文組博士轉職資料科學家的地獄之路（一）：求職背景與心態
先回答一個常見問題：「臨床心理學是文組嗎？」
其實我也不知道，有時候心理學被分在理學院（比方說台大心理系給的學位是Bachelor of Science），有時候被分在社科院（像 Stony Brook University給我的是Master of Arts）。
但在眾多文組科系都能加個數理元素晉身為 Science, Technology, Engineering, and Math （STEM；a.k.a. 美國政府重點人才招募對象）的今日，我們臨床心理學還不是STEM的一員。
所以基本上我算文組吧，呵呵。
這篇先簡單分享一下轉職背景與心態，之後會寫
（二）履歷準備與投遞策略
（三）面試題型百變怪
（四）薪水協商與轉職經驗總結
希望能幫到其他想轉往資料科學發展的人們。
求職背景：正在做最後一年住院心理師的臨床心理學博士生
特殊技能：Verbal De-escalation （讓正在大哭大鬧的病人與家屬全部在15分鐘內安靜下來）
轉職目標：與人類行為資料相關的資料科學家（Data Scientist, 之後簡稱DS）
轉職限制：另一半在西雅圖，所以必須是西雅圖附近的工作或遠端工作
轉職原因：喜歡資料分析、想擁有更大的影響力、對心理師&學術界的薪資與工時不滿
轉職準備：08/2022–08/2023（前十個月還在當全職住院心理師、後兩個月待業）
相關初始條件（就是很普通的社科研究者轉職的初始條件）：
- 熟悉語言： R、Python、前端
- 強項：研究方法、資料視覺化 、溝通能力
- 曾在發表過的論文中用過的方法：basic stats、complex sampling design, generalized regression、multivariate modeling、multilevel modeling、network analysis、machine learning (imbalanced class issues, unsupervised learning, predictive modeling, decision-tree based models)
- 只有在課程中學過的：Bayesian, time-series forecasting, big data, deep learning, NLP
- 弱項：沒有相關學位、對很多術語不熟習、沒有GitHub協作經驗、沒有相關實習經驗、沒有algorithm development經驗
- 投出去的履歷：沒有數，但絕對超過200份
- 拿過的面試數量：5個左右
- 拿到的offer：2個
- 最後落點：Qualtrics
職稱：Data Scientist II
年薪：USD 200K+
工作內容：醫療產業相關
我身邊的人，尤其是學術界的朋友們，一直不懂為什麼我投了整整一年的履歷。
很多人以為業界比學界次一級，只要願意出賣靈魂就輕鬆有錢賺，其實根本不是這樣。我在學界也混得不算差，但業界需要的技能樹、經驗都與學界都很不一樣，更像是一個獨立的生態系，各有其優缺點，沒有優劣之分。
有在關注北美科技業的人應該也知道，2022–2023的北美科技業就業市場一片慘淡，我能在這個時間點轉職成功完全是奇蹟般的幸運。
雖然2023開始稍稍回溫，但市場上依然充斥著被科技大廠釋出的人才，中小型企業開心撿寶，大家都只要senior員工，entry-level職缺佔比不斷下降（我還看過entry-level job要求要七年以上工作經驗的…）。
經濟不景氣，公司率先砍的就是研究與開發部門。DS和純粹的軟體工程師不一樣，基本上公司不研究與開發新產品、新技術、新市場就沒DS的事了。不說連CS的PhD們都開始戰戰兢兢，五六年前那些非相關科系PhD畢業後被當作跨領域人才高薪招攬的現象更是直接成為都市傳說。
不僅研究部門縮減，很多公司乾脆把基礎DS全部外包。常常我在A公司的網站投了DS的職缺杳無音信，但不久後就會有Staffing Company的人打電話問我要不要應徵外派A公司的DS職缺。
簡單來說，這種工作合約就是你其實是屬於Staffing Company 旗下的員工，而非A公司的員工。你不能享有A公司員工福利，也不能碰A公司的核心機密計畫。很多的合約還是一年一聘，非常沒有保障，薪水也遠不如A公司正式員工，在公司裡講話也完全沒有份量。
也有人覺得先求有再求好，先當個外派人員累積經驗，之後轉正或是再跳槽到更好的公司。但這真的不符合我的性格，所以我基本上不接任何外派公司recruiters的電話。
當然任性也得要有任性的本錢。
在美國工作首先得要考慮到身份問題。
一般狀況下畢業後90天內得要找到雇主才能繼續用OPT的身份留下工作，公司願意贊助的話有機會抽H1-B甚至幫忙辦綠卡。
但大家記得我是文組嗎？
STEM OPT有三年，文組OPT只有一年，等於我只有一次抽工作簽證的機會，現在工作簽證中獎率已經掉到15%以下，被戲稱為海底撈…
憑我的爛籤運就算找到工作也是不可能抽得到的，很多公司甚至不願意請沒有STEM OPT的員工（誰會希望員工上工一年就走）。
考量到畢業後的就業困境，我在博五的時候靠著論文發表申請了國家利益豁免（National Interest Waiver; NIW)，屬於美國職業移民第二類優先的特例，可以在沒有雇主贊助的狀況下申請綠卡。
在我做住院心理師的那年NIW審核通過，雖然要拿到綠卡還要再等個一兩年，但至少暫時可以留在美國，也可以拿到工作許可，也不受畢業後90天內須要找到雇主的條款影響。
所以我才能有底氣地慢慢找工作。
話說我也不覺得派遣公司會願意幫忙處理簽證問題啦，身為移民真的除了待在各行各業的tier 1 之外別無選擇（與國際生們相擁而泣）。
除了身份之外也要考量到經濟問題，我很幸運地有願意援助我的伴侶。
不過也不可能坐吃山空一輩子，我當時設定的停損點是如果待業半年找不到工作，那我會回去找個博後或回醫院當心理師。
總之轉職是一件非常困難的事情，既要有破釜沈舟的決心，但同時也要考量好現實條件，想好停損點與後路。
以下三個心態在我轉職的過程中幫了我很多：
- 今天就是最好的時間
- 放下無謂的自尊心
- 時常內省，找出最有效率的學習方法
今天就是最好的時間
我準備轉職的前十個月還在做住院心理師，唯一可以準備轉職的時間點就是下班後。美國住院心理師的生活大概就是一天六到七小時花在跟病人對話上，再花一到兩小時寫病歷，非常燒腦。但如果要等到我有完整的時間來準備，那就是十個月以後了。
心理學也告訴我們不要高估完整時間的重要性，因為人性本懶（事實也證明我後來可以全職準備的那兩個月我在耍廢居多…）。
每天不管能做多做少都沒關係，重點是決定轉職就從今天開始準備，不要等。
放下無謂的自尊心
要轉職的大家可能都會有一段時間經歷在兩種思維中橫跳的狀態：
一種是：我的領域這麼難念，我又有這麼多transferable skills，為什麼業界看不上我。
另一種是：我沒救了我就廢我的文憑是垃圾我白白浪費了這麼多年光陰。
其實兩種心理狀態的本質都一樣，那就是無謂的自尊心。
自尊心比天高，卻得不到外界的認可時，就會陷入怨天怨地怨自己的負面漩渦。
這邊先跟大家區分一下兩個心理學的概念，一個是confidence，一個是self-efficacy。
大家常常以為我們要培養的是confidence，站出去就是意氣風發我好棒棒睥睨眾生的霸總態度。Confidence指的是當下對外的狀態，沒有絕對的好壞。
但當confidence 與現實狀態不吻合，比方說你對自己的transferrable skills超有信心，卻沒有人買單時，可能就會陷入一個心靈衝突的狀態，要嘛怪別人都是they的錯，要嘛怪自己陷入焦慮與憂鬱的風暴。
而self-efficacy講的更像是一種對自我的認知，相信自己「做得到」，即使現在不行，未來也可以。擁有高self-efficacy 的人不會用外界的回饋來定義自己，因此能夠用穩定的心態去分析外界狀態，並接納自己現況與外界要求的差異所在，相信自己「做得到」，補足不足，逐漸往自己想要的目標走去。
無謂的自尊，其實就是與現實狀況不匹配的confidence。
放下它，改成培養self-efficacy。
時常內省，找出最有效率的學習方法
每個人的生活作息都不一樣，像我就是一天必須睡八小時、定時吃三餐、專注時段又非常有限的物種。
既然改變不了生理限制，不如先讓生理時鐘正常運作再來排行程。
大致上我會區分成：適合產出的時間、適合學習的時間，與適合複習的時間。
無論是產出新的code、履歷、作品集等等，都要在你大腦最活躍的時間點。
我自己最活躍的時間是下午，但那個時間我通常在上班，所以我會選擇假日優先空出時間處理需要產出的事情。
適合學習的時間大概就是你大腦還動得了的時候都可以。對我來說從下班到睡前，都很適合閱讀、上網課接受資訊。
複習最不耗腦力，比方說你一覺醒來腦袋還不清楚，或是你今天上班特別累腦袋已經是糨糊時，就適合複習以前學過的東西。
當然冗廢如我也不是除了睡覺吃飯就在準備轉職，該耍廢得耍廢。如果你發現排的行程總是落後，那就代表你高估自己的生產力了。接納自己就廢的事實，找出一個適合自己的行程表，那就是最有效率的學習方法了。
我行程表也換了無數次，換行程表不可恥。
也不用看什麼高效學習、養成好習慣之類的書，生物演化上就是以保存能量為主，為什麼非得要欺騙大腦不間斷的工作。時常內省，找出適合自己的工作環境與學習方法才是最重要的。
真的不知道怎麼排行程，無論是尋求career consultant 或心理師（對，這其實也是我以前的業務內容之一，記得找會教executive functioning skills的心理師）的協助都蠻有用的。
與想轉職的各位共勉之。
