今日參加立法院司法及法制委員會舉辦之「因應數位發展部成立，公、私部門資安人力建制及產業資源探討」公聽會。
以下是我的發言內容，包括一些在現場因為時間限制而省略的段落。
我非資安技術本科，僅以人力和行政角度給一些建議。我今天會提很多問題，合先敘明，並非刁難。我樂見數位發展部的方向，而這些會是你們必須克服的阻礙。
先找事，再找人，然而數位發展部定位不明。10月31日，我們才從新聞報導初見數位部規劃。
「數位發展部則將整併NCC通訊傳播產業與輔導業務、交通部郵電司、經濟部工業局部分業務、國發會資管處，另行政院資安處也將併入數位發展部，並升格為資安署。」
11月17日立院公聽會，結論促請政府完善配套法制，這確實是重點。
當天有立委提及數位發展部未來的職責範疇，包括國力數位治理、數位平權、城鄉數位落差。我們都知道要部會整合，但這些詞藻很難看出具體要做什麼事。
將既有部會的既有業務做平行移動，是否會造成人力真空？且這不構成新成立一個部會的必要性。數位發展部新增業務，要做跨部協調，是否有權責問題要釐清？
■ 一、資安產業發展策略？
我看到題綱寫產業政策，心想又來了。在前瞻計畫的綠能政策公聽會上，我就說過「國家政策」和「國家產業政策」不能混為一談。
認真談資安產業政策就談產業。認真談資安政策就談資安，然後才是產業。
總之，資安大致上分兩派。傳統派認為如果資安系統用國外開發有security issue，我沒有辦法說不是。
例如五眼聯盟指控中國華為技術有後門，雖然還無法證明華為埋的後門在哪裡，反而五眼聯盟要求科技公司給他們開後門，這在業界都是公開的秘密。
全球派覺得以上是bullshit，難道國家自己寫就不開後門嗎？我沒有說哪邊是對的，只是要大家想一下，這就是一個敏感的資安議題。
如果府院高層主導資安政策，直接影響預算，近年我們最喜歡玩國家隊大台灣路線，什麼都自己做自己寫。
也不是沒有扶植產業相對成功養活自己的案例，例如財金公司和關貿公司。但跟國際大廠比，還是有很大差距。
如果中國的東西都不要進來，實務上的困難就是你根本無法分辨中國開發。
微軟設了亞洲研究院，很多code來自北京，你要不要用Windows和Office？Google也準備回到中國大陸市場，台灣如何面對？還是跟蝦皮一樣裝作沒看到？反正立法院長也分不出他買的是中資紅酒。
如果打算找國際大廠引進solution，大廠估一估開天價怎麼辦？如果招募團隊或外包廠商開發自己想要的軟體，需求是什麼？解決啥問題？市場有多大？
再者，公務機關有什麼資格和能力判定資安？你可以當球員，也可以當裁判。還是球員裁判都要當，規格都你開？
如果我是行政院，我可能會想找工研院和資策會。但工研院主攻工業技術，資策會比較著重資管，有資安但相對少。
再來我會想找國防部資通電軍。但軍方在研究開發上有足夠能量嗎？不要被國安局丟一些大內宣的案子，讓某位自稱資訊戰學者整天在外面高潮就很好了。
我給一個具體建議，請執政黨和在野黨立委去盯行政部門，清點各部會買過的資安系統，折舊怎麼算。還有一個微薄的要求，談空泛的數位轉型之前，請把公文系統先統一。
■ 二、如何培育資安人才？及公、私部門資安單位部署規劃？
最大的問題是，現有公務體系長不出資安人才。考試院幾乎要被廢掉，如何招考？誰負責考這些人？新的人進不去，進去也來不及。最好不要又變成機要空降，我已經看膩了。
還是要從各部會抽人？誰來帶頭協調？不要跟我講政委，台灣不缺在旁邊指指點點作秀的人。除非你們成立數位發展部，目的只是擺個吉祥物。
我要的是執行單位和執行人力，裡面長不出來就從外面挖進來。但是資安產業技術門檻高，起薪也高。夠格的民間資安人才，公家機關拿不出薪水，更沒有升遷管道。
這些問題沒有先想好，根本沒辦法談如何培育資安人才和部署。
■ 三、如何提升數位國力？
這個問法太空泛了，我不想陪你們作文比賽，乾脆演練一次。
假設國發會要報告這個題目，先找台經院收集資料，從零開始拼湊。主計總處有一些統計數據，但都是落後指標。
以後各部會有資料研調需求，透過數位發展部協調，資料規格統一。前提是數位發展部要有能力去協調平行部會，我是覺得有困難。
各部門拿法規卡來卡去，資料也很難拿，而且只要有人碰資料，就要有單位監管。
今天A單位要做資料分析，A單位自己做資料收集。嚴格來說不符情報處理原則，應該要有對稱機構。然後如果數位發展部跟健保局算出來數據不一樣，誰來裁定？
我們可以參考NCCC聯合信用卡處理中心。所有交易紀錄，NCCC、VISA、MASTER各有一份，銀行就乖了。你凌晨兩點買二十萬的花，一查就發現有問題。
總之，數位部要當裁判也可以，請專心監理。但就不能叫做發展，必須有另外的執行機關去實作。
■ 四、政府治理的數位轉型？
以前有個社群叫g0v，其實他們現在還是有在活動啦，但就是很微妙，現在的g0v不太有監督政府的強烈動機。
拿open data這一塊來說，以前的g0v想在國民黨執政找到破綻，民進黨執政就不找了，還有在參與的只做一些小專案，其他人則回去做商業案賺錢了，這也算是一種成熟的大人啦。
我就問基礎建設和基層服務怎麼串接？現在很多縣市都有1999專線，滿便民的，但不夠數位。
假設台北市做一套系統，成效不錯。高雄市看了覺得我也想要，就多花一筆錢做，是不是疊床架屋？如果中央跳下來做，會不會又有地方自治權責問題？
另外，行政院內部可能也有抵抗的聲音。
2019年6月11日，張善政院長的數位國家公投案，中選會舉行聽證會。行政院代表，科技會報執行秘書就說：
「設立新的單位來替代原組織的推動之數位化，除疊床架屋、可能讓各組織權責模糊，也可能因為欠缺原領域特定專業考慮的敏感度而造成外行指揮內行的反效果。」
數位部是蔡總統政見，只是張院長提的版本更高一個位階，就遭受行政部門抵抗。我不知道是府院先去打一架，還是故意要卡張善政的公投提案？
最後我要提醒的是，這是一個過去台灣政府不存在的組織，非常、非常、非常令人擔心過度擴權的問題。
舉個例子，陳菊的人權委員會，有些民進黨人也受不了。這可能會碰到過去從來沒管理，一管理就越過界的大問題。
我真心不希望看到數位部變成疊床架屋、酬庸空降，或者擺隻吉祥物在那裡的部會，請政府要做事，謝謝。
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蝦皮 數據分析 薪水 在 [心得] 數據分析_多家面試心得- 看板Salary - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
2021 年年末，連續面試了幾間公司、拿了幾個數據分析 的Offer 後還是得面對年後裸辭
的一篇面試紀錄文。
來個簡單的背景簡介：
- 私立統計學士、英國商業分析碩士
- 畢業後在新創做了一年data analyst
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☆ 車麻吉- Data Analyst
工作來源：Hunter
面試關卡：三關
這其實算是一個誤打誤撞的面試。前同事的獵頭不曉得為什麼硬是介紹我去應徵Operatio
n Associate ，與團隊CEO 談過之後對方笑著說要額外開出資料分析師的職缺，並希望邀
請我重新面試一次。
面試總共三關，包含第一次的履歷確認、第二次跟團隊裡的另外兩個主管面試，以及在第
三次對方出了三道題目，包含介紹過去的專案、針對產品研究User journey、計算生命週
期等題目進行報告，第三關的面試長達兩個多小時，幾天後拿到Offer。
結論：Offer Get，N*1.2
團隊很好，面試的題目也出的很符合實際進入公司後會碰到的難題，CEO 非常願意帶人與
分享經驗。
可惜最後因一些個人因素在糾結了一週多之後決定謝絕Offer。
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☆ Sea Group (Garena)- Financial Analyst
工作來源：Hunter
面試關卡：三關
第一關是普通面談與口頭SQL 測驗，基本上確認了履歷上的經歷沒有造假（例如為什麼我
要自己建立團隊的DataWarehouse、怎麼學會建立Data pipeline、如何設計BI dashboard
)。
結束後Hunter 聯繫我，讓我接下來針對初會的資產負債表、借貸法則、損益表章節進行
準備，並且提示接下來兩關都會考核我的會計知識。我有些惴惴不安，連著幾天惡補知識
，也聯繫了正在當會計師的朋友給些針對遊戲產業記帳時需要注意的一些小重點。
第二關，技術主管。團隊讓我準備一份涵蓋過去所做過的專案、分析簡報等資料，遮住敏
感資料後做一份Presentation. 在面試過程中主要圍繞在怎麼做、如何學會做這寫東西、
為什麼使用GCP 以及我平時如何管理資料等。
最後人很好的簡單出了題大一就能解出的借貸法則題目後便順利結束。
第三關，財務長。對方認真地詢問了我雲端廚房的概念與商業模式，在工作時做的專案、
在哪裡學會寫程式以及如何自學一些Data Engineer 的東西，以及是否有基礎的會計知識
。
結論：Offer Get，N*1.25
非常心動，但還是希望完全以資料分析為主，擔心若稍為成為Financial Analyst 會偏離
自己對職涯軌道的期許。
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在這裡發生一些小插曲，包含被原公司取消WFH、團隊裡連續三個主管離職，而在我休息
了兩個月後重新找工作時，我原本的薪資也從原先的N 進化成 1.32N 了。
Ps. 以下寫的N 皆以進化到1.32倍的新N 作為論述，就不另外寫什麼新、舊、1.32之類的
了，反正其實這些都只是參考，不要想得太複雜。
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☆ Shoppe 蝦皮 Data analyst
工作來源：蝦皮內部HR 聯繫
面試關卡：兩關
HR 告知第一關會先進行30 分鐘的SQL Test，結束後才會由用人主管接續面試。
後來第一關由兩位從Mckensey 的Hiring manager開場，簡單閒聊了二十分鐘後便告訴我
：「來，我們接下來會進入Case Study 的測驗環節。」
「蛤？」不是SQL 測驗嗎？
「我們覺得你的履歷應該不用測驗了。」
真是承蒙厚愛，但比起這麼突然的Case Study 我其實比較想考SQL。
當天的題目是，今天突然發現物流的錯誤率非常高，應該要如何解決？
實際上，我回答得不算太好，除了基本的邏輯沒問題之外我自知回答得有些零落，最後跌
跌撞撞的闖入了第二關。
不過蝦皮第二關比較像是虛設，部門大主管讓我問了他幾個問題，便迅速的結束了半小時
左右的面試。
後續HR 通知我通過了面試，並且順順利利的通過敘薪階段。
我內心突然有些不安，詢問HR 是否能讓我與第一輪的主管再約一次15 分鐘左右的面談，
我總覺得對這份工作有很多疑惑需要被解除。
而那次的面談我詢問的問題包含這份工作真正在做資料分析的比例有多少，過去分析的專
案例子，有多少PM 性質的工作，以及為什麼Case study 會讓我通過等。
結論：Offer Get，N*1.2
思考了好幾天，總覺得自己不想要花百分之三十的時間在當PM，且我對於沒有技術面試這
件事有些耿耿於懷，最後婉拒。
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☆ BBDO- Data Analyst
工作來源： Indeed 自行投遞
面試關卡：一關
四個主管一起進入會議室，然後分別詢問我履歷上他們在意的問題，包含：如何建立BI報
表、對GA 的熟稔程度以及過去專案經驗、其中兩個與行銷部門和做的專案是如何進行的
。
最後再分別問完我個人的優缺點、團隊合作合作問題後四位主管貌似滿意，於是當場進入
敘新階段。
我一樣提出了N *1.2 的條件，其中一位主管面有難色，告訴我：「我們廣告業跟新創團
隊不太一樣。」接著就禮貌的速速結束面談。
原先以爲因為薪水開得太高而會直接收到感謝函，但最後意外的在幾天後收到人資的來電
。
結論：Offer Get，N * 1.2
不過由於透過面試中詢問四位主管，確認了公司目前沒有資料團隊＋也需要花一些時間兼
任PM，雖然團隊答應願意額外請一個PM 進來讓我可以更專注在資料分析，但我仍是因為
沒有任何技術測驗而感到擔心，最後婉拒。
＝＝＝＝＝＝ *** ＝＝＝＝＝＝
在此，我開始反思，究竟為什麼要找一份純的Data Analyst 工作那麼困難，到底有多少
公司真的需要Data Analyst ，又有多少比例的工作要的其實是會稍微分析資料的PM 呢？
是不是初生之犢不畏虎的我，太過於挑剔了？
＝＝＝＝＝＝ *** ＝＝＝＝＝＝
☆ Pinkoi- Data Analyst
工作來源： 自行投遞
面試關卡：未知
技術面試有三題，三題在送出前都有跑過測驗網站的測試，確認答案正確。但兩週後HR
直接寄信表示測驗沒有過關，後續繼續寫信詢問也得不到回音。
結論：Rejected.
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☆ 沛星互動科技 Appier- Data Analyst
工作來源： LinkedIn 自行投遞
面試關卡：5輪，共7場。
=== 第一輪(1) ===
HR 透過信件聯繫通知第一場線上測試。
測試由一位資料分析師進行，開場時他說：「可以請你自我介紹一下嗎？」
介紹完後我們稍微聊了一下過去經歷便直接進入Python 與SQL 測驗。
測驗題目非常基礎，基本上測驗的是：讀入csv、合併資料表、計算轉換率並從大至小排
序、根據排序出來的結果如果要推薦某檔廣告會如何建議？
結束後我透過LinkedIn 找到了面試官，表達感謝。
=== 第二輪(2, 3, 4) ===
一週後HR 透過信件聯繫通知我選取兩個時段，接下來分別與旗下的Aiqua/ CrossX team
進行面試。最後HR 豪氣地直接約了三場線上會議，每場各一小時。
除了其中一個團隊遲到二十分鐘外，一切順利。
「可以請你自我介紹一下嗎？」
「可以請你自我介紹一下嗎？」
「可以請你自我介紹一下嗎？」
三場的主管開場如出一徹，我就這麼的自我介紹了三次，面試問題則根據團隊側重點有些
不同。
有特別側重在AB testing 經驗，也有特別側重在我過去ML 專案，以及也有詢問如何偵測
與處理異常資料、如何設立指標、如何建立自動化Pipeline 等，至於人格特質方面最注
重詢問自學經驗、團隊合作與是否有好奇心。
=== 第三輪(5) ===
一週過後，HR 同樣透過信件聯繫，第五場面試是與Chief AI Scientist、Chief ML Scie
ntist 進行。
「可以請你自我介紹一下嗎？」Chief AI Scientist 先進入線上會議室。
談到一半的時候Chief ML Scientist 也加入了會議室，背景是在車上，對方讓我簡單的
重新自我介紹一次之後面試持續進行。
這次的重點基本上完全專注在我過去用ML 的專案上面，從前期如何導入資料、放入哪些f
eature，到後期如何評估成效，為什麼這樣評估、實際上給公司帶來的商業效益有多少、
為什麼要使用機器學習而不是傳統統計模型等。
兩位面試官皆專業且友善，尤其展現出了學者的風範。結束後我重新整理了自己在覺得自
己沒有回答完善的題目答案，連帶著感謝信一併寄給兩位面試官。
=== 第四輪(6, 7) ===
再過了差不多一週，有一個新的HR 與我聯繫，他告訴我想要額外安排兩個面試，而這也
是我第一次聽到Appier HR 的聲音。
對方打了電話來與我迅速的確認了第四輪面試時間，分別要與VP Engineer 和CTO 面試30
分鐘與1 小時。
VP Engineer 關先以一個「麻煩你用英文自我介紹」 作為開場，在這部分我自知缺乏準
備，英文講得有些狼狽零落，有一種即使是因為這個原因被刷掉也正常的感覺，幸好大概
介紹完之後面試官給了我一個友善的台階。
面試中針對履歷進行詢問的部分極少，主要是以詢問人格特質為主，例如「假設今天我詢
問你的主管，你是一個怎麼樣的人，你覺得他會怎麼回答我？」、「那如果我詢問你的主
管你有什麼缺點呢？」
半小時迅速的結束，我接著進入CTO 的線上會議室。
CTO 不意外的也以「可以請你自我介紹一下嗎？」開場。
整場面試下來感覺是一個思考非常迅速，問問題看似隨性但其實都切合到重點的人。
一個小時中他問了許多情境題，例如今天如果想要在外送平台上上架有機小農食品要怎麼
做市場分析、如果今天要建立一個新的品牌我要如何給出策略。
=== 第五輪(8) ===
9天後，HR 加了我的line 與我迅速的約了兩天後的週六補班日與CEO 現場面試。
實際到了辦公室之後HR 陪我閒聊了一陣，我趁機詢問為什麼Appier 有那麼多關面試卻沒
有由HR 的面試關卡，對方愣住，他才發現原來先前的HR 從未與我聊過。
接著我待在會議室裡等待面試開始，在得知CEO 會遲到後，HR 重新走了進會議室陪我繼
續聊天，但主要是開始針對待遇問題。
20 多分鐘後，CEO 走了進會議室。
「能麻煩你簡單的自我介紹一下嗎？」
介紹結束，他另外針對人格特質的部分追問了：「那你有什麼優點？」、「缺點呢？」
接下來進入到白板題。
「你最常用的App 是什麼？」
「Line。」
對方告訴我Line 的主要營收是廣告，接著給我五分鐘，請告訴他要如何提升Line 的營收
。
我把提升廣告成效分成提升曝光與提升點擊兩件事，接著分別針對曝光與點擊論述。這題
我其實回答得沒什麼底氣，例如提升點擊率我只能提出精準投放的概念、提升曝光我僅能
針對Line 上各頁面如何吸引用戶進入。
CEO 沒有過分針對，但迅速的詢問了我第二題：「你可以告訴我對面的101 今天有幾個人
來上班嗎？給你三分鐘。」
我將上班的人分成三部分，百貨公司（餐廳與精品）、辦公大樓、警衛清潔與行政人員，
再分別針對這三部分用費米邏輯往下解。
我們重新坐回桌子。
「你可以跟我舉例一個你過去真的對公司營收做出貢獻的專案嗎？」
面試結束前，我則詢問了：
1. 對這個職位的未來發展期許
2. 除了好奇心與團隊合作能力，認為這個分析師還需要具備什麼能力？
最後我補問了一個問題：「為什麼會有那麼多場面試，是為了確認面試者與公司文化符合
與否嗎？」
他告訴我，對的。
那為什麼需要7 場面試才能確認面試者與公司的文化相符合呢？我知道這個問題很危險，
基本上就相當於在質疑對方，對自己的面試不利。
他皺皺眉：「是七個人還是七場？」
「七場。」
他告訴我，因為每個團隊要看的東西都不太一樣，然後如果你投履歷我們就看有哪些團隊
對你有興趣，有興趣的就會安排面試。
離開辦公室前我轉頭詢問了CEO 關於兩道白板題的FeedBack，與我推測的相同，他比較喜
歡第二題，針對第一題則認為缺乏更多具體細節。
老實說在當下我便有自己即將收到拒絕信的預感。
結論：Rejected.
感謝信中沒有理由。
我透過LinkedIn 聯繫了CEO 想要詢問自己除了那兩題白板題之外，是否有哪裡可以做得
更好，得到了非常客氣有禮的回應：We actually judge from all interviewers' feedb
acks not just from single one. Yes - my comments were the same
as I mentioned to you.
—
這一串漫漫長路，求職過程中我總感到自我懷疑。
前期的懷疑是究竟市場上是否真的有純資料分析師的職缺，可以定義前期的商業問題，接
著去設立假設，再驗證假設，並在驗證過後推動行動或提出策略，之後追蹤成效並且進行
產品迭代。
後期的懷疑則是無聲卡與沒有理由的拒絕信。
無論是信心滿滿確認自己答對了三題SQL 題卻收到告知資格不足的Pinkoi 拒絕信，或者
是面試了七次卻在最後功虧一簣的Appier 感謝函，在被拒絕的那兩個早晨我感到無比失
落，開始懷疑自己或許不該那麼追求，應該要好好的接受前面幾個給我的Offer，別東挑
西揀。
—
Appier 的面試使我消沉了整整一天。
然後我沒有靈魂的繼續打開人力銀行與各個渠道，繼續投遞履歷，直到兩天後我才終於想
通，這或許就像交往一樣，有些時候或許你也不真的有什麼無法彌補的缺失，就只是那個
團隊真的不適合自己。
或許這樣的拒絕，是對方看到了你們的不合而你自己沒看到而已。
而這裡所謂的不合指的不一定是能力不足，只是要的東西不夠匹配；不一定是人格特質不
好，只是與企業文化不合。
這就像是你愛的人不愛你，不是因為你不值得被愛，只是你們不適合罷了xDDDDDD
—
這篇貼文寫在2022年1月30，恰逢農曆年末，我在兩天前與原公司提了離職，在沒有真的
拿下任何一份Offer 的情況下裸辭了XD
原先懶在老家的沙發上看著侄子無憂無慮地玩黏土，實在是不太想面對求職上失利的自己
xD
但轉念一想，自己在面試時總是瘋狂上網找著面試心得，或許把這些面試經驗寫下來，在
未知的哪一個時空中或許可以給一個素未謀面的陌生人一點點求職上的幫助吧，即使只是
一丁點。
轉眼間就要吃年夜飯了，那就，祝福所有在未知的網路時空中迷惘著、因為正準備求職或
準備面試而看到這篇貼文的Data Analyst 、資料分析師、數據分析師們年後求職順利。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.246.68.196 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Salary/M.1643621546.A.24D.html
※ 編輯: libragnes (27.246.68.196 臺灣), 01/31/2022 17:40:35
我目前待的新創一開始就完全沒有技術面試，結果進去之後發現所有資料都放在excel 表
裡，大家對這個分析師的期許是用excel 拉樞紐分析表，也不期待做出來的實驗或者假設
有沒有真的顯著。
這樣當然對我來說很容易，容易拿到offer、入職後也沒人知道我到底做了什麼，但這不
會是我想要的工作模式。
大概是這樣子QQ
的方式
不過很謝謝你的建議，未來如果有機會再寫一篇我會思考有什麼可以更利閱讀的表述方式
（筆記
幻公司），也有想過如果一直找不到工作的話真的只能往外試試看了，謝謝Miamio 大大
（鞠躬
情形我不清楚，但根據錄取速率判斷可能是真的對人力有一定的渴求度
到知道自己在做什麼的面試官
朝我想要的邁進（原先被招到公司裡只是被期許去幫忙把資料從網頁上複製貼上到excel
然後拉拉折線圖啥的xD ），這個世界上確實很難找到百分百量身訂做的工作，一定要靠
後續去努力創造。
另外也認同不論是Python, Excel 或其他東西其實都只是工具而已，我直到工作半年後才
明白資料分析的重點是分析出了什麼，而不是用什麼分析，是得到真正對他人有用的insi
ght 才有價值，而不是用什麼工具。
對產業獨特見解真的是我所欠缺也努力正在培養的，只是我過去是以餐飲為主，剛好跟面
試的公司類別都對不上，一定也是我年後求職時最需要努力的方向，也是想要做好一個分
析師最需要的能力
非常謝謝你，新年快樂！
天要花兩小時手動複製貼上資料… 只好自己上網查詢怎麼建這些東西，然後說服主管之
後一切自己來QQ
但畢竟本身不是工程出身，沒受過正統訓練一切都靠自學，改走DE 就有點太硬了，而且
比起做那麼技術的東西我還是比較著迷於商業或者人類行為（雖然薪水差超多）
※ 編輯: libragnes (110.28.64.244 臺灣), 02/01/2022 19:57:09
得這篇文下面的留言幫助我良多，當然s大你的留言也是（剛好這也是這三天在思考的議
題）
※ 編輯: libragnes (27.242.71.136 臺灣), 02/07/2022 13:34:00
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