職涯飛行札記 #18｜生技供應鏈、硬體工程轉雲端商業、Google Staff MLE：三條跨界往上走的路

Justin Lee

Associate Director, Global Supply Chain at BeOne Medicines Ltd.

美國生技藥廠供應鏈管理副總監｜15年美國東西岸經驗｜遠端工作｜陪你思考職涯策略與生活/家庭/育兒選擇

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在美國生技藥廠做到 Associate Director
管的是全球癌症藥的供應鏈
但他每天下班，還是能準時陪小孩

Justin 從台灣生科背景出發，到美國東岸念 MBA 轉商
Novartis、GSK、Gilead，一路在頂尖藥廠累積供應鏈經驗
疫情前決定搬到西岸，堅持遠端工作
職涯一路往上走，生活也沒有被犧牲掉

他說，在每一個關鍵選擇
他都用「整體人生」在想
不是只用「下一份工作」在想

如果你正在想理工背景怎麼轉商業管理？
美國東岸 vs 西岸工作環境差在哪？
或是職涯往上衝，怎麼兼顧生活？

這些問題他都想過，也都真實走過
有興趣的話去找他聊聊～

吳兆權（Joe）

★

5.0

(1)

Partner Development Manager, Google Cloud at Google

自我探索, 轉職轉function, 找到合適且有興趣的天職

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材料系畢業，第一份工作是在友達做硬體工程師
但他目前在 Google 負責全球雲端夥伴策略
今天要跟大家介紹新上線的 Joe 大大

他職涯走過的很多不同的轉折：材料系 → 硬體工程師 → Dell 新加坡
→ Microsoft Channel/Marketing Manager → Google Partner Development Manager

從面對機器，到面對全球戰略夥伴
從工程師邏輯，到驅動商業增長的策略力

他說這條路走得不輕鬆，但也因為走過，他特別懂那種明明有一身技術
卻不知道怎麼用商業語言說清楚自己的感覺

如果你正在想硬體背景怎麼轉雲端或業務職？
外商科技大廠的面試邏輯是什麼？
新加坡 MBA 或海外求職，值不值得、怎麼準備？

去找 Joe 聊聊～他可以幫你把自己的背景，整理成真正有力量的職涯敘事

Brad Li

★

5.0

(1)

Staff Machine Learning Engineer at Google

美國 Google 主任工程師 | 在 AI 浪潮中，陪你找回職涯的主導權

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最近跟一位 AI/ML 的新導師 Brad 聊天
他的職涯是一條看起來很熟悉，但又很不容易走到的路：
LinkedIn → Meta → Airbnb → Google Staff MLE

我們聊到一個很多人會問的問題：
「現在想做 MLE，除了 ML 基本功，其他應該怎麼準備？」
很多人以為 MLE 就是把模型調得更好、把 paper 讀得更深
但其實還有很多其重要的事：
• 怎麼把模型更好的放進產品
• 怎麼讓系統在 production 跑得穩
• 怎麼讓模型的決策真的改變產品

很多 MLE 其實是一個很奇妙的交界： 機器學習 × 系統工程 × 產品
如果你正在考慮走 MLE 這條路，或是想從 software engineer 轉向 ML，跟他也許會很有收穫

✨剛上線有開放銅板價的 Coffee Chat，有興趣的不要錯過！

如何在 2026 市場中拿下多個 FAANG Offers？

提醒一下，今天是回放優惠的最後一天，有興趣的人不要錯過最後的優惠！

談薪籌碼不靠勇氣，靠的是「價值對齊」與「選擇權優先序」

Candice Wu

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5.0

(14)

Senior Program Manager of Private Pricing Programs & Experiences at Amazon Web Services (AWS)

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在台灣文化中，談薪常被視為違背直覺的難事；但在外商或海外企業，這是一場優雅的商業價值談判。對面試官而言，你如何為自己爭取利益，正體現了你未來如何幫公司爭取利益。

首先，談判的範疇絕不僅止於現金。
在多數外商邏輯下，從員工配股 (RSU)、遠距辦公、搬家津貼、到本人與親屬的簽證贊助，皆可納入。因此，談判前你必須先釐清「人生階段的優先序」：此時的你，是需要現金累積，還是需要一張留在海外的簽證門票？

其次，釐清你的「定位優勢」與「利基點」。
比如，若你是為想拓展亞洲市場的海外新創帶來專業，你握有極大的談判槓桿。可以偏向把基本工資往上談。
而若你是跨領域轉職，能成功切入 Tier-1 公司已是職涯溢價，此時「學習與曝光度」的優先序應高於薪資。這時心態應該轉換為累積未來利基點，可以去了解公司平常有什麼mentor/coaching管道、或是否贊助員工在外加入專案培訓。這些課程往往在外部自己報名都非常昂貴。

最後，掌握「公司給不給得起」的資訊差。
剛起步的新創對簽證大方，但薪水難比國際大廠。若你同時要求大廠高標與工作簽，往往會因脫離市場行情而失敗；反之，談彈性工時或全遠端這些大廠給不了的福利，反而才是小公司的強項。現在我們可以利用 AI 分析產業行情、職位替代率，並與業內獵頭、人資反覆驗證。當你掌握了「資訊」與「優先序」，談薪就不再是博弈，而是一條順暢的職涯晉升之路。