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匿名2023/8/5
- 未填公司未填職務26-30歲
製造業轉軟體業與轉職Product Manage
[背景]
目前是在半導體業主要在負責部門內的
1.策略報表/資料視覺化工作主要是用BI tool處理
2.規劃部門內的datamart 建立etl機制
3.系統的流程優化與改善-比較像PM的角色與利害關係人討論需求並撰寫相關的spec與開發人員討論與開發
目前也有從0到1設計一個系統的經驗
[轉職原因]
1.產業環境與組織氣氛-以前都是在傳統製造業覺得工作環境沈悶
跨部門的互動也是能推就推能閃就閃,上下級的溝通距離感嚴重
2.工作專精程度-有點無法專精於某項領域 ,感覺後續會是在系統分析這塊佔比會越來越高,自認為後續應該是走兩個面向
a.數據類型-數據工程,數據科學家,數據分析師,bi 工程師
但其實數據越往深走技術面的掌握與學習度就要更好,以現在的狀況完全無法精進也無法再跳一下家公司有更好的籌碼,且後續技術型的工作容易被取代?
b.PM-
這部分的內容比較沒那麼了解,有跟幾個資深pm聊過其實我現在工作有點部分相似,針對產品的設計規劃進度推進等等,對於後續發展性較好?
[困境]
其實以目前的狀態要轉什麼職缺其實都很缺乏相對應的經歷與技術
再來就是針對PM的部分可能就只能往junior甚至是trainee的position
但薪水相對來說可能少了30%-40%
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首先,個人認為讓你困惑的是對「數據分析類的軟體職涯」和「PM」這兩種工作該怎麼選擇的大哉問。
如果,以上的簡短分析,符合你現在正在困擾的問題,就歡迎繼續看下去。
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1. 談轉職原因
A. 產業環境與組織氣氛:
這是企業管理的問題,跟傳統製造業不一定有絕對的關係,而是程度上的差異。
軟體公司也有很多種類,光是種類(而不是家數)的數量不輸給製造業,在軟體公司也有跨部門互動困難、上下階級溝通距離感嚴重的問題。
更甚之,政治性內鬥的情況會更嚴重,因為軟體的成敗與資源都是「人(上級、主管、客戶)」說了算,而和硬體資源多寡與產出好壞無關。
B. 工作專精程度:
以你之前的工作背景來說,可以專精的方向很多,從程式設計、數據分析、專案管理(PM)、產品管理(也是PM)到經營管理都有可能。
以文中所述,若是以系統分析來說,你談到的需求討論、撰寫 SPEC 與 RD討論開發等等,比較偏向於 20% 產品分析(Product Manager)與 80% 的專案管理,然而這也是台灣軟體業界的普遍現況:把產品經理與專案經理混為一談。
所以,所指的 PM 比較偏向於臺灣軟體業界中的專案經理,而非產品經理/管理(你的提問標題)。
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若專注在你提到的兩種角色來回答:
a. 數據類型:技術類型的工作放長遠來看,都會被取代。
除非你願意不斷學習新技術、新架構,甚至是新語言。而在數據類型上的工作,你提到的幾種職稱,在不同公司有不同的技術深淺程度,而連帶著也會跟你在該公司的職涯發展有關。
但簡而言之,數據走越深,不是技術要越好,而是對經營管理(從管理、財會、內控、風管等)的知識要更深更廣,而這也是另一條走向數據經營管理的不歸路。
b.PM 有兩種,專案經理與產品經理。
一般而言,大部分人把產品經理稱作大PM,但其實仍有一大段差距...
簡單來說,較靠向高階主管、業務與需求面的是產品經理,較靠向中間管理層、系統與RD的是專案經理。
你的背景經歷比較像是專案經理,但後續的發展性不見得會比較好,而是要看你所處的公司的產品與發展方向而定,而且如果只是追進度、優化與改善專案,很有可能隨時都會被取代。
一般而言,專案型的公司會很缺專案經理,但能力程度不需要太深,反而是跨單位溝通與問題解決能力要強,而這也不一定是軟體公司,各種產業都可能,你要成長到公司敢派你一個人去陌生的國外解決問題,受到的磨練才會真的夠強(後勁的震撼也很強-經驗談)。
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綜觀來說,其實你很瞭解自己缺少什麼,只是少了跳槽的決心(薪水)。
所以,建議目前留在公司內,學習更好的跨部門與上下級溝通技巧,甚至是說服與簡報的技巧(數據分析的未來發展,以及做好兩種PM都必備的技巧)。
同時間,觀察自己與哪個面向的人合作起來比較開心快樂,再決定轉職方向:
1. 業務面?(業務/產品經理)
2. 專案面?(產品/專案經理)
3. 數據面?(財務會計/數據分析)
4. 經營面?(經營管理/管理會計)
工作佔據人生絕大部分,做開心的方向對身心靈與未來前景都比較好。
以上,是我個人 30 年軟體業各種職位都經歷過(或管過)的經驗談,雖然都只有淺淺帶過,但希望能給你一些幫助。
期望有更多的老骨灰們一起來分享經驗給你。
Ans: 謝謝您的問題,請參考下述
建議先澄清目前在半導體業(傳統製造業?),二者公司管理方式仍有差別,
半導體應該較為開放,是否部門管理較為保守原因? 同為職場過來人,
若非很排斥原公司文化,是否有考慮轉換其他部門挑戰新職缺領域?
進而再歷練摸索出適合自己的方向,因為轉換到新公司要適應新主管的
管理方式? 同事間磨合度? 都是考量風險之一
相信你對a、b兩種職務已有初步了解,先從困境談起。
如果要跨越經驗技術障礙,就得明確定義目標和制定能往目前前進的計劃,而計劃、執行和成果都是不同層面的事,得持續檢視和修正,避免偏離軌道。
定義目標看似很簡單,實則不然,明確的目標思考至少要能回答以下面向:
未來打算以什麼型態工作和生活、
進哪間公司和為什麼、
想獲得什麼樣的職稱和薪資水準、
期望的主要工作內容包含哪些、
現在缺乏部份條件,預計用幾年來補足、
這些能力缺口,要靠哪些資源才能獲得、
投入成本包含精力和時間等要如何分配?
簡要提一下個人歷程,我在製造業任職過採購、財會、品質系統、內控稽核,現職軟體業顧問,部份工作涉及專案管理(非產品PM)。在財會單位六年,工作中涉及程式的經驗包含:協助導入新系統、自學簡易SQL能產出自定義分析用報表、解決各單位使用系統上的問題、可視化報表包含底層的資料來源建置(工具為Tableau)等。
過去也有一度想朝數據分析發展,不過如同你的了解,這類職務很吃技術,而我擅長的是經營管理分析,並非偏程式面的數據分析,現職算是誤打誤撞,主要工作是連結到經營管理分析這項職能的。
總結一個轉職思考方向:我不傾向在別人的主賽道和人競爭,善用自己的優勢、連結過去累積的職能,才能槓桿出較大效益。
以上淺見,祝順利!
你的背景和經歷非常豐富,尤其是在半導體業的數據處理和系統優化方面。從你描述的情況來看,轉職到軟體業或成為Product Manager(PM)都有其潛力和挑戰。以下是一些建議,幫助你更清晰地規劃你的轉職路徑:
1. 評估你的技能和興趣
數據類型的工作:
優點:你已經有一定的數據處理和BI工具的經驗,轉職到數據工程、數據科學家、數據分析師或BI工程師相對來說會比較順利。
挑戰:需要進一步提升技術技能,特別是在數據科學和數據工程方面。這可能需要你投入時間學習新的技術和工具,如Python、R、SQL、大數據技術(如Hadoop、Spark)等。
Product Manager(PM):
優點:你目前的工作中已經有部分PM的職責,如需求討論、規劃和推進進度等。這些經驗對於轉職PM是非常有幫助的。
挑戰:PM需要更多的產品管理知識和技能,如市場分析、用戶研究、產品路線圖規劃等。你可能需要進一步學習並獲得相關經驗。
2. 具體行動計劃
提升技能:
數據類型工作:考慮參加一些線上課程或培訓班,提升你的數據科學和數據工程技能。平台如Coursera、Udacity、edX等都有很多優質課程。
PM:閱讀相關書籍(如《啟動:產品經理的第一本書》)、參加產品管理的線上課程或工作坊,並考慮獲得一些認證(如Certified Scrum Product Owner)。
實踐經驗:
數據類型工作:可以參加一些開源項目或競賽(如Kaggle),積累實戰經驗。
PM:可以在目前的工作中尋找更多機會參與產品管理相關的工作,或者在公司內部申請轉調到產品管理相關的部門。
3. 轉職策略
尋找合適的職缺:
數據類型工作:尋找那些對技術要求相對較低,但提供學習和成長機會的職缺。你可以從數據分析師或初級數據工程師開始,逐步提升自己的技能。
PM:考慮從Junior Product Manager或Associate Product Manager開始,這些職位通常對經驗要求較低,並且提供成長空間。
薪資考量:
轉職初期,薪資可能會有所下降,但這是一個長期投資。隨著你在新領域的經驗和技能增加,薪資也會逐步提升。
可以考慮在轉職前做好財務規劃,確保在轉職初期能夠應對薪資下降的情況。
4. 內部轉調與網絡
內部轉調:如果你所在的公司有產品管理或數據相關的部門,可以考慮申請內部轉調。這樣可以減少轉職帶來的風險,並且你已經熟悉公司的文化和運作方式。
建立網絡:參加行業活動、加入專業社群(如LinkedIn上的產品管理或數據科學群組),與行業內的人士交流,了解更多職場動態和機會。
總結
無論是轉職到數據類型的工作還是成為Product Manager,都需要你進一步提升技能和積累經驗。根據你的興趣和長期職業目標,選擇一個方向並制定具體的行動計劃。雖然轉職初期可能會面臨一些挑戰和薪資下降,但這是一個長期投資,隨著經驗和技能的增加,你的職業發展前景會越來越好。希望這些建議能幫助你做出明智的決定,祝你轉職順利!
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