估你的學習方法，畢竟我們都要找到對自己最能接受、且有效率的方式來準備面試 。

我從 2015 、2016 年準備面試的時候， 有許多練習演算法的網站， 但到了今日， 好像 LeetCode 和練習演算法關係就如同 Google 和搜尋一樣， 大部分我聽到的準備面試的人都用 LeetCode 來做練習了！ 剛好最近認識一位在 LeetCode 工作的朋友牽線， LeetCode 特別優惠讀者， 只要使用這個連結購買 Premium， 就能有 15% 優惠 (幾乎和一年一度的感恩節特價差不多了！)。

我目前聽到朋友準備面試基本上都會購買 LeetCode 的 Premium， Premium 最大的好處就是可以看到問題和公司的標註， 拿過去拒絕我 2 次的 Google 為例 (XD)， LeetCode 就有 925 道題目被大家回報有在 Google 面試中看到 (2021 年已經變成 1014 道了！ @@)， 當你正要 phone or onsite interview 的時候， 可以聚焦你要面試的公司練習、提高效率的話還是可以提高面試的表現的。 Premium 還有答題評斷比較快、LeetCode 官方解答、及依據公司有 Mock interviews 等其他功能， 但主要大家好像都還是為了 company tag 的功能而付費， (2021 年 9 月更新， 最近又有如文章、影片的學習資源，還有像是 Study Plan 的功能， 看起來 LeetCode 要往大家學習、準備、一站式的服務來黏住使用者了！)

相信以大家拿到 offer 後的加薪， 會覺得這是個很好的投資！(什麼， 你說不一定會加薪， 那請你再閱讀一下我的談判文章來和公司談判加薪 "面試中談到錢怎麼辦？ 問到你期望薪水如何接招?" 及"面試得到 Offer 薪水如何談？ 三明治溝通法及最後簽約前的談判招式") 。

我當初有想說要直播訪問在 LeetCode 的朋友， 探討 LeetCode 最近幾年的快速發展、及如何幫助軟體工程師及公司行號， 可惜目前朋友還沒有意願， 如果大家有興趣的話， 請在文章留言， 讓她可以看到大家的意願加強她的動力和我們分享 (群眾多數暴力啊！)。

附上過去我寫的找工作系列文章:
1. 程式語言- 到底學哪個好？我想進Google，我沒學OOO，他們會接受我XXX語言背景嘛？
2. 簡介美國軟體工程師面試流程
3. 等待機緣- 我要如何被人資或獵人頭發現? 我要如何脫穎而出? LinkedIn重要嘛？
4. 主動出擊- 我要找工作了，現在美國都用什麼找工作？哪個網站平台能讓我有較多面試機會？
5. 軟體工程師面試準備- 面試要練習什麼？ 找工作和練習的時間要如何平衡拿捏？
6. 被錄取了- 我該注意什麼，我可以談判要求多一點薪水、股票或假期嘛？
7. 矽谷找工作之常見問題 FAQ
8. 面試技巧及心得，如何有條理的說服面試官？
9. 英文履歷怎麼寫？ 美國科技公司注重什麼？
10. 如何到美國科技公司工作？
11. 最有效得到面試的方式- 內部推薦: 尋找內推資源 & 歹晚郎互助網絡
12. 面試中談到錢怎麼辦？ 問到你期望薪水如何接招?
13. 面試得到 Offer 薪水如何談？ 三明治溝通法及最後簽約前的談判招式

2021 年， 如果你要找工作的話， 祝你轉換順利， 拿到許多理想的 offers！ 如果你有什麼準備的技巧及心得， 也歡迎留言分享。

部落格原文：
https://bit.ly/3zNrluU

#若賺錢不是目的什麼才是目的？

諮：「現在覺得最困難的是該選哪一個？」

我：「困難的原因是？」

諮：「喜歡的薪資比較低，我擔心未來薪水會很難談高；沒那麼喜歡的薪資較高，但就是用時間換。」

我：「那現在哪個對你比較重要？」

諮：「我覺得很難回答，畢竟誰不想要高薪呢！」

我：「所以高薪是你的目標嗎？」

諮：「難道賺錢不是每個人的目標嗎？」

我個人的結論是「把理想生活當目標更好」。
不把賺錢為目標，是否違反了我們求職就業的直覺？儘管在世俗社會，薪資與財富是最容易證明自己有多少價值的指標；因此，我們總是很難完全的跳脫追逐金錢的價值觀。導致我們工作變成是為了存很多的錢、買間房子，盡快「有資格」展開貸款人生，不為別的，只是想在這個社會上證明自己有能力做到這些，卻忘了好好吃飯、好好生活，維持住自己的步調，漸漸變成只是為了錢而工作的機器。

今天，在FB上看到一位軟體工程師，是我離開獵頭在創業的路途上，為了評估製作跨界真人圖書館的網站而認識。他問「1.2M 以後、1.6M 以後，大家是怎麼找工作的？」同時表示自己「撞牆撞了好多年」。我回想當年初見，他才剛結束四年的研發替代役，正尋覓高薪的好工作，所以問了許多產業與求職的問題。後來的幾年他都在新創公司，做著偏整合管理與PM的工作，但時間都不長。FB上常看他抱怨老闆爛、薪資不夠高，或問年薪2M以上的工作在哪？怎麼樣才能進Google？埋怨不喜歡基層做枯燥的技術，才選擇在新創做管理與整合，結果反而進不了國際型的大企業等等。

而另一位，也是認識多年的軟體工程師，他早期在大公司工作，因喜歡Apple，加上iOS生態圈崛起，他利用業餘自學iOS app開發技術。研究的過程中出了好幾本如何學習相關技術的書籍，後來離開大公司的穩定工作。這些年看著他不斷嘗試與蛻變，現在他的正職是作家，副業有專欄作家、接案工程師、講師、家教、企業顧問。

兩個人的起步差不多，但對職涯的焦點從一開始就放在不同的地方。一位是「高薪」，所以對每一份工作的選擇都是以薪資高為主。一位是「興趣」，所以走出了非典型的職涯路徑。我無法比較兩人的生活品質，但後者絕對過得比前者開心又有趣。

最後來看一篇新聞：美國夫妻達成夢幻目標！四十歲前退休去南歐生活
https://youtu.be/4TJAJiuwW9Q
布朗夫婦說：「提早退休，移民到不同的國家生活，不是一開始的終極目標，而是逐漸摸索到最理想的生活方式。我們總是告訴別人，我們是在追尋目標、懷抱期待，對我們來說，達成財富自由才能有更多時間陪伴彼此。」

許多真實故事告訴了我們，把目光放在理想生活，我們會獲得過生活的快樂，其中包含理想生活所需要的金錢；但追逐金錢卻不一定會獲得生活的滿足，甚至很高的機率會落入比較而痛苦不已。

結論，理想的生活模式是逐漸摸索找到的，也就沒有標準。而金錢只是讓自己更趨向理想生活的工具。所以，賺錢當然重要，但更重要的是滿足理想生活。理想生活會隨著不同的年齡階段改變，需動態調整，沒有最好的樣貌，而是只要適合當下的自己，就是最好的樣子。

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[先說一下，網路很雷，影片卡卡，但聲音絕對沒問題]

YC其實在影片當中很直白地去說到，自己不滿意過去在台灣的薪水，我覺得真的很直接ＸＤ不過這確實是現在很多年輕人的心聲，但要怎麼想辦法去解決，而不是陷在抱怨的情緒裡，YC的故事可以告訴你，或許不是每個人都可以有著跟他一樣的經歷，但或許他的經驗可以啟發你一些想法。那如果好奇他怎麼身請到這個PhD的職缺，以及他對於德國博士的看法，還有跟同事之間的相處？就聽聽他怎麼說咯！（再次為德國雷網路感到抱歉)

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00:00 YC背景介紹，食譜領取方式？
01:35 為什麼想在碩班畢業先去工作，而不直接申請博士？
03:56 過去的工作經驗，對申請有幫助嗎？
04:45 德國跟台灣的博士差異是什麼？
06:16 博士薪資領50%，代表什麼意思？
07:38 除了申請Jülich的博士職缺，還有申請哪些？
09:30 邊工作邊準備申請文件的困難？
10:34 在德國念博士應該要有什麼心態嗎？
13:36 念博士的辛苦面是什麼？
17:59 目前對於德國的看法是什麼？
19:10 為什麼想要經營blog跟IG?
20:40 推薦學生必學輕鬆料理？

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▪︎ 德國一天需要多少德文：https://youtu.be/qsmiffED25Y
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▪︎ 德國大學排名：https://youtu.be/9XWqweyKowo

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▪︎ 德國碩士獎學金（慕尼黑工大）https://youtu.be/HvS2e6WjZzo
▪︎ 瑞士博士申請（蘇黎世聯邦理工）https://youtu.be/nT0HYE1Ctn0
▪︎ 瑞士碩士申請（洛桑聯邦理工）https://youtu.be/ATmVnNDhHTE
▪︎ 德國科大碩士（Hochschule Esslingen) https://youtu.be/gdIAPx4gmbE

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▪︎ 瑞士Google工程師：https://youtu.be/7ly1ZCUldss

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感恩節要來發表達滿滿感激的影片！😚 迫不及待分享更多實習面試經驗了～在垃圾桶裡撿到實習之後，找實習經驗並沒有比較順利，不過卻意外遇到了各種神奇的面試經驗！尤其其中有一次的面試經驗，凱心琳我個人覺得比Google Onsite 還intense還困難呀！😂

📢 📣 📢 本頻道影片內容有輸出成 podcast 📢 📣 📢
可以在各大podcast平台搜尋「Untyped 對啊我是工程師」
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這集會聊到...

Overview 💬
🔹 最好玩的面試 - Snapchat
🔹 最特別的面試 - AI2
🔹 最順利的面試 - ???
🔹 最挫折的面試 - Indeed
🔹 最荒唐的面試 - Uber
🔹 最喜歡的實習 - ???

【㊫ 電腦科學/軟體工程 學習資源 📖】
全端工程師密技 Full Stack Eng - Career Path (Codecademy)
https://bit.ly/3niTwLN
前端工程師密技 Front End Eng - Career Path (Codecademy)
https://bit.ly/32K1eql
用Scala學習函式程式設計
https://bit.ly/2IF0Thv
Scala 函数式程式設計原理
https://bit.ly/3kBQXTb
平行程式設計
https://bit.ly/3pCeaZf
Android 應用程式開發 專項課程
https://bit.ly/3lGCUwW
普林斯頓大學 電腦科學 演算法 基礎理論
https://bit.ly/3nxomAh
Go 語言學起來
https://bit.ly/35AWhlv
Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java 專項課程
https://bit.ly/2IGnlH4
Java 軟體工程基礎課程
https://bit.ly/3fa4gJi
全端開發 跨平台手機app 開發 完整課程
https://bit.ly/2UCGWum

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Untyped 對啊我是工程師 - There are so many data types in the world of computer science, so are the people who write the code. We aim to UNTYPE the stereotype of engineers and of how coding is only for a certain type of people.
凱心琳: 一個喜歡電腦科學邏輯推理，在科技圈努力為性別平等奮鬥的工程師。

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