[請益] 第一份工作抉擇 資料科學/製程RD
（代Po重發）
大家好，小弟即將開始人生第一份工作，站在職涯選擇交叉路口還請指點迷津，文長和手機排版請見諒。
本人四大化工學士，海龜材料碩士
碩士時因為念的學程有另外教Machine Learning的課程，所以開始也對ML/Data Science有些興趣，產生興趣以後自己也去額外補了一些統計和資工的課程（線上開放式課程），再加上學校和自己有做了一些簡單的資料分析的Side Project。
有曾經覺得如果能做到Data Scientist的話，可能會比化工/材料的未來（大多還是半導體製造商或設備商的製程或RD工程師）還要好，但後來還是覺得因為學碩都非本科的應該很難直接跨過去，所以Data Scientist/ML這塊還是想說就當當興趣玩玩，並且做製程或RD，在國外時也有看到設備商比較Senior的Process Engineer是想要找會有Python/Data Science 能力的，就想說也可以當一個加分技能。
應該有人會說為什麼不留在美國，答案是因為試過了但沒留成功。
回到台灣後，開始投履歷，投的職位大多以半導體設備外商為主，然後還有投一些Data Scientist的職缺（不限於半導體商）。中間過程就不詳述，反正現在大概獲得兩個不錯的Offer正在抉擇。
公司名字就沒有先寫出來，因為影響我的選擇的不是比較兩家公司，而是職位的選擇，而且兩家公司對我來說都已經相當滿意。
1. 半導體設備外商的 R&D Process Engineer
大概就是對台積的RD，然後一起研發新的製程。
畢竟是做RD，自認為可能比一般的製程有發展性，能夠累積的經驗會比較多，整個面試過程和主管談得非常好，感受到那邊的氛圍很不錯，個人非常喜歡。主管也很坦白的說現在loading蠻大的，常常加班兩個小時，但加班的問題個人認為目前問題不大。
2. 傳產外商RD Team裡的Data Scientists （合約制）
這間公司是個蠻大的外商，所以以我上述的經歷能夠面到一個大公司的DS我自己是非常感激的。
人資說起來是因為我需要和RD Chemist和RA合作，幫他們處理資料，並且我的主管是在國外，所以我的化工背景和英文是優勢，能讓溝通更順暢。相反地DS方面相較本來就是這個背景的人就是弱勢，但看我的經歷感覺願意學，所以他們也很願意教。
工作內容就是包含資料的處理，到後期建ML Model和GenAI，去做模擬的實驗。
當然也爬文過說外商轉正機率其實很低，但我的人資是跟我說這個Team裡他們的蠻積極去爭取的，其他的Team反而不保證。（當然我也知道可能是話術哈哈，但他人給我的感覺蠻好的，先聽進去）
兩個的起薪一年整包算起來的話，第一個會比第二個高400k上下
—-分隔線—-
現在的想法是，對第一個RD職位來說，缺點就是覺得如果做下去了，那感覺會一直待在這個半導體製造/設備的產業，現在選擇這條，以後也不會有機會再做到Data Scientist ，也很難跑去其他產業，所以覺得薪水可能也會有上限？WLB未來有家庭以後可能也會比較難兼顧。
當然優點起薪比較高，然後至少我感覺有一個保障，而且職位是RD，感覺還算有發展性，部門和主管給我的感覺都很好，雖然加班但可能也不會太埋怨。慢慢累積下去薪水可能沒辦法說真的到很高，但可能還是可以過得不差。
那對第二個Data Scientist 來說，第一個想法就是這是一個千載難逢的機會，以我這種資歷然後第一份工作就可以進到一個大公司學習和洗經歷，就算最後無法轉正，這個經歷可能也可以使我找到其他不錯公司的DS？
且個人認為Data Scientist 的重點是建立Model的技能和處理資料的能力，而非所待的產業。所以覺得就算現在是在傳產，可能利潤分紅不高，但是如果做久了，Data方面的硬實力好起來，是可以跨到別的利潤更高的產業的，甚至如果有幸轉正，一直待在這個公司，慢慢爬加分紅可能也不差，求職彈性更高（許多產業都有DS的缺），天花板也更高，以後WLB可能也更好兼顧。
那缺點當然就是我不知道是不是我以上想的都太理想了，結果累積不到什麼東西和技能，根本沒那麼好跨不到其他那麼好的產業而且還沒被轉正，台灣DS的需求也沒那麼大，直接變成浪人
希望可以給點建議或直接站內也可以，先謝謝各位大大了。
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"Data Scientist 的重點是建立Model的技能和處理資
料的能力，而非所待的產業" 完全錯誤。 理解domain
knowledge才是重點，不然你連特徵都取錯。
台灣的話半導體比較好，contract轉正都當話術最好
早點選對產業再做DS，比你慢慢磨資料處理與模型更重
要。
另外，在台灣只要不是產線作業員，一律都叫RD，別看
到RD就覺得發展好。根本是笑話。
研發新製程翻成白話就是無腦trial and error，哪有
什麼研發。
從優先選產業的重要來看，我是建議1或是多找找其他D
S職缺。別去傳產合約制浪費時間了。
（代回）回D大，瞭解～ 因為我面試的過程是有明確兩
種team讓我去選擇，一個是Process，另一個是RD，所
以才會特別提說是RD。然後還有看起來D大的意思是兩
個都不怎樣嗎哈哈
個人認為兩種工作都不是稀有的缺。今天不去，下個月
還是市場上有類似的職缺。明年隨便找還是有類似的缺
。這種情形，我個人一定是優先選產業與薪水。
（代回） 回D大，瞭解了，另外想補充一點，在面試第
一間的時候其實說白了這產業也是處理很多Data然後做
Trial and error的事情，所以裡面也有提到team裡有
些人用Python再做資料分析，所以就您的瞭解，可能先
進對產業然後瞭解產業，如果本身有DS技能，就算職稱
非DS還是有可能在未來跨過去嗎？
選1然後用ds方法去解問題
DS很重產業knowhow的 如果你背景是相關的 更能發揮
DS的效用
$$$$$
選二也沒不好，當下的選擇是你覺得最適合你的選擇
1
近期不缺錢的話一律建議選興趣，附帶優勢選2以後工
時有機會比較短。是不是正職和當下一些保險福利有
關，如果不在乎的話沒什麼差。後面工作會看你累積了
什麼能力，第一份工作不需要為了觀感考慮正職不正
職的問題
約聘不要
2的人資跟你說這個Team會積極爭取，有說之前爭取成
功機率嗎?
在台灣薪水高的只有半導體科技業 其他產業也許有DS
的缺 但薪水應該不是你想要的
data scientists 看實際內容是啥吧，畢竟GG其實就
是靠它們的big data發現問題然後叫你們解決問題吧
，主要是看1能不能報加班？可以的話就去1吧
contractor直接pass
$$$$就是答案
轉正很難 DS很吃domain 台灣DS職缺很少 不建議選2
如果想走DS 可以多看看其他職缺
資料處理+套模 在台灣要追上半導體設備商的機率…
工時是有機會更短的，但你要能接受高機率這起薪差
距會從40慢慢擴大而不是彎道超車
台灣DS缺和career path比較窄，domain knowledge（
不限1個產業）和tech stacks要持續更新，看你是否
喜歡這種類型的工作
先選產業再選職位，工作內容和技能在公司蹲久了都能
慢慢轉過去，但台灣薪水換個產業就是爆噴和打對折，
資產先累積比較好，這幾年台灣資產膨脹的真的太快了
，除非你家裡很有礦。另外，我很不看好台灣DS啦，前
幾年被吹的多性感，現在大家才發現多骨感，一堆人早
就轉去做DE了
另外你2是杜X的話真的連選都不用選，都在搞笑居多
如果2是X邦真的不用選
不推進產線，你會跳不出來
遠離產線 才能活得長久
加班問題不大...嗯嗯...但累的缺比較穩...
台積肯定能報加班，要煩惱的是報到上限滿後改怎麼辦
我也不推產線。但相較來說，更不推台灣傳產。其實都
很爛，可有可無的缺。有經濟壓力選1，不然真的可以
再找找看看。
痾…你的lab在台灣嗎？手上連Lab都沒有是要研發什麼
2聽起來像是美光
第二個就是扮家家酒 算了吧
如果你在意錢 先選產業 再選職位
2是杜x吧，轉正這個聽聽就好，那是給博的
他對化工材料人員還說很有吸引力是因為世界級外商名
頭，會建議你半導體業產業待不下去再過來傳產養老，
沒必要先浪費自己生命拼轉正
1
如果是local hire 台灣，2不要考慮，很大機率是掛
到其他公司，尤其是人力派遣，約聘在台灣法令限制
很嚴格的，所以奇妙的對應招數一堆，從事約聘都是
不得已的。
1是T吧
2是D
建議選1
兩家都是好公司
但給約聘實在是…
紅字明顯，製程就是就是製程，前面加RD也不會是RD
，千萬不要被騙了。
1不錯吧，材料系的頂了。薪資不錯，也不太受限工作
地點，也可以跳槽到他家設備商
選1 不要聽到做資料科學就爽到射了好嗎?
無論如何都應該是正職>>約聘
選2約聘
年資證明就是約聘公司的名稱統編
1
1
1 台灣只剩半導體
選1了
1如果是日商，那要注意喔。2聽起來就是上面說的那間
如果是的話，約聘還是別了吧
缺錢選1
絕對不選約聘
如果真的對資料處理有興趣，我覺得還不如多花時間再
找找，依照你說的約聘工作內容我覺得這之後轉職難
度蠻高的
如果轉職有困難又卡在約聘無法轉正，這最壞的狀況
希望你考慮進去
爆
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