新創工程師的中年危機:滿盤皆輸,我還剩下什麼?
新創工程師的中年危機:滿盤皆輸,我還剩下什麼?

本文作者陳昭穎(Winston Chen),原文刊載於其部落格台灣工程師的矽谷故事。

從公司第一位工程師,到第一位工程管理者,也已經三年有餘,從一開始事必躬親,每行程式出自我手,到現在我必須從同事工工整整,亮晶晶的程式區塊中,找出一些我能讀的懂的蛛絲馬跡。

團隊支援的產品,也從當初簡簡單單的mobile app +雲端伺服器,長到有硬體,有韌體,有embedded,有雲端,有mobile app,有DevOps,有Desktop Native⋯⋯等等戰線很長的整套服務。

身為一位負責一整個約10人工程團隊營運的工程師,除了經歷過好多場工程與營運的危機,要處理整個公司對工程團隊的信任問題,我的職責也離day to day的coding越來越遠,離管理越來越近。

處理過上一個工程危機以後,我開始深切任知到以往書上讀到後嗤之以鼻的那些所謂的「管理」,現在離我這麼近,我想這是一個抉擇吧?如果就這樣一頭栽進管理這條路,或許我以後永遠也沒有辦法回來當工程師了?畢竟捫心自問,比起管理者,我還是更想當工程師。

但是如果不轉身邁入管理這個領域,我怕我在職涯上的成長因此受限,回頭看看跟我同事的那些工程師們,每一個都在某些方面讓我嘆服,其他方面也完全不比我差。我已經老大不小了,養小孩的家庭時間正在蠶食鯨吞掉我所有的自我成長時間,如果不趁這時機跨過門檻,往後要在同一個平台上競爭,中年危機感只會越來越強,越來越烈。

其實我身旁的工程師中,也有不少正經歷中年危機的案例,老友工程師E在經歷過幾次傷心的職涯體驗後,毅然決然地遁出軟體業,選定了運輸業下手,打算自己做生意,擺脫軟體業中技術與管理之間的無限迴圈。老友工程師S在經歷過工程師,管理職,創業家,工程師,管理職⋯⋯等的循環後,選擇卸下戰甲,找到一個能跨國套利的工程師職位,不再過問管理界的風風雨雨。

老友工程師夫婦A與M,雖然雙雙在矽谷就職於令人稱羨的G社與L社,薪水總和堪稱朋友界之霸,但是一雙兒女的教育費加上在Los Gatos絕佳學區的房屋貸款讓兩人眉毛緊鎖,所有雄心壯志都先放到一邊。

這是無間道吧?我想。年輕一些時,所有人都認為自己的路會越走越寬,就算只是工程師,到某個時候,也一定有所突破,到時候突破所能夠換來的會是「自由」,有了自由以後,閒雲野鶴也好,將相王侯也好,都可以任我選擇。

後來當然不是這樣,突破點不會自己發生。走做公司這條路時,我當初賭的突破點有兩個:

  1. 或許會賺一點錢
  2. 或許會有一點名

或許會賺一點錢,跳出上班族的無限循環?

除非你已經連續成功創業過幾間公司,投資人甘願給你高薪水報酬,不然做新創公司要賺錢,只有把公司做起來,拿股份換錢。如果你運氣好,賭到一間facebook,算你祖上積德,恭喜你從此擺脫上班族的無限迴圈,進入高級新創人的族群,只要保守點花,從此吃穿不愁。

但是大部分的新創工程師沒那麼好運,運氣稍好的公司被Acqui-hire出場,股票沒賺到多少錢,但是至少混得進下一間中大型公司職缺,算是在人生職涯上有點交待,在朋友間也算抬得起頭。

運氣不好的,公司收起來以後,還得跟當初你面試進來的小朋友一起改改履歷找工作了,你贏得了你當初帶起來的小朋友們嗎?你比較貴喔XD如果這時候你還有簽證問題,那真的會有點難看,手上的選擇,隨著你的變老越來越少,越來越少。

或許會有一點名,還能再組隊攻略新的商業題目?

很多以新創為業的人都一樣,如果我成功出場,或是只要「看起來」成功出場,馬上可以想點新的題目出來,拿其他(「看起來」成功而已的話)創投的錢再度投入賽馬場,不管之前有多少萬個骨頭枯,找個當時熱門的題目(⋯⋯區塊鏈?),配上我過去成功所累積的名聲,還是能再度接近成功的。是嗎?

那如果連「看起來」都不成功了呢?後生可畏之外,我已經沒有任何名聲或是人脈資本去槓桿,失去了所有東山再起的可能,我在任何資本市場中呼不了風,喚不了雨,人生要如何繼續呢?

滿盤皆輸卻,看著別人成功

如果我最後的結果不理想,滿盤皆輸,看著別人美妙的成功,我能夠揮揮衣袖,散髮扁舟嗎?

應該是可以的!

功成名就本來就不是我兒時的夢想,我也不用向世界證明有多行。更何況在看過台灣矽谷眾多人才各顯其能後,我很清楚自己跟那些知名CEO/CTO,或是那些所謂超強創投傢伙比起來,什麼可以,什麼不行。

那麼,在經歷過這些風浪後,假設我截至目前累積的所有事業一敗塗地,滿盤皆輸的話,我會做些什麼?或者是,如果我運氣好,祖上積德,賭到了名與利,我會做些什麼?

仍然是「組隊開公司,做出並推廣自己著迷的產品,」我想。

這樣說來,我從來沒有為了名利苦撐,我苦撐都是為了自己相信的產品或是價值。想到這裡,心裡踏實了一些。成或敗,我都在做我自己想做的事情。

不要為了名與利苦撐。

所以走管理還是走技術?

其實答案已經呼之欲出了,如果還想繼續「組隊開公司,做出並推廣自己著迷的產品」我必須隨著公司的規模成長而成長,公司或是組織從來就不是一個人的事情,管理,也就變成下一個我必須掌握的能力了,默默翻開Julie Zhuo所寫的The Making of A Manager。

至於這條管理路會不會走得越來越寬,走得自由呢?敬請期待。

本文授權轉載自:台灣工程師的矽谷故事

關鍵字: #工程師文化
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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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