<閒聊>
前天晚上跟資料科學社群的夥伴分享職涯的心路歷程，最後的雙向溝通蠻有趣且值得深思的，簡單總結幾個大家在意的點：
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1. 關於 LinkedIn 加好友的對象，大家認為還是需要過濾一下。舉例來說，可以加自己未來想要成為的對象（當我們想成為某種公司類型的資料科學家，那我們就去加已經成為這樣的人），當我們發出交友邀請時，如果同時能留些訊息更好，應該也會給對方留下較好的印象。
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2. 產業知識的深度確實也變成現在數據工作者滿在意的話題，這和現在 AI /data 的服務在市場乍看飽和有很大的關係，如果能更站在服務買方的角度思考，專業服務才有辦法有差異化。因此，了解市場需求似乎也變成數據專業人員的技能點之一了。（數據專業人員實在好徬徨，技能點數點不完，一天只有24小時啊…）
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3. 和上題 AI/Data 服務飽和狀況有點相似，回頭看看 AI/Data 人才，我們會發現 Junior 人才開始有點求職不易，因為現在太多人都有辦法在履歷中表現數據領域的專業。我們暫不探討履歷是否真實性足夠，但已經開始讓人覺得數據人才滿街跑，這是現在年輕的數據人才求職遇到極大的瓶頸之一。
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4. 議價薪水真的是困難的主題，特別是，我們要如何在自己可接受的薪資範圍、工作的興趣程度、自己真的能帶給公司的貢獻取得平衡。有夥伴提出如果需要議價，可以參考美國同職能的職位薪資級距，並轉換成求職地的物價水準來進行衡量。
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對我來說，除了第一點之外，每個都是很難的課題😂 理性思考容易，但結合其他軟性的因素，又要拼湊更多的選擇了。
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以上，消化後再來討論。
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週末來放空一下，我家到處都有可以躺著（？）的空間，讓我可以好好針對各種煩瑣的事物中找到靈感。
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#職涯探索 #職涯規劃 #資料科學 #自我成長
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