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Facebook 資深數據分析師 Fiona,從文組背景轉職到科技業,也有過迷惘。但他靠著「研究需求、研究供給、測試市場、Bridge the gap」4 個步驟,成功轉職到科技業;也從「大格局思考、去資源多的地方、培養帶得走工具箱、加入核心部門、做高價值高效率的事」5 個思考,幫自己不斷變強,最後抓到好機會。Fiona 鼓勵大家,不糾結一定要有明確目標,只要透過策略的方法,也能規劃出正確且有效的職涯。

轉職科技業 4 步驟

做過金融業、顧問業,最後到了 Facebook 擔任資深數據分析師的 Fiona,不但有漂亮的經歷,在「糖霜與西裝」粉專與《給沒有夢想的人!邊走邊想職涯探險指南》這本書裡,更向後輩分享許多他的職涯思考。

Fiona 說,他其實到畢業前,一直都不知道自己要做什麼。身為文組生,但他並不受限自己,而是邊走邊累積實力。他認為,沒有夢想並沒有不好,因為他透過策略性的方法與思考,在職業規劃與選擇上做出了正確且有效的決策。因為在工作中處理大量資料而發現數據領域,開始想轉職科技業,最後用了以下 4 個步驟,成功轉職。

研究需求

第一,工作的本質是供給和需求。我要的你有,你有的我也需要,我們就會合作。所以第一步,就是弄清楚對方要什麼。

首先,Fiona 會到 LinkedIn 等求職網站,大量瀏覽與分析目標角色的 Job Description (職缺描述)。JD 會詳述該角色需要的能力、日常的任務、協作對象與方式等資訊。透過 JD,我們會瞭解目標角色更具體的樣貌,也能看到延伸出去的團隊或組織的輪廓,感受自己對公司和產業的偏好。

而另外一個更有效率的方法,則是去請教擔任該角色的前輩,會能更直接地獲得 know how。

研究供給

第二,確認需求後,分析自己有沒有相關技能與特質。

研究供給的過程,能發現自己和目標角色的落差。Fiona 建議轉職者主動找出自己與需求端條件的共通點,說明自己「有相關經驗」。例如,JD 要求要有跟工程師合作的經驗,你沒有;但你可以提出,你曾統籌部門工作自動化的任務、並分配執行,所以你有清楚提出需求,確認執行進度的能力。Fiona 提醒,「研究供給」是你最能操作、解讀的部分,找到共通點後,要發揮創意地換句話說成 JD 要的樣子。

測試市場

第三,投履歷、到市場上試水溫;依市場反應,再調整策略,再嘗試。這個過程中,你會更具體知道你還缺少什麼,可能是 JD 上不容易呈現出來的條件,如軟實力;而面試後,你也會知道,目標公司適不適合你?這裡的嘗試,可以更直接地幫助你回頭調整履歷、求職策略和計畫。

Bridge the gap

第四,實際行動去填補自己和需求方的落差。例如去上課補足某個程式語言能力、做 side project 累積作品集等。

規劃職涯 5 個思考

如果對職涯很迷惘,沒有辦法「以終為始」、或是說出夢想,該怎麼前進呢?Fiona 分享,他從來沒想過要成為數據分析師,但他不拘泥於「一定要先找到目標」,而是用 5 個思考規劃職涯、不斷變強後,就能抓到好的機會。

思考格局,越大越好

「個人」是點、「公司」是線、「行業」是面、「經濟體」是體。規劃職涯時的思考格局,要越大越好。當你知道所在的經濟體前景如何、產業發展有沒有前途、組織團隊好不好時,你才能知道適合你且正確的職涯方向在哪裡,如此也才能提升職涯規劃的效益。

然而,因為傻呼呼地努力,遠比深度思考跟蒐集資料來得容易,所以絕大多數人都只關注在點,例如眼前的工作、下週的面試、改履歷等。Fiona 提醒,記得站高一點、抽出來看離自己遠一點的事情和世界的變動。當你能有比「點」更高格局的思考時,你的職涯規劃就贏過很多人。

哪裡有資源,就去那裡

哪裡有資源,就去那裡,如此你能有最大的成長空間。資源有很多種,像是技能、知識體系、人脈、成長空間等。例如,知識體系是在領域中做事情的方法,是個可以帶著走的東西,應該努力去掌握和得到。

基於這個理由,當你不知道怎麼選擇職涯時,就去站在風口上。

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培養一個帶得走的工具箱

Fiona 不斷強調,透過策略性地規劃職涯,不斷變強後,就能抓到好的機會。而職涯規劃的底層邏輯之一,就是不斷打造「帶得走的工具箱」,建立你強而有力的能力組合。

例如,你的公司使用一個老舊的系統做管理,「老舊的系統」因為過時、你無法應用在下一份工作,所以你帶不走「使用老舊系統的能力」。但你在這個經驗中、有了「很快上手一個陌生系統」的能力,這就是你帶得走的能力了。

加入核心部門

做職涯決策的思考之一,是加入核心部門。接觸與學習和公司成敗有高度關聯的業務,能看見核心技術、學習核心知識、解決核心問題,如此你才能高速成長。

做高價值、高效率的事

職涯決策的思考之二,是要記得時間是你最重要的資產。當面對選擇時,毫無疑問地,就選做那些高價值、高效率的事情吧。例如,弄懂一個自動化系統的原理與操作,就會比開一個低價值、低效率的不必要會議,還要值得你投入時間。

科技人才要有什麼特質?

Fiona 曾擔任臉書產品增長高級分析師、美國支付獨角獸 Square 行銷數據分析、經濟顧問公司 Analysis Group 高級分析師。據他觀察,軟體產業人才,主要有以下幾個特質。

解決問題

時時都要帶著「解決問題」的意識,不斷地問:為什麼要這樣做?到底要解決什麼問題?

在工作場景中,我們時常會遇到要分析資料給老闆。而應用「解決問題」的意識,就是在分析資料時就思考,為什麼老闆要我做這個分析?這能解決產品或公司什麼問題?如此才能從資料分析中,提出觀點和建議。這才是老闆要的答案、也能真的幫助老闆解決問題。

強調 impact (結果論)

能彰顯你的價值的,永遠是實質的業務成績,而不是苦勞和時間成本。軟體業變化快速,那些簡單、能快速獲得結果的方法,遠比一直無法獲得結果的方法,來的有價值。

勇於測試,從測試中找解決辦法

軟體業強調實驗精神。不下水測試,永遠不知道市場的真實反應。

Data driven:data speaks louder than words!

用數據思考與決策,而不是憑體感。例如點擊率高,但轉換率低,為什麼?從數據中去尋找答案。

不怕失敗

軟體業很強調「快速嘗試、快速失敗」的精神。因為所有的失敗,都是進步的一部分;而即時檢討,能從中再激發更多點子。

快狠準

在變動快、資源少的環境下,要能做出即時的決定。

職涯心法

最後,Fiona 想給當時正要轉職去科技業的自己,以下這些建議。也分享正在前往這條路上的大家!

迷惘時管理好自己

惘不可怕,也很正常,要練習與之共存。迷惘不會挑人、挑年紀,就算你去了 google 還是會繼續迷惘。我們能做的,就是避免內耗自己,或不斷自我懷疑。

還年輕,要勇敢當最後一名

人生是一場冒險,往哪走,都是向前。你不會知道最後會怎樣,但你就是要去試。別人說什麼都不重要,自己想要的、靠自己的判斷與真的去做,才重要。

職涯發展大多數時候不是一條線,也不存在一個終極目標

職涯沒辦法按部就班。做不到的時候,記得看看手上有什麼資源、邊走邊想、邊問人,路就會出來。路途中能做的,是把以前走過的路、累積的經驗,都在後來用上。沒有事情是白做的。

其他職涯 Q&A

Q. 對職涯方向感到迷惘時,該如何務實地踏出第一步?

先蒐集資料,從現有道路、風險比較低的路徑開始走。

多嘗試,才有機會打開可能的方向與未來的路。

也再提醒,會迷惘,通常是因為我們糾結要找到「答案」後才能開始。但如果沒有「好的開始」,那就從「爛的開始」開始,就好了啊。

Q. 沒有相關學歷&工作經驗,如何提升轉職成功機會?

轉職起手式的心態,首先千萬不要腦補嚇死自己。再來,要用各種方法深入敵營、瞭解對方底細。瞭解對方底細除了看 JD、問人,建議要用耐心和創意,找出更多可能達陣的管道。

另外,你無可避免會遇到強勁的競爭對手,但這不構成你不去嘗試的理由。你能做的就是專心在自己身上、不要去看別人,因為你無法改變這個局面。若你因為這次缺少某個技能而失敗了,那就下次再來,怕的是你因此不去嘗試或就放棄了。

要提高轉職成功的機會,可以從與自己原產業或職務相關的角色下手。若想換產業也換職務,難度比較高,就不要想著一次到位。

Q. 如何永續經營自己的職涯?

過去我們會習慣思考,缺什麼,就去補一個學位。這是一種高成本、all in 的概念,風險比較大。但 0-100 之間,還有很多解決方法。我們可以從那些 5 分、10 分、小成本的嘗試開始,找到適合自己的方向,再繼續投入。

實務上,建議大家可以找同事或朋友、那些從事你有興趣角色的人聊聊,更臨場地瞭解目標角色的日常與任務,進而再去規劃學習或累積經驗。

Q. 加入數位軟體產業後,如何精進自己?

Fiona 回想職涯前期只注重工具跟技能的學習,到這幾年慢慢注意到「數據思維」& 「數據該如何幫助到公司」,才逐漸能放大自己的影響力。

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