是甚麼因素導致轉職不順利?

(1) 金融業，擔任資料科學分析師：我覺得你＂掌握先機＂，各領域因為AI與大數據的趨勢推動下，都希望有屬於自己該領域的domain knowledge的＂資料科學分析師＂ 加上你任職於金融業，我認為你有先天條件：原因是熟悉Data Driven的定義，而金融業(含電商)在Data Driven因該是最早被應用，套用至其他領域，或許該領域的know-how要重新學習，但將過去的經驗改良套用應該不難。但也就如此：資料科學分析師會特別著重於＂資料＂的分析或是組成或是排列集合，資料趨勢等應用在該行業，藉由＂資料＂改變或是＂提升營收＂與＂降低成本＂，與其他＂資訊技術＂工程師會有所區別。

(2) 但你近期想要轉換跑道，以軟體工程師、演算法開發工程師、人工智慧應用工程師及機器人軟體工程師為主。
以上你列的這些職稱，我覺得會很偏重＂程式技術＂，舉例來說：
1.軟體工程師：可能要熟悉系統開發"Design-Pattern"、並且評估該系統適合套用哪種系統開發模式：敏捷式開發(Agile) or 瀑布式開發(Waterfall) ?
2.演算法開發工程師：就圖形演算來說，可能需要懂得CNN與RNN之間的差異，甚至自己做出自己期待的＂卷積演算法＂，滿足公司需求。
3.人工智慧應用工程師：自然語意處理嗎? or Blockchain? 這些金融業因該有內部職缺，或許你可以申請內部轉值評估。
又或者你轉往其他工程類？但金融業出身的你，或許可能會覺得轉變很大，建議先找出你要的定位，在依據工作內容，進行自身評估，不然其實金融轉往工程著實是一大挑戰。
4.機器人軟體工程：RPA? 還是真的控制機器(Robotic ARM or SECS?)
如果是RPA：或許可藉由資料科學家的經驗，將某種每天的分析報表自動化完成，或是做資料轉換的自動化，這可能會比較符合你的工作經驗，
但如果是＂機器控制＂，可能就會背離許多。

(3) 我覺得因該＂不算沒有面試機會＂也＂非不受青睞＂，而是面試主管想要了解，為何你要做出＂重大＂的改變？這可能是他們比較想知道的。以及未來如何從：＂資料分析或是僅在資料分析的程式撰寫＂轉換到＂純軟體資訊技術背景＂的工程師？可能要有＂證據＂或是＂行動＂可以證明自己＂絕對可以＂。

至於問題點在哪邊，我覺得可以先從104提供的一些情報資訊，收集資訊初步了解，又或者聰明的你，此刻心中已有答案。

您好，
大部分軟體工程師的共通點在有些程式語言和邏輯分析。

但軟體工程師的運用卻每個行業不一樣，所以了解應用行業的know-how就是找到那個行業工作的關鍵點，比如說應徵機器人的軟體應用工程師，重點在了解機器人所要做的事情是什麼，是管家呢？還是生產線的機器人手臂？他的應用經驗完全不一樣，如果對這些應用，流程，特殊程式語言有充分的了解，甚至是經驗，那機會就有了，否則的話，就必須再修煉機器人所應用的知識和技術流程及語言，在應徵的時候才能夠講出所以然來。
以上分享，加油💪！

其實就是轉換成本高，不確定因素太多，目前最有可能的方式是就是透過人脈介紹是最有可能的。

1. 新北永和國中缺兩位教資訊的代理代課老師，條件大學畢業，有教學熱忱，能夠教授常用電腦軟體word, excel, ppt, 繪圖軟體，網路搜尋，簡單的程式語言。有資訊相關工作經驗，薪資大學畢業4萬，研究所畢業5萬。九月初開學，尚未聘任，排課快開天窗。
2. 主動與新北永和國中聯繫。
3. 祝福您。