Master vs PhD：到底該直接工作、念碩士還是攻讀博士？完整職涯分析

Executive Summary

如果你只想花三分鐘閱讀這篇文章，我希望你先記住四件事。

• 學位不是越高越好，而是越符合你的職涯目標越有價值。

• 碩士最大的價值，通常不是薪資，而是轉領域、建立專業能力與拓展國際職涯機會。

• 博士不是「高級版碩士」，而是一種培養獨立研究能力與解決未知問題的方法。

• AI 時代真正的競爭力，已經不是只有文憑，而是文憑、作品集、實戰經驗與持續學習能力的組合。

很多人在決定是否繼續升學時，第一個問題都是：「我該不該念碩士？」或「是不是一定要念博士？」

但我認為，更重要的問題其實是：

這個學位，能不能幫助你成為你想成為的人？

如果答案是肯定的，那幾年的投入很值得；如果只是因為不知道下一步該做什麼，那研究所未必是最好的選擇。

前言：不要先問該不該念研究所 (Master vs PhD)，而是先問自己想成為什麼樣的人

如果你問我：

「大學畢業後，到底要不要直接念研究所？Master vs PhD?」

我的回答通常不是「要」，也不是「不要」。

我反而會先問另一個問題：

「你希望用這個學位，換到什麼樣的職涯選擇？」

很多人把學歷當成一種安全感。

學士覺得不夠，就去念碩士；碩士念完，又開始擔心是不是還要繼續攻讀博士。

我完全可以理解這種想法，因為我自己也是一路從台大化工、土木雙主修、經濟輔系，到康乃爾大學生醫工程碩士、生物工程博士，最後拿了兩個學士、兩個碩士和一個博士。

如果把時間拉回二十幾歲，我大概也曾經相信：「學歷越高，未來選擇就會越多。」

但現在回頭看，我的想法有很大的改變。

學位本身從來不是目的，它只是工具。

真正重要的是，它能不能幫助你獲得你想要的能力、進入你想去的產業，以及解決你真正想解決的問題。

我現在比較喜歡用另一種方式形容學位。

學位，其實是在購買職涯的選擇權。

每一個學位，都代表你願意投入幾年的時間、金錢與機會成本，去換取未來更多的可能性。

問題不是這張學位值不值得，而是：

它值不值得你投入這幾年的青春。

不要把研究所當成人生的「暫停鍵」

我觀察過很多學生，也和不少準備申請美國研究所的朋友聊過。

其中最常聽到的一句話就是：

「我還不知道自己想做什麼，所以先去念研究所。」

這句話聽起來很合理，但其實隱藏著一個很大的風險。

研究所確實可以幫助你探索新的領域，但它通常不是探索人生方向成本最低的方法。

一個碩士，大約需要一到兩年。

一個博士，常常需要四到七年，甚至更長。

這段時間除了學費和生活費之外，你同時也放棄了累積工作經驗、建立產業人脈、了解市場需求，以及提早開始投資自己的機會。

換句話說，你付出的成本，遠遠不只是學費。

還包括這幾年本來可以累積的職涯資產。

因此，我更建議大家不要問：

「我是不是應該念到更高的學歷？」

而是問：

「我未來真正想做的工作，需要這個學位嗎？」

如果答案是肯定的，例如你想成為研究科學家、教授，或從事需要高度研究能力的工作，那麼研究所就是必要的投資。

但如果只是因為：

• 大家都在念。

• 不想這麼快找工作。

• 擔心學歷輸給別人。

• 還不知道下一步該做什麼。

那麼你就需要重新思考。

很多時候，這不是投資，而只是把真正需要面對的問題往後延。

AI 時代，學歷仍然重要，但已經不再是唯一答案

如果這篇文章是在十年前寫，我可能會更強調學歷的重要性。

但今天，我會給一個不太一樣的答案。

AI 正在改變企業對人才的期待。

以前，公司可能透過學歷快速篩選履歷。

今天，AI 可以幫助每個人取得大量知識，也能協助完成許多原本需要大量人力的工作。

因此，企業開始更重視另外幾件事情：

• 你是否真的能解決問題？

• 你是否有實際完成專案的能力？

• 你是否具備跨領域合作與溝通能力？

• 你是否願意持續學習，而不是只依賴過去的知識？

這並不代表學歷不重要。

相反地，學歷依然是一個重要的能力訊號，尤其是在研究型職位、跨國企業以及高度專業的產業。

根據美國勞工統計局（U.S. Bureau of Labor Statistics）近年的統計，教育程度越高，平均薪資通常越高，失業率也相對較低。

但是，這些都是整體平均值。

真正決定你職涯發展的，並不是文憑本身，而是文憑背後代表的能力。

同樣都是碩士，有些人在研究所完成了三個產學合作專案、累積一年實習經驗、建立完整作品集；有些人則只是修完課、寫完論文。

兩個人拿著相同的學位，市場價值卻可能完全不同。

因此，我常跟學生分享一句話：

學歷是加速器，但不是方向盤。

如果方向正確，它可以幫助你更快抵達目標。

但如果方向錯了，再好的學歷，也只會讓你更快走向一條其實並不適合自己的路。

學士、碩士、博士最大的差別，不是年限，而是能力模型

很多人在比較學士、碩士和博士時，第一個想到的是需要念幾年。

學士四年、碩士一到兩年、博士四到七年，甚至更久。

但如果只是用時間來看待學位，很容易忽略真正重要的事情。

不同學位最大的差別，其實不是時間，而是它培養你的能力模型（Capability Model）。

每一個學位，都在回答不同層次的問題。

• 學士：學會理解問題，建立基礎能力。

• 碩士：學會運用知識，解決特定領域的問題。

• 博士：學會提出新的問題，並建立新的方法去回答問題。

也因為如此，沒有哪一個學位一定比另一個更好。

真正重要的是，你未來想解決的是哪一類問題。

學士：買的是入場券，也是建立職涯的第一塊拼圖

我一直認為，學士最大的目的，不是讓你變成專家，而是讓你建立一個領域的基本語言。

以工程、生醫、資訊或商業來說，大學真正教你的，不是所有答案，而是讓你知道：

這個領域有哪些核心知識？

有哪些經典方法？

大家正在解決哪些問題？

未來如果進入產業，需要哪些能力？

因此，大學最重要的成果，不應該只有 GPA。

真正重要的是，你是否開始建立自己的第一個專業能力。

我通常會建議學生，在學士期間至少累積以下幾件事情：

• 一段實習經驗（Internship）

• 一個完整專題（Capstone Project）

• 一次研究助理（Research Assistant）或實驗室經驗

• 一個 Side Project 或作品集

• 幾位願意替你寫推薦信的老師或主管

如果只有修課，而沒有任何實作經驗，畢業後往往很難和其他求職者做出區隔。

一個常見的例子

假設有兩位化工系畢業生。

第一位：

• GPA 4.0

• 沒有實習

• 沒有專題

• 沒有研究經驗

第二位：

• GPA 3.5

• 半導體製程實習一年

• 做過 DOE（Design of Experiments）專題

• 熟悉 JMP、Python

• 曾參與跨部門專案

如果今天我是公司的 Hiring Manager，我大概率會先找第二位面試。

原因很簡單。

企業招募的不是考試成績，而是能解決問題的人。

不要低估第一份工作的價值

很多學生會問我：

「我要不要直接念碩士？」

我的回答常常是：

先看看第一份工作能不能回答你的問題。

如果你已經知道自己想走的方向，而且工作機會不錯，有時候直接進入產業，比繼續念書更有效率。

例如：

如果你大學念的是化工，想進製藥、生技或半導體。

那麼先到製程工程（Process Engineering）、製造（Manufacturing）、品質（Quality）、技術服務（Technical Service）工作兩年，你很快就會知道：

自己到底喜歡哪一種工作。

也會知道自己真正缺的是什麼。

可能是：

• 統計分析

• 法規知識

• Data Science

• 生物背景

• 專案管理

• 商業能力

到那個時候，再決定要不要回去念研究所，通常會比一畢業就直接升學，更有方向。

我身邊不少朋友，就是工作幾年後才去攻讀碩士。

他們最大的共同點，就是非常知道自己為什麼而念。

因此，上課效率更高，找工作也更有目標。

碩士：最大的價值，不是文憑，而是加速職涯轉換

如果要我用一句話形容碩士，我會說：

碩士最大的價值，是縮短你成為下一個職涯角色的時間。

很多人認為：

碩士 = 比學士厲害。

其實不是。

碩士真正的價值，在於它可以幫助你完成「轉換」。

第一種：跨領域

這是我最常看到，也是最值得投資的一種情況。

例如：

• 化工 → 生醫工程

• 生科 → Bioinformatics

• 電機 → AI Drug Discovery

• 機械 → Medical Device

• 統計 → Clinical Data Science

如果只是靠自學，要花很多時間建立新的知識、人脈和作品。

而一個好的碩士 Program，可以幫助你一次完成：

• 系統性的課程

• 專案經驗

• 教授推薦

• 校友 Network

• Internship

• 校園徵才

所以很多跨領域的人，透過碩士完成轉型，其實是非常合理的投資。

第二種：提高專業門檻

有些工作不是一定要求博士。

但碩士會明顯增加競爭力。

例如美國 Biotech，我常看到下面這些職缺：

• Process Development

• Analytical Development

• CMC

• Manufacturing Science

• Regulatory Affairs

• Clinical Operations

• Bioinformatics

很多公司的 Job Description 都寫著：

Bachelor’s with 4–6 years of experience

或

Master’s with 2–4 years of experience

代表公司認為：

碩士可以部分取代工作經驗。

這也是為什麼很多人念完碩士後，可以更快進入這些職位。

第三種：國際職涯跳板

這一點，也是很多台灣學生容易忽略的地方。

如果你的目標是到美國工作。

那麼美國研究所帶來的，不只是文憑。

更多的是：

• 美國履歷

• 美國教授推薦信

• Internship

• Campus Recruiting

• Alumni Network

• 美國求職文化

我自己後來在美國一路念書、做研究，再進入 Biotech，也深刻感受到這件事情的重要。

很多時候，公司願意面試你，不只是因為你的 GPA。

而是因為：

你的教授他們認識。

你的實習公司他們知道。

你的學長姐就在那間公司。

你的校友願意內推。

這些，都是研究所以外看不到的價值。

但是，碩士也有一個最大的陷阱

很多人以為：

只要拿到碩士，就比較容易找到工作。

但企業真正看的，從來不是學位本身。

而是：

你利用這兩年做了什麼。

同樣都是碩士。

有的人：

• 發表 Paper

• 做兩次 Internship

• 建立 GitHub

• 完成 AI Project

• 做產學合作

另一個人：

只是修課。

畢業時拿到的是同一張文憑。

但履歷完全不是同一個等級。

所以如果今天有人問我：

「哪一間研究所比較好？」

我通常不會先回答學校排名。

我反而會問：

這個 Program 有沒有：

• Internship？

• Industry Project？

• Alumni Network？

• 校友去哪裡？

• Capstone？

• Co-op？

• 校園徵才？

因為這些，才是真正影響你畢業後工作的因素。

我自己的觀察：研究所最大的收穫，往往不是課程

回頭看我在 Cornell 的幾年，我覺得真正改變我的，並不是某一堂課。

而是整個環境。

你每天接觸的人，都在思考新的問題。

教授在談的是最新的研究方向。

同學來自不同國家、不同背景。

企業、創投、創業團隊經常到校園分享。

你開始理解，研究不只是發表論文，也可能變成一家新創公司、一項專利、一個真正改善病人生活的產品。

後來我到 MIT 接觸 Robert Langer 教授團隊的研究模式，更加深了這個想法。

我發現，好的研究並不是為了發 Paper，而是為了解決真正存在的問題。

這也讓我後來不管是在新創公司、Biotech，還是現在做顧問，都一直保留著同樣的思考方式：

不要只是追求更高的學位，而是追求更大的影響力。

下一部分，我會深入談 博士真正適合哪些人、Engineer 與 Scientist 的差別，以及為什麼博士不是每個人的最佳答案，並加入更多美國 Biotech 的真實職涯案例與我的觀察。

博士：買的不是一張文憑，而是一種解決未知問題的能力

很多人把博士當成「高級版碩士」。

但在我看來，兩者最大的差別，不是多念幾年，也不是多發幾篇論文。

博士真正培養的，是獨立提出問題、設計方法、驗證假設，以及在高度不確定的情況下持續前進的能力。

這也是為什麼博士訓練常常讓人覺得很痛苦。

因為它沒有標準答案。

教授不會告訴你下一步怎麼做。

Paper 不會直接寫答案。

很多時候，全世界都不知道答案，而你的工作，就是想辦法把答案找出來。

如果你享受這個過程，博士可能會是非常適合你的訓練。

如果你討厭長時間待在一個沒有明確答案的問題裡，那博士可能就不是最適合的選擇。

博士適合哪些人？

以我自己的觀察，博士通常適合以下幾種職涯方向。

例如：

• Discovery Research

• Drug Discovery

• Platform Technology

• Gene Editing

• Cell Therapy

• RNA Therapeutics

• AI for Drug Discovery

• Principal Scientist Track

• Academic Research

• Deep Tech Startup

這些工作很多都不是單純執行既有流程，而是希望你建立新的方法、新的平台，甚至新的理論。

公司期待的不只是完成工作，而是回答別人還沒有回答過的問題。

因此，博士訓練就變得非常有價值。

美國 Biotech 真實的情況

很多學生常問我：

「美國 Biotech 一定要 PhD 嗎？」

我的答案是：

要看你想做什麼。

很多人把 Biotech 想成只有一種工作。

但其實，一家公司裡有非常多不同的職涯路徑。

舉例來說。

如果你的目標是：

• Discovery Scientist

• Principal Scientist

• Platform Scientist

• Translational Scientist

• Computational Biology Scientist

博士通常會有很大的優勢。

很多職缺甚至直接寫著：

PhD required

或者

PhD with 0–2 years experience

因為這些工作的核心，就是建立新的知識。

但是，如果你的目標是：

• Process Development

• Manufacturing Science

• MSAT

• CMC

• Analytical Development

• Quality Assurance

• Regulatory Affairs

情況就完全不同。

這些團隊更重視的是：

能不能把產品真正做出來。

能不能放大製程。

能不能符合 GMP。

能不能完成 Tech Transfer。

能不能把實驗室成果變成穩定的商業產品。

很多團隊裡，Master 加上幾年產業經驗，競爭力其實非常強。

甚至有時候，比剛畢業的 PhD 更符合公司的需求。

一個我很喜歡分享的例子

假設今天有兩位候選人。

A：

PhD 剛畢業。

五年都在研究新的 lipid。

沒有任何 GMP 經驗。

沒有 Scale-up。

沒有 CDMO 經驗。

B：

Master。

做過五年 CMC。

完成三次 Tech Transfer。

做過 GMP。

帶過 CDMO。

參與 IND。

如果今天公司正在建立 GMP Manufacturing。

誰比較有優勢？

答案其實很明顯。

不是因為 Master 比 PhD 好。

而是因為：

公司買的是能力，不是學位。

這也是很多學生容易誤會的地方。

博士最大的成本，不是時間，而是機會成本

博士最大的挑戰，其實不是熬夜。

也不是寫論文。

而是：

你願意把人生四到七年，投資在一個很可能最後失敗的問題上嗎？

研究，本來就是高失敗率。

你可能：

實驗做半年。

全部失敗。

重新開始。

Paper 被 Reject。

重新投稿。

Grant 沒拿到。

重新申請。

這些都是博士生活的一部分。

所以我一直認為。

博士最需要的，不是智商。

而是：

• 好奇心

• 韌性（Resilience）

• 延遲滿足（Delayed Gratification）

• 自我管理能力

如果只是因為：

「大家都說博士比較厲害。」

那通常很難撐過去。

我都建議學生先測試自己適不適合研究

很多學生是在博士第二、第三年才發現：

其實自己不喜歡研究。

這件事情真的很可惜。

因為其實有很多方法，可以更早知道答案。

例如：

加入實驗室。

當研究助理。

做 Undergraduate Research。

參加暑期研究。

和博士班學長姐聊天。

甚至只是每週固定待在 Lab 幾天。

都比直接申請博士，更能了解研究真正的樣子。

很多人只看到：

Nature。

Science。

Cell。

卻沒有看到：

每天重複失敗。

每天 Debug。

每天思考新的控制組。

每天懷疑自己的假設。

真正的研究，大部分時間其實沒有電影那麼精彩。

更多時候，是很平凡、很安靜地，一步一步把問題拆開。

Engineer 和 Scientist，其實是在回答不同的問題

以前在分享職涯時，我很喜歡引用電影《全面啟動（Inception）》。

電影裡，每一個角色都有不同的任務。

有人負責設計夢境。

有人負責執行。

有人負責保護整個系統。

我覺得工程師和科學家的差別，也有一點像這樣。

Scientist

比較關心的是：

「為什麼？」

例如：

為什麼這個 receptor 被活化？

為什麼這個 lipid 可以進入肝臟？

為什麼這個蛋白質沒有表現？

如何建立新的 delivery platform？

如何設計新的 editing strategy？

Scientist 更重視：

• 新知識

• 新方法

• 新機制

• 新平台

Engineer

工程師比較常思考的是：

「怎麼做？」

例如：

怎麼放大到 200 L？

怎麼降低成本？

怎麼增加產率？

怎麼提高一致性？

怎麼符合 GMP？

怎麼讓病人真正用得到？

Engineer 更關心的是：

把東西真正做出來。

沒有誰比較厲害

我一直不喜歡把 Scientist 和 Engineer 放在高低關係。

因為兩者解決的是不同的問題。

沒有 Scientist。

很多新技術不會誕生。

沒有 Engineer。

很多技術永遠停留在論文。

真正成功的產品。

往往是兩種人才一起完成的。

以 mRNA 為例。

如果只有新的 ionizable lipid。

沒有：

Scale-up。

Microfluidics。

TFF。

Sterile Filtration。

GMP Manufacturing。

CMC。

最後也不可能變成真正上市的藥物。

所以我一直認為。

真正重要的不是：

Scientist 還是 Engineer。

而是：

你比較享受回答哪一種問題？

我的故事：為什麼我最後選擇繼續念博士？

很多人以為，我從大學開始就立志要念博士。

其實不是。

我一開始只是很確定，我想做的是生物醫學。

所以大學選擇了工程背景，希望未來不只是理解科學，而是真的有能力把科學變成產品。

後來到 Cornell 之後，我開始接觸更多跨領域研究，也慢慢發現自己很享受把一個複雜問題拆解、重新設計、再一步一步驗證的過程。

真正影響我很深的，還有 Robert Langer 教授的研究與創業模式。

我第一次感受到，一流的研究，不一定離病人很遠；相反地，它可以直接改變病人的生活，也可以變成一家真正解決問題的公司。

這個觀念，也影響了我後來在 MIT、以及進入 Biotech 之後的工作方式。

我開始更在意一件事情：

這個研究，最後能不能真正走出實驗室？

因此，對我來說，博士不是一張文憑。

它是一段訓練，讓我學會如何在沒有答案的情況下，持續找到前進的方法。

但這也是我現在常跟學生分享的原因。

我不會因為自己念了博士，就建議每一個人都去念博士。

每一種職涯都有不同的成功方式。

真正重要的，不是複製別人的路，而是找到最適合自己的那一條路。

不同的職涯目標，答案其實都不一樣

如果你一路看到這裡，你應該已經發現一件事情。

我一直沒有告訴你：

「一定要念碩士。」

或是：

「一定要念博士。」

原因很簡單。

因為真正的答案，取決於你的職涯目標。

很多人把學位當成目標。

但我認為，學位只是工具。

真正的問題應該是：

我想成為什麼樣的人？我想解決什麼樣的問題？

接下來，我用幾個我最常被問到的情境，分享我的建議。

情境一：我想進 Biotech 做研發

這是我最常收到的問題。

很多學生都會問：

「是不是一定要念 PhD 才能進美國 Biotech？」

我的答案通常是：

先定義你說的「研發」是哪一種研發。

在 Biotech，一家公司裡有很多不同的研發角色。

例如：

Discovery Research

• Immunology

• Cell Biology

• Gene Editing

• RNA Therapeutics

• Drug Discovery

• Platform Technology

這些工作主要是在回答新的科學問題。

很多職位的確偏好，甚至要求 PhD。

因為公司期待的是，你能夠主導新的研究方向，而不只是執行實驗。

另一種則是：

Development

例如：

• Process Development

• Analytical Development

• Formulation Development

• Manufacturing Science

• MSAT

• CMC

這些工作的核心不是建立新的科學理論，而是把技術真正做成產品。

例如：

RNA 做出來之後，要怎麼建立穩定的製程？

LNP 要怎麼 Scale-up？

如何完成 GMP？

如何建立 QC Method？

這些工作更重視：

• 實作能力

• 製程思維

• 問題分析

• Cross-functional Communication

很多 Master 加上幾年產業經驗，在這些團隊裡的競爭力非常高。

所以我通常會建議學生：

不要只看公司名稱。

更重要的是：

你想加入哪一種團隊。

情境二：我想做 MedTech 或 Biomedical Engineering

這也是很多學生容易誤解的地方。

很多人以為：

Biomedical Engineering 一定要 PhD。

其實不是。

以美國來說，Biomedical Engineer 的工作非常多元。

有些人在：

• Medical Device

• Diagnostic

• Robotics

• Digital Health

• Imaging

• Wearable Device

更多是在做：

產品設計。

驗證測試。

Human Factors。

Clinical Engineering。

Quality。

Systems Engineering。

這些工作很多都是 Bachelor 或 Master 就可以進入。

如果未來想帶領核心技術平台、建立新的演算法，或投入更前沿的研究，再考慮博士也不遲。

情境三：我想轉 AI、Data Science 或 Computational Biology

這是最近幾年成長最快的方向之一。

也是很多人希望利用研究所完成轉職的領域。

如果今天有人問我：

「是不是一定要念 AI 碩士？」

我的回答通常是：

比起學位，我更想先看你的作品集。

因為現在很多 AI 職缺，看的是：

你做過什麼。

而不是修過哪些課。

例如：

有沒有 GitHub？

有沒有完整 Project？

有沒有 Technical Blog？

有沒有 Kaggle？

有沒有公開 Demo？

有沒有把模型真正部署出來？

甚至：

有沒有把失敗的經驗整理成一篇文章？

很多 Hiring Manager，比起一張漂亮的成績單，更喜歡看到：

這個人真的做過東西。

所以如果你念 AI 碩士。

請不要把重點放在 GPA。

而是：

讓自己畢業時，有一份很漂亮的 Portfolio。

情境四：我想做 Business Development、Product、Strategy 或 Consulting

這也是很多 PhD 後來會走的方向。

但如果你一開始就知道：

自己不想每天待在實驗室。

反而更喜歡：

市場。

商業。

客戶。

產品。

策略。

那博士可能不是效率最高的選擇。

因為這些工作更需要的是：

• 商業判斷

• Presentation

• Communication

• Financial Thinking

• Market Analysis

• Leadership

而不是：

一年發兩篇 Paper。

例如：

Business Development。

真正每天做的事情可能是：

市場分析。

Partner Search。

Licensing。

Due Diligence。

商業談判。

跨部門協調。

如果你已經有工程或科學背景。

很多時候：

Master 加上幾年工作經驗，再搭配 MBA 或商業訓練，會是一條很有競爭力的路。

情境五：我想創業

很多人問我：

「創業是不是一定要念博士？」

我的答案也是：

不一定。

真正重要的是：

你創業想解決的是什麼問題。

如果今天你做的是：

Deep Tech。

新材料。

Gene Editing。

新型 RNA Platform。

新的 Delivery Technology。

博士背景確實很有幫助。

因為投資人相信的是：

你是否真的理解這項技術。

但是。

如果你做的是：

SaaS。

AI Automation。

Digital Health。

Healthcare Service。

甚至 Education。

真正重要的，反而是：

產品能力。

市場能力。

使用者需求。

以及執行力。

我自己的觀察

這幾年，我接觸了不少創業團隊。

有些創辦人是教授。

有些只有 Bachelor。

有些甚至沒有完成博士。

真正的共同點不是學歷。

而是：

他們找到了一個值得解決，而且真的有人願意付錢解決的問題。

所以，如果你的目標是創業。

請不要一直問：

「我是不是還缺一個學位？」

反而要問：

「我是不是已經足夠了解我要解決的問題？」

情境六：我還不知道自己想做什麼

這其實是最多人的情況。

也是我最希望大家誠實面對的情況。

如果今天你真的不知道：

自己想做研究。

還是想做工程。

想留在台灣。

還是出國。

想進大公司。

還是新創。

我的建議通常都一樣：

不要急著用一個五年的博士，去探索一個你還不確定的方向。

先做一些成本比較低的探索。

例如：

• Internship

• Research Assistant

• Summer Research

• Side Project

• Shadowing

• Industry Visit

• Information Interview

這些事情花幾個月。

可能就能回答很多問題。

遠比花五年之後才發現：

自己其實不喜歡研究。

來得有效率。

我自己的判斷方法

如果今天有學生來找我做 Career Coaching。

我通常不會第一個問：

GPA 幾分？

我反而會先問：

如果這個學位沒有文憑、沒有頭銜、沒有社會期待，你還願意每天做裡面的事情嗎？

這是一個很殘酷的問題。

但也非常誠實。

如果答案是：

願意。

那代表你很可能是真心喜歡那件事情。

如果答案是：

不願意。

那就值得停下來重新思考。

因為真正支撐一個人完成碩士、博士，甚至走完整個職涯的，從來都不是頭銜。

而是對問題的好奇心，以及想把事情做好的熱情。

我的職涯選擇建議

如果你的目標是盡快進入產業、累積實戰經驗，而職缺沒有明確要求研究所，那麼學士加上一段好的實習或第一份工作，通常是最有效率的起點。

如果你的目標是轉領域、建立更深的專業能力，或利用研究所作為進入國際職場的跳板，碩士往往是一項值得考慮的投資。

如果你希望未來能主導研究方向、建立新的平台技術、走 Principal Scientist 或學術研究路線，博士的價值就會更加明顯。

但如果你的目標是Business Development、Product Management、Strategy、Consulting、創業或管理職，請不要自動把博士當成唯一答案。很多時候，產業經驗、商業思維、領導能力與跨部門合作能力，反而更能決定你的發展。

我一路從 Cornell 到 MIT，再到 Biotech 新創公司，最大的體會不是「學歷越高越好」，而是每一個階段都應該回答不同的問題。當你的學位和職涯方向一致時，它會成為你的加速器；當兩者沒有對齊，再高的學歷也很難發揮真正的價值。

我的決策流程：到底該直接工作、念碩士，還是攻讀博士？

如果前面的內容太多，我想把整篇文章濃縮成一個簡單的思考流程。

我很喜歡把職涯規劃想成一棵決策樹，而不是一張答案表。

因為每個人的目標不同，所以沒有一個標準答案適用所有人。

你可以先問自己下面幾個問題。

Step 1：你已經知道自己想做什麼嗎？

如果答案是：

不知道。

那我的建議通常不是立刻申請研究所。

而是先增加自己的探索。

例如：

• 找一份相關工作

• 去做實習

• 加入研究室

• 找業界前輩聊聊（Informational Interview）

• 做一個 Side Project

• 參加產業研討會

很多時候，三到六個月的探索，就能回答原本需要花兩年研究所才知道的問題。

如果答案是：

知道。

那就進入下一個問題。

Step 2：你的夢想工作真的需要研究所嗎？

不要猜。

不要問朋友。

更不要只聽網路上的文章。

最好的方法就是直接去看 Job Description。

例如：

如果你想去的公司是：

• Moderna

• Pfizer

• Genentech

• Amgen

• Eli Lilly

• Novo Nordisk

那就直接搜尋你想要的職位。

例如：

• Scientist

• Senior Scientist

• Process Development Engineer

• CMC Scientist

• Manufacturing Science

• Regulatory Affairs

看看 Qualification 寫什麼。

很多人會發現：

自己以為需要博士。

其實公司只要求 Master。

或者：

自己以為 Bachelor 就可以。

結果很多職缺都希望 Master。

讓市場告訴你答案，而不是想像告訴你答案。

Step 3：如果沒有這個學位，你還有其他方法達成目標嗎？

這是一個很多人沒有問自己的問題。

例如：

如果你的目標是：

AI。

你真的一定要 AI Master 嗎？

還是：

GitHub。

Open Source。

Kaggle。

Portfolio。

甚至一年的工作經驗。

就可以達到同樣效果？

如果你的目標是：

Business Development。

是不是 MBA 比 PhD 更符合你的需求？

如果你的目標是：

Management。

是不是 Leadership Experience 更重要？

很多能力，其實有很多不同的方法可以學。

不要把研究所當成唯一答案。

Step 4：你願意付出這個機會成本嗎？

很多人只看到：

研究所要花多少學費。

卻沒有算：

這幾年本來可以累積什麼。

例如：

如果你二十五歲開始工作。

二十八歲時：

可能已經：

• 升一次職

• 帶第一個專案

• 建立 Industry Network

• 存下第一桶投資資金

• 開始帶新人

如果你念的是博士。

二十八歲時。

可能還在做第三年的研究。

這沒有誰比較好。

只是：

得到的東西不同。

因此，一定要先想清楚：

自己願不願意交換。

我建議每個人在申請研究所之前，都回答這五個問題

如果今天你準備申請碩士或博士。

我建議先把下面五個問題寫下來。

最好真的寫在紙上。

而不是只放在腦袋裡。

第一題

我畢業後，希望投哪三種工作？

不要寫：

科技業。

生醫。

AI。

請寫得越具體越好。

例如：

• Process Development Scientist

• CMC Scientist

• Biomedical Engineer

• Product Manager

• AI Scientist

因為職位越明確。

越容易知道需不需要這個學位。

第二題

這些工作的 Job Description，真的要求這個學位嗎？

不要憑印象。

直接去 LinkedIn、公司網站看看。

很多人會發現：

原來自己一直誤解了。

第三題

這個 Program 能補足我真正的能力缺口嗎？

不要只看排名。

請看看：

• Alumni 去哪裡？

• 有沒有 Internship？

• 有沒有 Industry Project？

• 有沒有 Co-op？

• 有沒有 Capstone？

• 有沒有企業合作？

這些往往比排名更重要。

第四題

如果不念研究所，有沒有其他方法達成同樣目標？

例如：

工作。

證照。

Bootcamp。

Open Source。

Side Project。

很多能力，其實都有替代方案。

第五題

如果五年後，我回頭看今天的決定，我會後悔嗎？

這不是一個可以量化的問題。

但通常很誠實。

因為很多人不是後悔念博士。

而是後悔：

沒有先了解自己。

我希望大家建立的，不是學歷，而是能力資產

我很喜歡用一個觀念來形容職涯。

很多人一直累積的是：

Education Assets（教育資產）

例如：

• GPA

• 學位

• Paper

• 證照

這些都很重要。

但是。

真正讓你長期保持競爭力的。

其實是另一種資產：

Career Assets（職涯資產）

例如：

• 解決問題的能力

• 溝通能力

• Leadership

• Network

• Industry Experience

• Judgment（判斷力）

• 執行力（Execution）

AI 可以協助完成很多知識型工作。

但目前仍然很難取代一個人整合資訊、做決策、帶領團隊以及建立信任的能力。

因此，我越來越相信：

未來真正有競爭力的人，不一定是學歷最高的人，而是學習最快、適應最快、能持續創造價值的人。

結論：學位不是人生保險，而是一項有成本的投資

如果有人問我：

「到底該不該念研究所？」

我現在的答案，和十年前相比，其實已經有些不同。

我不會直接回答：

應該。

或是不應該。

因為真正重要的，不是你最後拿到哪一張文憑，而是那段訓練，有沒有讓你離自己的目標更近。

我並不後悔一路念到博士。

因為博士訓練帶給我的，不只是研究能力。

更重要的是，它讓我學會：

如何面對未知。

如何拆解複雜問題。

如何建立自己的判斷。

如何在沒有標準答案的情況下，持續往前走。

這些能力，不管後來是在 Cornell、MIT、Biotech 新創公司，還是現在創業、做顧問、帶團隊，都一直影響著我。

但這並不代表博士就是每一個人的最佳答案。

如果你的目標是成為一位研究科學家，博士可能是一張重要的門票。

如果你的目標是在產業解決實際問題，碩士，甚至直接進入職場，都可能是更有效率的路徑。

如果你還不知道自己想做什麼，也不用急著用下一張文憑來掩飾自己的不安。

先去做。

先去問。

先去接觸真正的工作。

很多答案，都是在行動之後才慢慢出現，而不是坐在教室裡等待想清楚。

最後，我想分享一句這些年一直提醒自己的話。

不要讓學位定義你的價值，而是讓你的能力決定你的價值。

文憑可以幫你打開第一扇門。

但真正決定你能走多遠的，永遠是你解決問題的能力、持續學習的態度，以及你願意為世界創造多少價值。

LuTra Studio Career Coaching

如果你正在思考：

• 是否該申請美國研究所？

• 學士、碩士、博士哪一條路最適合自己？

• 想從台灣進入美國 Biotech、MedTech 或 AI 產業？

• 不知道該如何規劃履歷、研究經歷與職涯方向？

LuTra Studio 提供一對一 Career Coaching，協助學生與年輕研究人員建立更清楚的職涯策略，而不是只追求更高的學歷。

服務內容包含：

• 美國研究所申請策略

• Biotech / MedTech 職涯規劃

• Career Transition（跨領域轉職）

• Resume / CV Review

• LinkedIn Optimization

• Mock Interview

• 美國生醫產業求職策略

我希望協助大家建立的，不是一份漂亮的履歷，而是一個能夠持續成長二十年、三十年的職涯。

參考資料

• U.S. Bureau of Labor Statistics. Education Pays (Updated Aug. 28, 2025). https://www.bls.gov/emp/tables/unemployment-earnings-education.htm

• U.S. Bureau of Labor Statistics. Medical Scientists, Occupational Outlook Handbook (2024–2034). https://www.bls.gov/ooh/life-physical-and-social-science/medical-scientists.htm

• U.S. Bureau of Labor Statistics. Bioengineers and Biomedical Engineers, Occupational Outlook Handbook (2024–2034). https://www.bls.gov/ooh/architecture-and-engineering/biomedical-engineers.htm

• 教育部大專校院校務資訊公開平台

  https://udb.moe.edu.tw/