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人資前輩、夥伴們好, 想向各位請教,也希望能獲得一些實際的建議。 我在傳統製造業同一家公司擔任人資工作至今 14 年。這段時間,我並非沒有想過轉換,而是始終在思考是否還有其他可能。 進公司約 2~3 年後結婚,當時 30 出頭。在同一職位約 3~4 年後,逐漸感受到成長空間有限,也曾嘗試面試過 2~3 間公司。只是當時性別平權與相關法規尚未如今日成熟,面試中仍常被詢問生育規劃,即便我盡量避重就輕回答,最終仍沒有下文。 於是,我暫時放下轉換的想法,專心備孕,也把眼前的工作做到位。接下來幾年,歷經生育與孩子年幼、不適合轉換環境的階段,時間很快就過去了。 這 14 年,我並沒有讓它白白流過。雖然公司本身並未特別著墨於人資專業深化,但我仍持續自費進修、考取相關證照,也關注法規與實務的演進。環境有限,但學習並未中斷,只是在不知不覺中,年紀來到 4X 歲,我開始認真問自己:是否還有嘗試其他可能性的機會。 前年,我鼓起勇氣再次踏出一步。或許是人資背景的關係,我清楚履歷該如何呈現,每投出約 5 封履歷,平均會有 3 封收到面試通知。只是那段時間,我其實急著尋找出口,卻尚未釐清自己真正想要的是什麼。在面試了約 5 間公司後,我選擇主動暫停。 坦白說,我覺得自己在同一個位置待得太久了。當一位長期站在面試端的人資,轉換成求職者,尤其是在 4X 歲、且長期感受不到工作價值的狀態下,要有自信地說明自己能為組織帶來什麼,其實並不容易。 後來,我加入了 104 Giver 的履歷健檢志工行列。既然現階段在工作中較難獲得成就感,我想,也許能在協助他人的過程中重新看見價值。這段時間,在陪伴他人梳理經歷、找出亮點的同時,我也重新整理了自己的人資敘事視角,狀態逐漸好轉。 過去我常對自己說:「我只是一間百人公司的一人人資。」原本想表達的是,公司規模不大,因此一個人即可負責。然而重新看待後才發現,百人規模其實已具一定複雜度,而正因為是一人作業,我必須完整參與招募、任用、員工關係、制度規劃、行政與人事法規等各項流程,並能獨立運作十多年,或許這本身就不只是「沒什麼」。 只是,我仍然感到困惑。 以我這樣的背景與年資,若想轉向「員工關係」或「雇主品牌」相關職務,是否仍有實際機會? 又或者,從市場角度來看,我應該補強哪些能力,或調整哪些定位,會較貼近這類職缺的期待? 另外,也想補充說明我為何會特別關注「員工關係」與「雇主品牌」這兩個方向。 長期在傳產擔任一人人資,我很早就體會到,真正影響組織穩定與留任的,往往不是制度本身,而是員工是否被理解、是否被好好對待。在資源有限、制度尚未完善的環境裡,我的角色不僅是行政執行者,更是第一線承接員工情緒、衝突與疑問的窗口。 這些年來,我實際處理過不少員工關係議題,包括溝通落差、角色期待不一致、主管與員工之間的誤解,甚至是離職前的關鍵對話。很多時候,我能做的並非給出標準答案,而是把事情「說清楚」,讓雙方得以繼續合作,或至少能好好地結束。 對我而言,雇主品牌也不只是對外宣傳,而是「內部經驗是否能被如實傳遞」。在沒有專責資源的情況下,我嘗試將制度、說明與回饋轉譯成員工聽得懂的語言,也自製電子報分享讀書心得或AI趨勢等,創造溫暖的文化風貌。也在招募與面試過程中,盡量誠實呈現公司樣貌,降低進來後的落差。 後來參與 104 Giver 履歷健檢志工的經驗,也讓我更確定自己擅長的是:協助人將經驗整理成可被理解的敘事,找出價值與定位。這項能力不僅適用於求職者,其實也是員工關係與雇主品牌工作中相當核心的一環。 因此,我並非想跳入一個全然陌生的領域,而是希望能在更有資源、也更重視人資專業的環境中,將過去累積的員工溝通、整合與敘事能力,實際運用在員工關係或雇主品牌的角色上。 誠心希望能聽聽前輩們的看法,謝謝願意分享經驗與建議。
1. 學歷與資歷: 私立大學統計學碩士,目前在民調產業深耕 6 年,擔任研究經理。 2. 工作內容和技能: 從研究設計、客戶溝通、問卷設計(實驗設計)、現場管理、資料清洗、統計建模(檢定、回歸、分群)、圖表製作到決策建議,能夠獨立完整的管理專案和數據。因為長期面對格式不一(Excel/CSV/紙本 OCR)的政府與學術原始數據,所以能夠針對每個客戶需求重新建立清理的規則和邏輯。 3. 產業屬於勞力密集的環境,為了提高自己的工作效率,也會透過 AI 工具輔助撰寫 VBA 與 Python 腳本,利用爬蟲工具進行資料蒐集,並將大量圖表製作與紙本電子化流程自動化。 4.目前困境: *受限於政府預算與勞力密集產業特性,就算額外開發技術提升效率也很難反映在薪資上,公司規模也限制向上發展的天花板。 *資料產出後歸屬於客戶,無法追蹤後續成效,所以經驗無法累積,感覺每次完成專案後,就像是「清空進度條」,然後再重新開始,因為明年還有沒有合作機會得要看政府預算、競標結果。 *目前公司主流分析製作報表的工具仍為 Excel/SPSS(也會R和SAS但公司用不到),與人力銀行上其他的資料分析崗位要求的用程式「數據平台搭建/大規模程式清洗」有明顯差異,雖然仔細在做的工作可能有部分概念類似,但工具種類和掌握度上有巨大的差異。 * 不知道自己的能力如何應用在其他產業,擔心過去經驗都是只能用在單一產業,無法應用到其他地方。 5. 希望轉向「具備累積性、能看到數據反饋」的環境,能專注於數據系統或分析模型的持續優化,而非專案結束即消失的碎片化任務。 7.目前剛開始學習python,雖然可以累積基本知識和建立一些作品,但還是缺乏實際的經驗 8.轉職跨領域請益: *在跨產業轉職時,如何確保這些經驗能有效轉化,避免因產業領域與工具的差異而導致經歷價值歸零、必須重頭開始? *針對我的狀況,建議可以往哪些產業或特定職位?