切割工程師的各種面相｜專家論點【黑貘】
這篇文章是以「工程師」為「企業職場」主題的最後一回討論，而這邊因為是以個人的觀察為主體，因此絕大多數是以媒體業為主的網站為範圍，但事實上，工程師不見得在「網路」上，更多是在實體，只是這些是超過個人經驗，因此也寫不出真正的「田野觀察」，所以若不是在網路媒體業的工程師或是程式設計師的話可以略過。
這邊先做一個系列總結：
- 當你覺得主管讓你三條線時，他也是這樣看你的：講的是從上到下與從下到上觀點的謬誤，主要 Quote「我在上面你在下面，你無法知道我們為甚麼要做這樣的事；我在下面你在上面，你無法知道我們是在做甚麼樣的事 」。
- 工程師其實被分為這三種「階層」，而非「類型」：雖然標題是這樣下，但事實上內文講的是「Track 與分類」，本文並沒有階層觀念，主要 Quote「底層實作派：遇到問題，想辦法去找出方法來解決；工具操作派：遇到問題，會想辦法去找工具解決；指揮管理派：遇到問題，會想辦法找人來負責與解決」。
- 什麼是「全端工程師／開發者」：一個團隊若是至少有一個人了解所有環結且都有底層經驗，會將是很好的協調者，主要 Quote「先要能夠『合作』，再求『分工』」。
- 工程師可以斜槓嗎？：這邊更延伸上面的全端思維，而用「 | 」專家；「—」全端；「T」T 型人才；「/ \」斜槓；「π」Pi 型人才，主要 Quote「擁有兩項專長並能夠建立將之串接起水平的「全端／全觀」環節，這種人不只能做事，也能做可行性分析，更有較為寬廣的視野」。
- 研發能力是這 3 種相乘，而非相加？：定義研發能力是「研發＝程式設計＊系統網路＊執行創意」，主要 Quote「一個人若能夠了解系統、規劃、實作、檢驗，甚至是自己使用，這樣才能算是完整的了解一個系統」。
- 「資料工程師／科學家」一定要懂的三種必要領域：在資料科學家的定義是三種必要的範疇為「數學知識、程式能力、領域經驗」，主要 Quote「當產品不再只是單純的產品，而是要整合成『服務』時，不可能脫離資料科學」。
看完上面這六篇，應該會有很大的感觸，這邊只好繼續搬出我最喜歡引用的海耶克的名言：
只是一個工程師的工程師，絕對不是一個好的工程師
（原：只是一個經濟學家的經濟學家，絕對不是一個好的經濟學家）
但更重要的，工程師也不只是一種類型，有些甚至是可以延伸發展，但也可以有不同的路徑，就像是更專業的可以成為資深工程師或是往管理層方向邁進。不過無法否認的是，在台灣資深工程師這塊較不受到重視，而這也是我為什麼要寫這一系列文章的原因
應該有人也注意到在這些文章當中有很多地方出現「三分法」的痕跡，雖然原本不是這樣設計的，但其實我們可以這樣討論：
- 內：所需要的知識，尤其是以專業為主的核心，這邊主要指的是底層知識的深度
- 中：個人的執行能力，包含所須要的技術、方法論，但更重要的是做產品的方式與技巧
- 外：對於外在環境，或是產品／使用者的認知，以及產業環境跟目標，也包含人際溝通
而這邊對應在前面幾篇也可以變成下方的模式：
- 內：網路系統 vs 數學統計 vs 實作開發 vs 由下而上
- 中：程式設計 vs 程式設計 vs 工具應用 vs 中間介接
- 外：執行創意 vs 領域知識 vs 指揮管理 vs 由上而下
當然最重要的是每一個環節都要有基礎程度，無論是前端／後端／資料端，無論是使用者體驗／行銷／經營，每一個環節事實上都有很多的 Know-How，而身為一個好的工程師／實作者要想辦法把這些給串接起來，才是真正的「工程師」。
在結論之前，可以請大家思考下面幾個可能性：
- 在找人做出來之前，先要有能力先做出個雛型（技術）
- 在想如何賺錢之前，先要有能力做出產品（實作）
- 在成為一個工程師之前，先要成為一個人（產業）
上面所說的產品也包含服務，因為現在的產品已經很難獨立存在而沒有任何社群或生態，但更重要的是，這也是「工程師／實作者」參與社會的方式，因為每一個產品服務都有機會讓他人或讓這個社會變得「更好」，即使這個更好是有價值判斷的，但只要具有「交換價值／有人買單」，通常代表這個產品與服務是有意義的。
科技始終於人性，而除了人因為本性要使用甚麼科技外，科技也在塑造著人，而在因為科技技術成為專家或工程師之前，真正的思考是「要成為甚麼樣的人」，這也是比任何路徑更重要的一件事。
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