【近況更新】
本篇文長，想跟大家聊聊近況，還有開宗明義地跟大家報告
這將會是 #厭世電商人生 的最終章了。
雖然不管是我個人帳號還是Oli這個公開帳號，大家都超愛這系列，有人甚至跟我說超精彩是小粉絲😂
但說真的這份工作讓我身心俱疲，所以我決定離開了。
主要想分享一下離開的原因，還有...
【近況更新】
本篇文長，想跟大家聊聊近況，還有開宗明義地跟大家報告
這將會是 #厭世電商人生 的最終章了。
雖然不管是我個人帳號還是Oli這個公開帳號，大家都超愛這系列，有人甚至跟我說超精彩是小粉絲😂
但說真的這份工作讓我身心俱疲，所以我決定離開了。
主要想分享一下離開的原因，還有我自我懷疑的過程，希望大家不要重蹈覆徹。
1. 失去熱情
聽起來很誇張，但我周圍的人不論是剛進來的，或是做了一陣子的都做到很沒熱情。
我還記得有次跟一個本來很喜歡數據的同事吃飯，結果他竟然跟我說他不喜歡數據了，什麼都不在意。
那時候我真的很震撼！然後我就步上他的後塵了。
比較老的讀者應該會知道一開始我有開Monday Q&A的session開放大家問問題，但後來不只是因為工作太忙取消掉，還有一部分是我對行銷沒什麼感覺、完全失去熱忱了。
所以我很怕跑來問我想做行銷的讀者會被我潑冷水，或是隨便應付回答，不小心誤人家一生我真的擔不起，所以我就先suspend了。
2. 不尊重人
在這間公司我遇到很多不尊重人的同事
小之請假還是不斷被騷擾，大到主管沒禮貌，擺出一副高姿態，都讓我覺得非常不舒服。
這裡就要講到前面我提到的自我懷疑了。
一開始我還想說，也許只是一時口氣比較急吧，或是我太敏感想太多？
之後甚至想說可能電商的人都這樣吧？
但事實上都不是！
很感謝我在非常自我懷疑的時候找了 @vava.talk 聊聊，他讓我知道不是我的問題，並且尊重應該是互相的。
他告訴我：「不是因為無法承受而逃避；而是清楚知道這不是你要的而選擇離開」，所以我就非常確定要離開這個環境了。
除此之外，不是只有我遇到這種不尊重的情況，所以我覺得這間公司真的...慘
3. 直到離職那刻我才真的休息
以前有跟大家分享過在這公司我完全是on call的狀態，而這也是我最不能接受的其中一點。
除了平常我下班後常常我主管還沒下班，所以他還是會不斷傳訊息給我之外，週末主管也常常會傳訊息不斷問問題，不回還會連環問、不斷騷擾，
真的很想問到底要不要下班？
更誇張的是我曾經請了喪假還被打擾....這我真的覺得太過分！
也不瞞跟大家說，在這工作的後期我身體搞得不是很好，我想是身心俱疲吧。
所以我決定還給身體一個健康的機會，就是逃離！
其實還有非常多原因，像是做的要死要活不給加班費。
但真正讓我最生氣的是某一個檔期幫公司賺了好幾億，但公司完全沒半點bonus，我就突然領悟了，我把自己搞成這樣是在做義工嗎＾＿＾
所以在年前認真思考一番我就決定離職了，反正再多待久一點對於我的career也不會有太多幫助，對於我在美國找工作也沒半點幫助，所以我離開了。
【給大家的一些warning】
你看到的brand image都是公司打造出來的形象，很多人問我要怎麼避開這種地雷，最好的方法真的就是找在裡面的員工聊聊，大家基本上都滿樂意幫忙。
再來就是看看求職天眼通這類的網站，參考前人的經驗。
雖然有些看起來是充滿情緒性的字眼，但是要學會從敘述中挑出這些特點是你能不能接受的。
Ex: 沒有加班費 => 這樣違法的公司我能接受嗎？
Ex: 公司混亂 => 浪費人生一直重工，我願意嗎？
我的工作經驗中，沒有聽信別人諫言最後還是去的公司，真的就是雷。
而且可怕的是最後真的都會驗證他人講的那些話。
所以我認為別人的分享多少還是可以參考參考的！
【停止自我懷疑】
最後，如果你也跟我一樣經歷著自我懷疑的階段，我想跟你說不要怕，也很歡迎你找我聊聊！
我會建議在有點懷疑的時候就適時找人討論，像我就是隱忍了一陣子，然後越來越不開心，事後想想把自己搞成這樣真的沒必要。
後來我找了很多同事、朋友討論，才發現自己的狀況有多不合理，因此做了離職這個決定我也絲毫沒有留戀。
【接下來要幹嘛＆工商時間】
大家好奇我離職後要幹嘛的朋友，我就一併報告在此。
除了我會把之前說過要寫的留學、行銷文章補齊，好好經營這裡之外，為了之後在美國找工作容易一點，接下來我要來學python, SQL了！
另外，之前都還滿佛系在接履歷諮詢&面試諮詢的案子，現在也會積極一點做，有興趣的話我會被相關內容放在個人簡介中，可以去點來看看。
最後，如果有想找托福家教的話，也可以找我聊聊，畢竟當初在讀書會我也是提拔不少後進？😂
文章差不多到此，跟大家報告完畢，你們愛的 #厭世電商人生 已下線。
祝大家都不要踩雷，也祝大家轉職季成功找到好工作！
喜歡這篇文的話不要忘記按個❤️，並追蹤: @oli_chases
#行銷 #品牌行銷 #電商行銷 #電商產業 #電商 #工作 #新鮮人#血汗工廠 #職涯規劃 #ecommerce #marketing #job #career #experience #quit #industry #cpg #fmcg #oli_chases #oli_works
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打造智慧數據湖，Google Cloud 今天推出三項新服務讓資料在雲更聰明
2021/05/27 INSIDE 硬塞的網路趨勢觀察
Google Cloud 在今天舉辦的 Google Data Cloud Summit 上，發布三項全新解決方案：Dataplex、Datastream 和 Analytics Hub Beta 版，將涵蓋旗下的資料庫和資料分析產品組合，為企業提供一個整合式資料平台，協助企業打破資料孤島。
評論
Google Cloud 在今天舉辦的 Google Data Cloud Summit 上，發布三項全新解決方案：Dataplex、Datastream 和 Analytics Hub Beta 版，將涵蓋旗下的資料庫和資料分析產品組合，為企業提供一個整合式資料平台，協助企業打破資料孤島，安全地預測業務成果並賦予使用者能力，在現今不斷變化的數位環境中即時制定明智的決策。
「Gartner 近期的問卷調查結果顯示，企業預估每年在品質不甚理想的資料上平均花費 $1,280 萬美元。」 因為資料散布在多個雲端和地端部署環境中的資料庫、資料湖泊、資料倉儲和資料市集內，企業除了要設法集中控管及管理應用程式，更需要即時整合資料來改善決策，加快創新腳步及提升客戶體驗。
Google Cloud 資料庫、資料分析及 Looker 商業智慧平台總經理暨副總裁 Gerrit Kazmaier 說明，企業須把資料視為具備將所有相關業務面向整合為一的能力。如今所有產業紛紛轉換為以數位化為主的業務型態，因為他們明白資料不但是創造價值的要素，同時也是推動數位轉型的關鍵。
透過運用 Google Cloud 的資料平台，客戶現在將能採用全方位且涵蓋完整資料生命週期的資料雲端方案，從業務執行系統到可進行未來預測和自動化作業的 AI 與機器學習工具等均包含在內。
Datastream-為客戶提供即時資料複製功能：目前提供 Beta 版體驗的 Datastream 提供全新的無伺服器異動資料擷取 (CDC) 和複製服務，讓客戶可以從 Oracle 和 MySQL 資料庫將資料串流即時擷取至 Google Cloud 服務，例如 BigQuery、可於 PostgreSQL 上執行的 Cloud SQL、Google Cloud Storage 和 Cloud Spanner。
企業可運用這項解決方案強化即時性數據分析功能、資料庫的複製速度以及事件驅動架構等。率先採用此方案的客戶 Schnuck Markets, Inc.運用 Datastream 簡化了架構，而將 Oracle 資料複製到 BigQuery 和 Cloud SQL 也不再會延遲數小時之久。
Analytics Hub-提高資料共用安全與易用性：Analytics Hub 可為企業創造安全且即時的資料交換服務，借助 Analytics Hub，企業可以在不論組織的內外部，安全地共享數據和洞察，包括動態儀表板和機器學習模型。
Analytics Hub 協助企業整合其數據資產，如將 Google 獨有數據、產業數據和公開數據整合一起。Analytics Hub 建立於 BigQuery 現行且普及的共享功能基礎上，目前已經使數千家企業透過數據分析進行革新，並透過不僅是單純共享數據的方法，來加快洞察的取得。
Dataplex-協助企業簡化資料管理作業：目前提供 Beta 版體驗的 Dataplex 是一種智慧資料網路架構，可提供單一整合式的分析體驗，能將 Google Cloud 和開放原始碼結合在一起，使企業能夠快速整理、保護、整合及分析其數據。
自動化的資料品質可讓數據資料學家和分析師利用自選工具確保資料的一致性，不須移動或複製資料即可統整並管理資料。Google 提供傑出的 AI 和機器學習功能，讓企業能夠利用內建的智慧資料來縮短處理繁複基礎架構的時間，並將更多心力轉而投入於發掘資料價值，以帶來更多業務成果。身為 Dataplex 早期客戶，Equifax 與 Google 合作致力將 Dataplex 納入自己的核心分析平台，不但簡化了工作負載，還建立了所有內部分析資料都適用的單一指令控管及管理平台。
在資料雲端高峰會舉辦期間，Google Cloud 也發表了資料庫和數據分析產品組合方面的其他最新消息：
基於對多雲端的策略性承諾，Google 陸續推出分別適用於 Microsoft Azure 的 BigQuery Omni Beta 版和 Looker 商業智慧平台正式版，藉此協助客戶取得跨雲端環境的關鍵資料深入分析結果。繼去年發表適用於 AWS 的 BigQuery Omni 後，這次發表的最新消息更延續了市場對此技術的展望。
BigQuery ML 異常偵測 可協助客戶透過使用 BigQuery 的內建機器學習功能，以更輕鬆的方式檢測異常資料模式。目前許多客戶將這項技術運用於多種用途，包括銀行詐欺偵測和生產製造不良原因分析。
Dataflow 為客戶提供了具備成本效益的快速串流分析解決方案。而預計於第三季推出的 Dataflow Prime 將提供業界領先的自動垂直擴充和數據管道正確配置技術，為客戶最大幅度地降低整體擁有成本。此外，Dataflow Prime 更內建了 AI 和機器學習技術，可以為客戶提供串流預測功能，例如時間序列分析、可主動識別瓶頸的智慧診斷功能，以及可提高使用率的自動微調功能。
Google 也將全代管關聯資料庫 Cloud Spanner 的入門價格降低 90%，連同即將推出的精細個體規模調整功能 (granular instance sizing) ，將同樣提供無限制的空間規模與99.999％的可用性，用以支援要求最苛刻的應用程式運作。BigQuery 與 Spanner 的整合功能也即將推出，可讓使用者透過 BigQuery 查詢 Spanner 中的交易資料，以便提供更豐富且即時的深入分析結果。而 Spanner 新增的 Key Visualizer 功能(目前為 Beta 版本)，可提供互動式監控功能，方便開發人員迅速識別使用模式。此外，Cloud Bigtable 更具備可達 99.999%(5 9s) SLA 的讀取和寫入可用性。
資料來源：https://www.inside.com.tw/article/23648-google-data-cloud-summit
sql現在時間 在 Thekittychang Facebook 的精選貼文
寒假剩一半了，最近都好有動力運動～因為運動就會有積分！不太想開學，也趁著現在可以多上點課、多學習。
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今天午夜來聊聊最近上的課
1.Coursera | 行銷典範轉移：變動中的消費世界
對於想打好基礎的人，還滿推薦這堂課的！在前一兩週會談到行銷基本概念、典範轉移、如何選擇目標市場做好市場定位。
雖然現在才上完week3，但之後會談到STP、品牌價值，還滿期待的哈！
2.Coursera｜商管研究中的賽局分析
這堂課主要會先講解賽局理論、動態及靜態的賽局分析，之後會以賽局理論的分析驗證問題（paper的研究）。
我覺得有點硬需要多花時間消化🥺😆也需要微積分的基礎。
（有修過會比較好理解！）
3.Coursera ｜服務模式的體驗、設計和創新
談顧客旅程地圖、服務藍圖、體驗經濟，雖然剛要到week3，不過之後也會聊到平台經濟、服務創新、差別定價，也是讓自己可以多加涉略的行銷課🙂！
4.Udemy｜SQL boot camp 2021
雖然對於程式還是一竅不通....🥺😴，但還是上一半了，看第一次是打基礎，第二次才可以更加熟悉！
5.Hubspot｜content marketing
推薦大家這個可以學習內容行銷的平台，雖然現在沒有時間看......等之後再繼續。
6.商業思維學院｜專案管理學院
我覺得真的太受用了！
之前在學校學過瀑布工作流，剛好課程裡面把敏捷開發講的很詳細👍，
7.其他｜camblyx2、審計、稅法、中㑹
每週兩次cambly 練習（daily news或其他）
會計盡量做到上課後有複習。
8.運動｜water tracker,fitness,loss it,zones （app 推薦）
Water tracker:每天記錄喝水量2000cc
Fitness:Apple Watch 的app可以計算每天的站立時數、熱量消耗、運動時間
（最近因為跟查理運動比賽所以每天都有運動一小時🥳🥳）
Loss it :推推可以記錄起床體重、早餐午餐晚餐點心攝取熱量，還可以減掉運動消耗的熱量，我連續用了23天（推薦！）
Zones: 這個主要只是讓你知道這週的運動時間有沒有大於目標，可下載可不下載，但我滿喜歡他的！😆
最近每天都會做核心30分鐘（五組複雜運動，連續11天了！好有成就感😆）+跳舞或慢跑+拉筋！
9.每日必聽｜podcast
（1）吳淡如的人生實用商學院
（2）the New York daily
（3）news98 財經起床號
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（圖二是....想喝但克制了🤯😃）
（第一次放自己畫的熊熊🐻希望還可愛哈哈）
#學習 #生活 #寒假 #行銷 #行銷企劃 #50嵐
sql現在時間 在 小吃貨的英國生活日記 Facebook 的最佳貼文
＃軟體工程師面試 ＃文長慎入
面試問題好像一直以來都是一個很多人關切的環節，在各大版上也一直有人會詢問。因為之前有幫公司面試一些人，還有加上從朋友那邊搜刮來的經驗，概括分享一下。
這邊感覺可以分成幾個部分：
1. 面試的題目是否都是演算法相關題目？
2. 是為什麼實際工作內容通常都和面試考的沒有相關？
3. 我現在學的東西對找工作是否有幫助？
4. 公司招募看的到底是這個人的學經歷，能力，個性，還是什麼，為什麼有些人很感覺很厲害卻一直無法拿到offer？
其實用FB排版不太容易，但因為懶得登入部落格，想說快速地打一打，所以也請各位見諒。
＃面試的題目是否都是演算法相關題目
如果是投FANG之類的，Facebook Amazon, Neflix, Google (沒記錯應該是這幾間），反正就是這些有名的大廠，除了Netflix目前沒有遇到認識的聊過，其他都是考演算法沒錯。
當然也不只有會考演算法，根據你申請的職缺，可能也會加考一些其他的東西。
那其公司是怎樣呢？其實還是有很多公司會考演算法相關的，尤其是線上面試。
雖然在疫情下全都是線上，但一般來說，還是會有分兩種，一種是沒有真人的狀況下，就是給你像是HackRank這種網站，你點開可能有六十分鐘讓你做兩題。
做完以後你提交，你也不會知道你的分數跟分析結果之類的，看公司怎麼做設定，而且除了演算法相關題目，也可以設定選擇題之類的。
另一種就是真人面試，通常電腦自動面完以後，你可能會跟真人線上面試，真人也是會給你類似所謂的白板題，就是出一個題目讓你現場解題，然後中間可能有的會要你跟他討論，當然看面試官拉！
比較加分的還是，你編寫的時候可以邊闡述自己的想法，而不是低頭默默寫完，這樣也是有點尷尬。如果你編寫邊闡述的話，或者是少有點互動，也是展現你的溝通能力以及你對於題目的掌握能力，就像是你看到一個很簡單的題目 (2+3)*5 之類的，你可以很有自信的說，喔因為2+3在括弧裡面，所以要先算，然後再乘以5，展現底是真的有理解，而不是就是背題目之類的。
有些公司也可能是給你回家作業，叫你做一個小專案之類的，看你應徵的職缺，可能是叫你做一個UI 或者叫你建一個API 也可能叫你做一整個比較完整的東西出來。如果你是面試架構師的話，可能會叫你建一個架構，或設計一個架構出來。
然後也有的公司（像我們公司）就是需要pair programming 所以在線上面試的階段就是會有，真人跟你一起寫程式這樣。
＃為什麼實際工作內容通常都和面試考的沒有相關
這個部分一直以來都是一個難解的謎題。像是Google Facebook這種大公司其實不難理解，畢竟他們是比較類似General 的招募，不是一開始就決定好你就是要去某個Team然後永遠讓你待在那個Team。就他們招募的是他們覺得，有潛力的人才，這樣不管需要做什麼都可以自由移動他們，給他們training就可以變得很好用。加上他們一次招募的數量也是相當龐大，考演算法相關的話，可以快速篩選，也更有機會找到他們需要的人才。
因為像是Facebook或Google這種有自己開發框架，開發技術的公司，他們的確有很多時候需要寫演算法或者系統優化的工作。
那像是普通的中小企業或新創，說真的，其實就是跟風。因為覺得人家Google Facebook都是這樣找到優秀人才，那我們也要依樣畫葫蘆，這樣鐵定也能找到厲害的人。
可是這樣找到的人進去以後，發現公司好像也是不知道在幹嘛，最後可能也會待不下去。所以這個部分，近年來也越來越多公司開始改進，開始思考什麼樣的招募流程最適合自己公司。
像是pair programming也開始成為近年來的一個流行的面試，有的公司並不是真的pair 但就是你要跟他們一起工作，了解他們公司的文化，或者跟他們的工程師進行一些深度討論。或者會問你說，假設給你設計一個系統，你要怎麼做之類的。
當然，面試問題跟流程都是每間公司各有不同，不是說你現在準備一種就萬無一失。所以說最好還是盡可能的，提升自己的基礎能力。
如果真的就是打算以FANG為目標的話，就可以從刷題開始，像是Leetcode, Hackrank, codewars之類的都不錯。之前有看到一篇文章，他刷了幾百題，而且每題刷了三次以上，真的很有毅力。刷題的重點就是在於熟練那些題目，可是也不要硬背，你練習是要練那個速度感。可是該理解的還是要理解。
因為你進公司以後，你還是需要使用那些東西來工作，不是只是為了刷題而刷題，而且面試官可能也會考你變形題之類的，或者問你一些記憶體相關的問題，或者是系統設計的問題，或者單純想知道，你是怎麼想出解法的，所以硬背題目跟答案其實也是不太行。
目前我的了解是，大部分中小型企業或者新創，很多時候你學習新東西的能力是比演算法更重要的，尤其是新創你什麼都要會，假設公司是剛起步的新創，你就要變成公司主要的技術專家，什麼東西不太會也要馬上現學現賣，也不要期望公司可能會給你什麼Training 或者有人給你依靠，可能同事還要依靠你。
中型或者普通大型企業，假設公司已經有產品的話，大部分的時候可能是既有產品維護，除非你剛好很幸運地在新產品開發的Team，這樣就有機會學到很多東西，不然維護的話，很多時候只是在了解產品本身是否有Bug，改善code品質之類，也要看公司是否有想花成本在維護上面。如果公司就是打算一個產品，改一點東西就繼續賣錢，那樣好像也不太需要一直去migrate 或者搞新東西上去。
如果你剛好很幸運在獨角獸新創，那你不但可以學到很多東西，還可以用最新科技，可能還有機會遇到大神帶你。
所以說選公司其實也是有點重要，面試的時候，可以問問他們說，那你平常的daily work是怎麼樣的，公司有沒有走敏捷開發，公司有沒有用雲端，公司一個Team的規模之類，以及公司會不會提供訓練。
＃我現在學的東西對找工作是否有幫助
其實這個就要看你的未來三年五年十年規劃。
假設你就是都在寫前端，你也覺得我要寫前端寫一輩子，那好像就可以繼續一直focus在前端。如果你擔心自己會丟飯碗，是不是要學點後端，其實也是可以學，可是學了以後，你打算學得多專精？後端的東西也是會一直更新，一直進步。可能Restful API 也可能不是，DB也有好多種DB, 後端語言也很多種，所以你是想要學個大概，還是是希望，後端也問題的時候，自己可以去看code也看得懂？
前一個專案，公司有一個前端，他就是因為自己做的ticket幾乎都會碰到後端，就乾脆把整個後端也寫一寫，就變成fullstack，雖然他主要還是算前端。但也因為是.NET 所以前端跟後端可能沒有太明顯的分界，至少我相信他本來就會寫.NET了，因為幾乎有一半以上的controller都是他寫的。
如果你是寫react SPA，就是跟後端完全分開，你就只要寫到send http request 那邊的話，那好像也不太需要去了解到後端的架構，就是大概知道後端的endpoint 長什麼樣子就好，他們需要提供的文件就是需要提供。
如果說你是怕以後失業，怕公司可能覺得請全端比較划算，那的確還是多學一點好，反正多學也是投資自己。還能順便展現自己的上進心以及學習能力。
以consultancy來說好了，感覺是什麼都要學，像是公司可能就會說，啊最近我們的客人都要求要會什麼什麼，那你就趕快學一下。當然公司也不是很壞心的就叫你要馬上學會，公司最近也是有開始提供一大堆Training 之類的，還給你錢讓你去考一些證照。
目前我使用的語言主要還是Javascript 和 C＃這樣，然後公司有希望我可以好好學學Java。其實也不是不會寫Java，如果有發漏我其他文章的話就知道，其實我最一開始學的時候，第一個語言就是Java。
在台大資訊系統訓練班的時候，我就上了Java和PHP的課程，為自己來英國念研究所做準備，一年的master course也都是Java 跟PHP為主，然後有用了一點Python這樣。可是工作以後就只有使用C＃和Javascript 而已，所以說，學校學了也不一定會用到。
很多東西都是工作以後才學的，然後Python是平常自己刷題的時候會用，因為覺得不錯用。
其他的話，我覺得雲端相關的東西滿實用的，像是AWS或Azure 或GCP 有機會的話是可以自己摸摸。我自己是滿幸運的在工作上一直都有用到雲端產品，主要是AWS，前一個專案有用Azure 這樣。
DB的話，就是SQL和NoSQL可以個學一個，應該就滿好用的了，目前最流行的應該就是PostgreSQL和MongoDB 。如果對於Graphic Database有興趣也可以稍微看一下像是Neo4J之類的吧！
前端框架的話，就是React, Angular, Vue.js選一個吧！學會一個以後再去學其他的也不難，這三個我是剛好工作上都有用到，我自己是覺得Vue和React應該是比較好上手的，入門門檻比較低，Angular就一定要寫Typescript.
後端框架的話，看你用什麼語言，Java就學spring boot，
C＃就是.NET，JS的話應該是Express，Python就Django，PHP就Laravel 。
Mobile的話我沒有寫過也不知道。
如果是平常想要補充知識的話，可以多念一些像是security 相關的東西，或者是Oauth那類的，也可以看一下架構之類的。像是Microservices, microfrontend, Domain Driven Development 這些概念性的東西。
也可以看一些像是Clean Code相關的書，怎樣重構原本的爛Code或者TDD相關的書。
反正前一篇文章就說了，這個職業就是要一直學，活到老學到老，如果打算做到老的話。
＃公司招募看的到底是這個人的什麼
其實每個公司應該都不太相同。有的公司就是要招募他們覺得最聰明的人，所以就是一直問你一些很難的東西。或者就是只要找那種名校出來的人，最好有什麼數學物理奧林匹亞的。
有些公司看的是你的個性，符不符合公司文化，或者同事喜不喜歡你之類的。
有些公司就是很缺人，看你能不能馬上上工之類的。能的話就馬上錄取你之類。但通常那個可能是很雷的缺，例如公司找人找很久都找不到，終於看到一線希望。然後為什麼找不到人，可能是薪水開的偏低，或者公司名聲不好，上Glassdoor就可以查看公司的評價。也可能是職缺本身很雷，例如看起來就是個打雜缺。或者是前人都做不久就離開，所以需要一直找人。
有些公司是看你寫的code 例如看你的code乾不乾淨，可能你寫出來的code都很乾淨，設計也很好，思路也很清晰，他們就會錄取你。
有些公司看的是你有沒有某些特定的經驗，例如公司開那個缺剛好就是要找有AWS經驗的人，所以可能就是會錄取他們覺得AWS經驗比較多的人。或者是剛好想找之前有做過Serverless架構的人，或者是有碰過Kubernetes的人，這個時候真的就是靠經驗了。
也有的公司就是，他們也懶得找人，HR給他們面試的第一個人就會錄取，這個完全靠運氣。這件事情真的發生在我第一間公司的另外一個Team，主管非常不喜歡面試人，也覺得我工作都沒時間還要面試。所以就是隨便問問之類的，然後就跟HR說好。
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以上就是我目前經歷過以及別人分享給我的經驗。我覺得面試的話，運氣真的也是佔滿大的比例，尤其是遇到像第一間公司那種狀況的。
當然年輕的時候可能會比較急躁，也很擔心自己找不到工作，考量到的還有金錢跟公司名聲，所以學不學得到東西也可能是其次。
選offer的時候，也可能就是可以分析一下，自己想要的到底是什麼，是金錢，是做得開心，還是想要可以做的久（這個也要看公司可以活多久），除了看Glassdoor也可以上網看一下公司財報。
最近的疫情衝擊下，有很多新創或中小企業也開始裁員跟減薪，所以公司平常的財務狀況和經營方針也是很重要的。即使公司可能一直都有收入，也可能因為現金管理問題，導致沒有足夠現金需要裁員。