數據女孩的中年危機｜数据女孩的中年危机

「保險是在販售一個promise」—— 這集節目裡，我們邀請到Liberty Mutual Insurance的數據科學家Angela，聊聊這個看似古板的產業如何擁抱數據科學與新科技。從為什麼不同保險公司的定價差異如此之大，到AI如何協助區分兩家相鄰餐廳的風險係數，Angela帶我們揭密了鮮為人知的保險業數據應用。

想知道如何挑選可靠的保險公司？或者對保險業的數據科學職涯發展感興趣？別錯過這集內容！

00:00:00 來賓Angela自我介紹
00:05:18 保險公司裡的數據科學工作
00:10:37 保險產業的模型部署和團隊分工
00:15:21 保險公司的主要業務流程和風險評估
00:24:00 電腦視覺在房屋保險中的應用
00:30:24 生成式AI在保險產業的應用場景
00:35:00 保險公司的獲利模式和營運邏輯
00:42:18 從醫學專業轉向數據科學的職涯歷程
00:47:43 數據科學產業發展前景
00:57:01 傳統保險業的招募理念和面試流程
01:01:30 保險產業的專業證照(CPCU)
01:07:09 為人父母的經歷和工作生活平衡
01:12:00 休閒生活和娛樂方式
01:16:12 職涯規劃和未來發展



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小灰，這位曾在哈佛深造、擁有豐富建築和設計經驗的專家，與我們分享了她從大型建築師事務所到創辦個人工作室的轉變之路。

小灰的個人工作室「五架三建築設計有限公司」名字背後蘊含著濃濃的詩意，反映了她對建築與人居環境關係的理解，以及她對建築師這個職業的熱愛。她對工作充滿熱忱，因此工作室雖然年輕，卻已經展現出了不凡的潛力，尤其在個人住宅和室內設計項目上。

在我們的對話中，小灰坦誠地討論了建築師這個行業收入低、容易受到市場波動影響的缺點。但她也提到，儘管建築師的收入可能不如她產業，但這個產業依然吸引著那些對創造有著無比熱情的人。小灰也分享了她對AI在未來可能對建築業產生的影響的看法。她認為，儘管AI可以提高效率，但設計過程中的創造性和人文性是AI難以取代的。

小灰的故事不僅是對建築業的一次深刻剖析，也是對中年職業危機的真實反思。如果你對建築業充滿熱情，或是正在經歷職涯的轉捩點，那麼這期播客絕對不容錯過。
Timeline
00:00 開場介紹節目與主題
00:38 來賓小灰介紹：哈佛同學的建築工作室
01:10 建築命名靈感來自白居易的詩
06:36 建築需求挖掘與資料科學分析類似
20:55 建築業的分工挑戰及成長經歷
23:24 女性建築師的職業選擇與自由考量
28:34 建築創意與真誠溝通的重要性
43:03 建築師職涯路徑：成長與耐心
44:19 科技業的35歲職業焦慮對比
49:19 AI工具在建築的應用與限制
52:04 熬夜工作的趣事與創意氛圍
57:35 建築業是否會被AI取代的探討
59:11 建築師的社會地位與收入反差



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在美國政治民調機構工作的年糕，深入探討美國選舉背後鮮為人知的數據分析工作。作為一個對政治「完全沒興趣」的移民，他在共和黨背景的民調公司工作，觀察到許多有趣的現象：從數據如何影響候選人的競選策略，到不同選民群體最關心的議題，再到政治立場與日常生活的微妙關係。

美國政治逐步兩極化polarized，希望這集讓大家對美國選舉有更深的理解，選舉也許使人對立，但聊完只能感嘆，生活還是要繼續過。表面上立場完全對立的人們，在現實生活中也只是最熱情友善的鄰居。


年糕的「外婆專線」Podcast: https://hotlinetograndma.firstory.io/

00:00 歡迎年糕
01:09 政治民調工作背景
01:54 如何進入現在的工作崗位
05:08 工作中使用的數據分析工具和方法
06:03 民調數據收集和分析流程詳解
09:07 面試經驗分享
12:42 工作環境
14:26 選舉流程：初選和普選
17:57 不同類型民調機構的區別
19:21 三人在藍州、紅州、搖擺中看到的選舉趣事
28:05 民調公司的工作時間和強度
40:08 薪資待遇和加班制度
41:54 在美國生活六年的經歷
42:51 美國夢達成？「對移民不友善」的共和黨機構幫我辦了綠卡
47:28 在紅州生活的體驗和觀察
55:00 共和黨、民主黨和獨立選民最關心的議題
55:53 Podcast節目「外婆專線」介紹


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茶几曾在廣告業摸爬滾打，從上海到深圳，再到美國。作為性少數群體的一員，他分享了在中國和美國的生活體驗、不同文化和社會背景下性少數群體挑戰與機遇。

茶几現在在一所大學工作，同時攻讀工程教育的博士學位。他分享自己如何在一個不斷變化的世界中找到自己的位置。謝謝茶几來分享他適應、成長和自我發現的旅程。

00:00 歡迎茶几！介紹背景
08:34 討論廣告行業的變化
16:40 數字廣告公司的工作流程
25:20 廣告學校教育與實際工作的差異
28:53 從廣告行業轉向數據分析
38:51 在美國大學工作的體驗
45:50 選擇工程教育博士項目的原因
56:43 同志關係和婚姻
01:06:44 對數據女孩節目的感想
01:10:19 茶几推薦的書籍和電影



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久違的Stella & Amy兩人聊天局！這期節目裡，我們分享了最近各自在工作上的新嘗試。除了播客，我們還開始寫英文電子報The Cocoons by Stella & Amy，希望能打破文化藩籬，讓更多英語世界的讀者了解亞洲的真實故事。

在創業者系列之後，我們也想向聽眾徵集新的來賓，特別是有「海外發展」經驗的創業者和相關產業的朋友，期待聽到更多精彩故事！


00:14 開場
01:00 Amy的新創工作新挑戰
04:17 Stella的新嘗試
07:09 分享Podcast製作流程和舉辦分享會的經驗
08:58 英文電子報 "The Cocoons"的緣起和目標
15:36 能完全用AI寫作嗎？
27:21 徵求受訪者


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Morale AI 摩絡人工智慧 https://moraleai.com/ 的創辦人Phil，一位在AI領域勇敢探索的創業家與我們分享了他如何在製造業為支柱的台灣，將學術研究成果轉化為實際產業應用的經驗。

他和他的團隊面對的不僅是技術的挑戰，更是如何將這些技術與製造業的實際需求結合的難題。從半導體產業的大語言模式到與紡織研究所合作的Textile GPT，Morale AI的專案展示了AI在這些傳統企業中提升製造品質、最佳化供應鏈等方面發揮的關鍵作用。他的經驗也讓我們思考，如何在傳統產業的多年經驗基礎上，引進創新，帶來新的生命力。

透過Morale AI故事，我們得以一窺台灣製造業的創新面貌，以及一家AI新創公司如何尋找立足點的過程。

想加入Morale AI? >> [email protected]

00:13 Phil創辦Morale AI
01:09 Morale AI協助製造業AI轉型
02:23 Phil談讀博創業的契機
03:40 校園孵化創業的不同之處
05:02 創業初期家人與朋友的態度
07:26 跨國工作與合作的挑戰
08:25 製造業AI應用：工具與挑戰
15:13 透過大語言模型解決異常投訴
17:05 製造業與客戶的複雜關係
18:36 大語言模型解決方案架構解析
22:45 應用向量資料庫解決郵件查詢
31:12 Textile GPT與紡織業的創新應用
35:47 法人單位與AI技術合作的經驗
46:14 資料清理對AI專案的重要性
53:48 專案與產品化的優先管理



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Uber科學家丹桐，數學PhD。她絕不是我們刻板印象中的nerd，而是一位在工作之餘堅持跳芭蕾舞的舞者。

丹桐帶我們深入探討了Uber的演算法世界，讓我們了解到這家科技巨頭在複雜的市場中如何應用演算法進行實驗和最佳化。她的見解獨到，為有志加入Uber的聽眾提供了寶貴的面試建議。

除了職涯話題，我們也聊到了丹桐在紐約跳芭蕾舞的經歷，以及她平衡繁忙的工作以維持這項嗜好的方式。她也在節目中分享了她搬離矽谷定居紐約的初衷，以及這個決定對她生活的影響。

在這期節目中，你會透過科技大廠、PhD的title看到一個活得瀟灑的女孩，一個對生活抱著無限熱愛、從不退縮的人。

00:57 丹桐，數學PhD、Uber科學家
01:29 大學時期選擇數學的過程
05:09 為什麼選擇數學：追求純粹規律
06:28 四色定理及其應用
13:18 談論數學博士後如何選擇職涯方向
14:19 在Uber的工作經歷及不同的數據科學家角色
20:19 Marketplace團隊的工作：匹配與定價算法
23:18 Uber的算法如何解決實時優化問題
28:26 談論算法組之間的衝突和合作
37:45 對Uber技術文化的看法
50:46 談論Uber如何平衡盈利和共享經濟的初衷
52:04 丹桐分享自己如何愛上芭蕾舞
58:09 30分鐘dating秘訣

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王小茗在 Google 擔任高級財務分析師的專業人士（所謂的會計師！），分享了她在科技大廠的會計財務部門的工作內容，也為我們介紹會計行業的現況。

節目探討了她如何運用數據分析來支持公司財務決策，以及她從四大會計師事務所到矽谷的職業成長之路。小茗深入討論了35歲的職場危機、如何平衡工作與育兒，以及她對未來財務行業趨勢的見解。

00:00 歡迎「他山育見」Podcast的主持人 小茗
02:30 在科技公司做財務分析的挑戰
05:10 Google 財務部門的運作模式
12:15 科技產業的性別動態與挑戰
19:30 在矽谷生活的成本與家庭選擇
29:10 Google 內部數據分析與SQL應用
35:00 大數據與自動化對財務工作的影響
40:20 轉行建議：從數據分析到財務工作
45:10 會計行業未來趨勢與挑戰
51:45 在美國報稅的常見問題與誤解
56:30 投資與解讀公司財報的技巧
01:02:00 如何在灣區生活中找到平衡

＊本期是串台節目，另一部分的內容在 「他山遇見」，大家記得去聽啊！
https://www.xiaoyuzhoufm.com/podcast/66a21fc37b9d159acd5b7a52


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Stella和Amy與好萊塢音效師，曾入圍艾美獎的崢神深入探討了電影製作的幕後世界。從音效師的日常工作到行業的未來發展，崢神分享了許多鮮為人知的內幕。我們還討論了特權、機遇和社會階層流動等深刻話題，反思了科技行業與影視行業的異同。最後，崢神以過來人的身份分享了關於工作與家庭平衡的真知灼見。

崢神是在一名好萊塢工作的音效師，參與項目包括《American Horror Story》這樣的知名美劇。她也曾三次評價自己的音效設計工作提名艾美獎。崢神從名校計算機專業畢業後，義無反顧地投身電影事業。這樣的轉行讓我們既欽佩，又覺得不可思議。崢神經歷了在好萊塢數年的摸爬滾打，從無名小輩成為三度艾美獎提名的音效師。在我們看起來已經是走上人生巔峰，而她卻說，夢想成為現實之後，工作也只是份工作而已。
 
在錄制這一期時，崢神正在待產的最後時刻。如今崢神已經成為一位有兩個可愛小女孩兒的媽媽了！祝福崢神一家

00:00 歡迎嘉賓音效師崢神
08:28 音效師工作的自由度和創意空間
17:38 音效行業的就業模式和收入來源
18:35 音效師需要的聲音審美能力
25:17 音效師工作的局限性
35:35 影視行業的不穩定性和項目制工作模式
41:08 如何進入音效行業
43:45 音效行業的人脈建立技巧
49:19 崢神的教育背景和進入電影學院的契機
57:27 AI對影視行業的潛在影響
59:59 科技進步對各行業的威脅
01:03:06 關於特權和優越感的討論
01:14:26 平衡工作、家庭和良好精神狀態的挑戰
01:16:33 對即將到來的第二個孩子的準備


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樂觀、自律、執行力強，這就是Stella和Amy對本期嘉賓Elaine的印象。無論是在硅谷大廠的data science manager工作，還是做博主，還是個人生活中，Elaine都是一個想到就去做的實幹派。

本期《數據女孩的中年危機》中，Elaine來和我們分享她在科技大廠的職業發展，Manager光鮮履歷之下的壓力和痛苦，還有工作之外，作為一個媽媽、一個業餘博主的有趣生活。

00:00 導言
08:56 Elaine的YouTube頻道定位和發展
16:49 全職當創作者的可能性
20:40 如何進入data science行業
23:59 computer vision方向的發展前景
28:19 大廠對data scientist的定義和要求
34:22 不同大廠data scientist的話語權比較
37:15 從IC升到manager的經歷
39:51 manager工作內容的時間分配
45:51 data scientist在大廠的核心競爭力
01:07:43 在美國和中國養育孩子的比較
01:10:25 對Stella和Amy的podcast的感想

#datascience #techcareer #dataanalytics #machinelearning #數據科學 #北美生活 #北美 #techcareer #數據科學 #北美 #數據女孩的中年危機 #数据女孩的中年危机

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Stella和Amy本集邀請了在新加坡工作14年的廣告業資深人士Abby，深入探討了市場營銷和廣告行業的內幕。Abby分享了她對品牌策略、跨文化營銷以及AI對行業影響的獨到見解。作為一位職場媽媽，她也坦誠地談到了工作與生活平衡的挑戰，以及如何在職場中推動性別平等。我們還討論了中國品牌如何在海外市場，特別是新加坡，進行本地化策略。

00:00 歡迎來賓Abby！
00:31 Abby的職業背景介紹
04:05 討論市場營銷和廣告的基本概念
09:17 中國品牌在海外市場的營銷策略
21:07 廣告公司如何幫助客戶制定營銷策略
32:14 AI對廣告行業的影響
37:43 中國企業為何選擇新加坡作為海外擴張的第一站
42:02 Abby在新加坡14年的工作和生活變化
1:09:46 職場媽媽面臨的挑戰和建議
1:15:35 如何在職場和社會中推動性別平等
1:17:15 Abby推薦的閱讀

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本期嘉賓是北京大學董磊助理教授。作爲大學老師的他發Nature、教課、帶學生。除此之外，他還是一位連續創業者： 在林徽因故居開過咖啡館，也做過數據諮詢公司，現在是科技公司Maptable的創始人，致力於做最易用的地圖數據分析工具。以爲這樣的人生就夠精彩了嗎？還有哦！學術和創業外，董磊老師早年間還參加電視節目並獲得了一衆粉絲。這一期就來聽聽董磊老師來和Stella Amy聊學術生活、創業心路曆程。

00:00 歡迎董磊老師！
01:07 研究方向：城市科學和時空大數據分析 
11:42 第一次創業項目：在林徽因故居經營咖啡館
12:44 第二次創業項目：數據咨詢項目
17:52 第三個創業項目：數據標註和AI訓練數據服務
19:31 最新創業項目：地圖可視化工具 Maptable
28:15 做地圖到底難在哪裡？
37:45 如何決定再度創業做Maptable
40:43 創業初期：投入兩年開發第一版本
43:00 何時該去融資？
46:04 GTM 市場策略分享
53:28 電視知識問答節目的經歷


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Paul Graham最近發表的爆火文章《Founder Mode》，大家看了嗎？他所說的founder mode似乎是指對公司有完全掌控力、事必躬親的鐵腕創始人。他也認為founder mode是比雇傭職業經理人的manager mode更好的管理模式。
然而founder mode真的如Paul Graham所說，是tech公司的靈丹妙藥嗎？它和Micromanage又有什麼區別呢？數據女孩對此有什麼看法呢？

00:00 這集又是Stella和Amy聊天
00:24 Amy 最近在研究SEO
02:24 Stella和小紅書的愛恨情仇
06:33 Stella 正在與兒子培養新愛好
09:02 熱門話題： founder mode
11:27 常常出爆款的Paul Graham
13:31 Founder Mode 代表人物
15:28 Founder mode 是 micromanagement嗎
17:59 什麼是個鐵腕CEO
23:17 Founder mode 反例
24:19 Founder mode 是對創始人要求降低了
27:29 Stella和Amy過往合作過的 founders
33:34 為什麼我們節目不多聊AI新聞
36:22 Amy和Stella會是怎麼的founders

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#datascience #foundermode #paulgraham #brianchevsky #jensenhuang #stevejobs #nvdia #airbnb #apple #techcareer #dataanalytics #machinelearning #數據科學 #北美生活 #北美 #techcareer #數據科學 #北美 #數據女孩的中年危機 #数据女孩的中年危机

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很多人都接觸過獵頭，卻又對獵頭這個行業有很多疑問，這一期Zoey來為我們解惑。Zoey，是Stella的同學，也是一位在中國科技行業有十多年經驗的老獵頭。Zoey還分享了不少行業秘辛，以及對科技行業高管的近距離觀察。

- 獵頭真的會站在我們的角度為我們爭取工作嗎？
- 如何和獵頭保持長期合作？
- 中國互聯網之後又有哪些有發展潛力的行業呢？

00:00 歡迎資深獵頭Zoey!
01:00 獵頭做什麼？
05:27 獵頭怎麼賺錢？
09:34 獵頭怎麼學習行業知識
15:37 中國大廠在找什麼人才
19:10 海歸要考慮什麼？
24:55 海歸在中國就業市場有競爭力嗎？
30:54 獵頭出糗的故事
36:28 獵頭很抗AI！
37:09 最先知道行業趨勢的行業
40:49 獵頭眼中的AI浪潮
47:37 獵頭觀察到的新興行業
52:57 中國科技行業的男女比例
01:05:17 Zoey 對 「數據女孩的中年危機」的提議

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#datascience #techcareer #dataanalytics #machinelearning #數據科學 #北美生活 #北美 #techcareer #數據科學 #北美 #數據女孩的中年危機 #数据女孩的中年危机

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本期邀來在Taboola和Pinkoi做過算法工程師的好朋友國父來聊聊。國父在推薦系統領域有很多年的實踐經驗，也做過不同類型的推薦系統。這週深入聊一聊推薦系統是什麼、怎麼做、以及產品技術難點是什麼。同是從業多年的三個人也聊了我們對數據科學領域的看法，以及對於數據驅動的利弊的思考。本期還有國父與跨國團隊合作、自己非典型職涯發展的經驗分享。


00:00:00 開場
00:01:24 在電商平台Pinkoi做推薦系統
00:03:49 推薦系統從Infra和數據收集開始
00:05:04 tracking和埋點
00:07:04 電商平台一定需要推薦系統嗎？
00:10:13 原生廣告公司Taboola的推薦系統
00:13:12 用戶體驗：內容推薦 v.s. 廣告推薦
00:14:33 廣告推薦和內容推薦在產品實現上的差別
00:16:47 推薦系統領域需要什麼樣的人才
00:19:33 廣告推薦和內容推薦工程難度上的差別
00:21:47 覺得自己是一個data scientist還是一個engineer？
00:24:37 分析團隊和工程團隊的mindset差別
00:28:28 跳槽Taboola的契機
00:31:36 多文化融合的工作環境
00:33:54 如何快速的熟悉公司業務
00:38:53 空降manager如何管理團隊
00:42:08 data-driven到底是好是壞
00:49:37 非典型的成長經歷(嗎?)
00:52:51 學歷到底代表什麼？
00:55:18 賽道上的賽馬，還是荒島上生存的猴子
00:56:53 Multi-armed Bandit對人生的指導意義
00:58:50 Amy和Stella做podcast的意外收穫
01:01:28 生活中的發呆時間


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#datascience #techcareer #dataanalytics #machinelearning #banking #金融業 #genz #數據科學 #北美生活 #北美 #techcareer #數據科學 #北美 #數據女孩的中年危機 #数据女孩的中年危机

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這一期我們放鬆一下，兩個輕熟女跟20＋ Gen Z 聊一聊台灣年輕人的工作生活狀態。

這一期的嘉賓May有著非常感染人的笑聲，整個聊天過程都輕鬆愉快。除了做著非常demanding的金融業MA工作，還是高產的內容創作者。但另一方面，May又確實很鬆弛。

最後告訴大家一個秘密，來自台灣的Amy和來自大陸的Stella，一直都希望我們在podcast節目討論專業知識之外，也可以為大家介紹不同地區華人的工作生活狀態。作為理工女的我們，對於太過宏大的議題束手無策。但是我們相信，在宏大議題之下的每一個個體，一定是相同之處遠遠多過不同。不同地區的人們的經驗也都可以為我們所借鑒。

行銷青年May Instagram: https://www.instagram.com/marketing_youth_may

00:00 導言
02:40 開始做IG創作者的契機
04:30 聊聊最近好玩的內容趨勢
06:22 什麼是MA?
16:02 如何成為MA？有什麼門檻
18:29 MA的薪水水準
20:31 為甚麼MA在中國大陸不流行？
23:34 Z世代的生活樣貌
30:05 Z世代都喜歡經營副業？
34:53 Z世代認同的生活狀態
38:32 台灣的熟女們
41:23 台灣的dating life
43:22 交朋友好難！
47:38 MA的培訓都教什麼？

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#datascience #techcareer #dataanalytics #machinelearning #banking #金融業 #genz #數據科學 #北美生活 #北美 #techcareer #數據科學 #北美 #數據女孩的中年危機 #数据女孩的中年危机

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Amy堂哥是台灣高端製造業高管，有著多年作業研究和智慧製造的實踐經驗，也是二十多年前就做AI/Machine Learning的大前輩！堂哥跟我們分享了他在半導體業及高端製造業中20+年的行業經驗、作業研究(Operations Research)在各行業中的應用，以及從企業高級主管的角度如何看待製造業的數位化轉型與智慧製造。

00:00:00 本期涉及名詞解釋
00:07:07 本期嘉賓介紹
00:08:00 九十年代的台灣大學
00:12:05 選擇工業工程(Industrial Engineering)/作業研究(Operations Research, OR) 方向
00:13:37 OR是什麼？
00:17:01 OR與Data Science
00:21:03 在芯片公司AMD做排程系統(scheduling)
00:25:01 為什麼要自己開發排程系統？
00:27:55 從德州AMD回到台灣AMD
00:30:58 關於AMD的股票和挽大廈之將傾的“蘇媽”(AMD CEO: Lisa Su)
00:34:27 離開AMD來到製造業做智慧製造
00:36:22 智慧製造的day-to-day執行
00:42:38 數位化轉型中的製造業還需要數據科學家(data scientist)嗎？
00:45:26 台灣智慧製造發展之現狀
00:50:06 LLM對製造業的影響和衝擊
00:54:26 如何面對AI時代的職業中年危機
00:56:47 “問對的問題”的能力很重要
00:57:12 Top performer如何帶團隊？
01:01:44 數據女孩關於職場媽媽的討論給堂哥帶來的啓發

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#datascience #techcareer #dataanalytics #machinelearning #dataengineers #dataengineering #數據分析 #數據科學 #北美生活 #北美 #techcareer #數據科學 #北美 #數據女孩的中年危機 #数据女孩的中年危机 #operationsresearch #industrialengineering #smartmanufacturing #智慧製造 #作業研究 #運籌學 #工業工程 #智能製造 #amd

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Ze Wang是來自加拿大的Data Engineer數據工程師，來分享了她的職業發展歷程和對行業的看法。節目後面聊到她的副業，才發現原來她做的電商獨立站Kidamento​已經非常成功了！Wang Ze和家人是如何開始做電商的呢？​有著電商平台工作經驗的Data Engineer做電商有什麼特別的優勢嗎？身處動蕩的科技行業的我們，發展電商副業是否是一個好的抵抗中年危機的選擇呢？

00:00 Amy道歉啟事，本期嘉賓介紹
03:02 加拿大的學習、工作、移民
08:42 疫情期間跳槽
10:23 不同行業的data engineer工作有差別嗎？
12:52 data engineering的發展規律
14:06 核心競爭力
15:01 data engineer可以被AI替代嗎？
17:23 職業危機和迷茫
18:28 AI取代人工data cleaning的一個小例子？
21:38 副業：如何開始做電商獨立站
25:06 選擇供應商
28:27 如何做marketing
31:20 第一個“黑五”
33:13 “打工是不可能打工的”
34:02 做電商需要什麼技能
34:51 對產品的選擇
36:01 在Amazon上賣貨的感受
37:58 電商的庫存和物流管理
40:29 做電商副業的工程師的dogfooding
43:20 和線下門店合作
44:40 並非一帆風順的創業
45:48 創業對人的鍛鍊
47:12 電商領域哪個行業最好賺
50:52 中國生廠商出海的挑戰
51:44 對想做電商獨立站的朋友們的建議
53:09 如何購買Kidamento

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#datascience #techcareer #dataanalytics #machinelearning #dataengineers #dataengineering #數據工程 #數據分析 #數據科學 #北美生活 #北美 #techcareer #數據科學 #北美 #數據女孩的中年危機 #数据女孩的中年危机 #電商創業 #電商

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Amy和Stella先後回到亞洲走親訪友，在和朋友的交流當中獲得了很多新的資訊，也得到了不同的角度。專開一期和大家分享一下我們的見聞和思考。也聊聊過了20期之後，我們對podcast的一些新想法。

• Amy的新工作
• 如何選擇startup
• 台灣銀髮旅行團的growth strategy
• 回國和朋友們catch up
• 國內創業者們的struggle
• 技術派創業者 vs 市場派創業者
• 「數據女孩的中年危機」 新方向

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Stella和Amy一直以來對於數據領域的career coach都有很多好奇和疑問。借著podcast這個由頭，我們邀來xhs萬粉職場博主 @思宇在爬樓(https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5f14eac5000000000101d47b) 來和我們聊聊，分享他的職業經歷，也為我們解答了很多對於國內科技公司不同崗位、組織架構的疑問。以及career coach如何能夠指導學員求職，還有思宇對目前數據行業就業市場的一些觀察。

00:00 歡迎思宇
01:25 在證券研究部的不愉快實習經歷
05:49 關於字節跳動的組織架構的討論，horizontal v.s. vertical
11:23 火山視頻，字節跳動的棄兒
13:39 從數據分析師到戰略分析師
16:10 策略產品經理 v.s. 產品經理 v.s. 算法工程師
24:30 中美work culture比較
27:37 “把個人感受從工作中抽離出來”
29:15 為什麼中國公司這麼卷？
31:24 career coach as a side gig
36:10 如何面對找工作時的年齡關卡？
37:47 哪兒有這麼多實習機會？
40:35 為什麼有人需要career coach？
42:55 時間管理能力
45:27 一個經常勸退學員的career coach

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#數據科學  #數據分析師   #數據分析   #data   #數據分析求職   #數據分析轉行   #data求職   #策略產品經理  #策略分析師 #產品經理   #careercoach

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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期對話現在在Arizona State University商學院做助理教授的徐侃教授，聊學術界如何找工作，如何選擇賓大經濟博士班，博士畢業要經歷什麼過程，長得好看對求職到底有沒有幫助等。這次聊天特別賞心悅目，笑料多多。歡迎收聽

在小紅書上追蹤徐教授: https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5ed29089000000000101ec33

00:00 歡迎徐侃
00:48 Stella家兒子心儀的帥叔叔
02:15 從清華數學系到UPenn經濟系再到商學院教授
07:03 找到自己的優勢點/comparative advantage
10:47 Machine Learning在 商學院 v.s. Computer Science v.s. 業界
18:53 申請PhD時的選項與考量
22:19 PhD最重要的是選擇合適的導師
25:44 什麼是tenure track？
30:36 高顏值對於找教職有影響嗎？
32:51 分享教學一年感悟
39:04 教授正尋找co-author！
40:37 教授的業餘生活是喝酒蹦迪（嗎？）
42:24 教授推薦的最愛漫畫

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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期對話現在媒體行業做DS的Robin，曾在普林斯頓社會學博士班的他是怎麼決定輟學投入數據科學行業的呢？也和大家分享多種職場的心得和秘笈。

00:00:00 歡迎Robin
03:04 外國人很難進入的媒體業
06:43 Quit Princeton PhD去業界做DS
11:01 表演型data scientist 會受到AI衝擊嗎？
14:12 Causal Inference在industry被“濫用“了嗎？
19:34 媒體業的DS到底是做什麼？
21:24 如何找到自己的伯樂
26:40 在職場開啓真誠的誇誇模式
28:22 職場上的code switching
32:19 每個人的“慣習”資本
36:46 如何練習small talk
43:36 data team的reactive mode
46:41 挑戰常規
51:54 Robin成立的紐約地區線下DS社群

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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本集對話在Arizona State University的YZ教授，深耕Robotics和AI領域多年，帶我們從學術圈的角度看AI進程和技術革命。

00:00:00 歡迎Prof YZ
00:02:02 研究領域：計算機視覺與自動駕駛
00:09:01 研究和產業的結合
00:11:38 未來的城市交通與眼下自動駕駛的困境
00:16:19 自動駕駛面臨的技術、社會多方位的挑戰
00:19:02 技術革命帶來的large societal economical experiment
00:22:17 AI領域的data v.s. algorithm debate
00:28:53 Professor YZ 學術生涯的起點
00:32:03 十多年前的GenAI是什麼樣？
00:36:18 學術界v.s.工業界 = 藝術片v.s.商業片
00:40:24 聽Professor說，選擇學術界還是工業界？
00:43:17 學習AI技術的關鍵到底是什麼？
00:48:17 “CS is a problem to many universities”

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#humancentereddesign #robotics #datascience #techcareer #dataanalytics #machinelearning #數據分析 #數據科學 #北美生活 #北美 #datascience #techcareer #數據科學 #北美 #數據女孩的中年危機 #数据女孩的中年危机

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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本集對話影視行業的Benjamin，給我們介紹一個完全不同的行業樣態，從電視廣告電影到最新的短劇，讓我們了解了影視行業的朋友如何用熱情驅動辛勞的工作。

00:00 歡迎Benjamin
00:52 如何進入影視行業
09:16 北上拍廣告
15:31 影視行業的劇烈變動
20:31 台灣華語片的發展
26:37 好萊塢和華語圈影視的工作方式差異
33:56 好萊塢的Unions
41:06 影視行業的work visa難題
42:03 好萊塢的diversity真的有變好嗎？
47:08 短劇在美國的興起
51:28 Benjamin的一手短劇拍攝經歷
57:29 美國短劇的黃金時期？
01:01:42 業內人士怎麼看待短劇
01:09:19 Amy遭遇短劇製作公司的recruiter
01:10:35 對短劇未來的預測
01:14:09 導演最愛的導演

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#productmanagement #productmanager #datascience #techcareer #dataanalytics #machinelearning #數據分析 #數據科學 #北美生活 #北美 #datascience #techcareer #數據科學 #北美 #數據女孩的中年危機 #数据女孩的中年危机

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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期對談有技術背景，現在在DocuSign做Lead Platform PM 產品經理的Sarah! 給大家一個產品經理的Crash course!

追縱Sarah的小紅書：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5ee5c88c0000000001002a6f

00:00 歡迎Sarah!
01:03 碼轉PM，MBA到PM
10:45 PM v.s. Project Manager v.s. TPM
17:03 PM的不同種類
23:57 to B和to C的差別
28:22 PM的技能
32:18 為什麼大家都要聽PM的？
35:34 同時喜歡的PM v.s. 領導喜歡的PM
38:05 對各個職業都有幫助的people skills
39:43 DS喜歡什麼樣的PM
43:10 PM喜歡的合作者排行榜
45:45 PM如何推動項目
52:39 PM愛做副業？
53:02 PM的career progression
58:15 PM如何做調研
01:04:00 PM job market
01:06:28 PM是否female friendly？
01:08:22 PM的職業危機
01:09:59 為什麼PRD都那麼長？！
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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期對談在洛杉磯遊戲公司做data scientist的Char。

00:00 歡迎Char!
02:15 在金融公司做analyst
02:54 Nonprofit里的免費data勞動力
07:45 遊戲行業的分類
11:40 遊戲的開發週期
13:42 DS在遊戲發佈前的工作
19:32 遊戲開發者對遊戲的熱愛
22:24 DS在遊戲發佈後發揮的作用
24:20 東亞特有的乙女遊戲？
27:15 遊戲開發中誰的話語權最大？
34:12 遊戲行業DS的競爭力
35:46 遊戲公司的組織架構
37:47 遊戲公司招聘看中什麼？
40:09 遊戲行業後疫情時期的行情
43:24 年輕DS的職業中年危機
45:00 LA工作生活感想
49:25 DS如何在工作中爭取MLE項目



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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期對談曾在Meta做AI產品engineering manager最近裸辭轉行做催眠師的梓衡！

梓衡：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/61ae815a000000001000a102

0:00 大家好我們找了個裸辭科技大廠的催眠師
01:12 這是遇到騙子了？
02:32 催眠是什麼？催眠師是什麼？
06:48 Stella和Amy的現場練習！
08:58 對催眠產生興趣的起點
14:05 催眠師和心理咨詢師的異同？
18:00 催眠師們去哪裡hang out？
19:49 普通人如何選擇催眠師？
20:45 睡眠不足的working mom發問：催眠技術可以用來哄睡小孩嗎？
24:04 放棄Meta的Engineering Manager工作去做催眠師？
28:45 (曾經的)從業人員對小紅書推薦算法的看法
30:37 如何面對內卷的職場？
34:20 如何看待升職？
37:27 做催眠師是對職場的逃避嗎？
41:05 人生就是不斷換地方修行
42:35 ADHD
45:45 新晉博主們交流心得體會

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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期為母親節特輯，祝各位媽媽母親節快樂！

02:12 原生家庭與父母對自己的期待
09:07 30-40年齡段的女性普遍選擇的人生道路
17:52 台灣、中國、美國各地區女性生育意願的對比
23:16 在美國的生育經歷總體來說是positive的還是negative的？
33:37 工作現在對你來說意味著什麼？
35:59 伴侶對你來說意味著什麼？
37:48 另一半對於育兒的時間投入讓你滿意嗎？
46:33 婆媳關係？
49:06 被「婆媳矛盾」掩蓋的男性在家庭分工中的缺失
52:11 對於幫助養育下一代，台灣長輩和中國長輩的不同態度
54:36 在美台灣女性和中國女性的互相打量
01:01:16 懷念一下無拘無束的童年
01:04:26 分享育兒經驗教訓
01:07:43 「新腳本」婚姻中揮之不去的陰影
01:13:07 對台/中最近幾年的女性運動的看法
01:19:31 你希望自己的孩子未來生活在一個什麼樣的社會？

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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期與熱愛數據科學的Vincent聊他闖蕩的十年，一起回憶一些改變人生的決定，也懷念DS的黃金年代。

- 台灣→英國→上海
- 好似前男/女友一般的編程語言R
- 從DS的角度看Ebay的商業模式
- 線下門店如何結合e-commerce？
- 台灣DS就業市場
- DS的焦慮 & AI時代DS的出路


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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本集對話擁有Amy的第一位podcaster朋友 vk，聊創作的初衷、動力、和真實的覺悟。vk每週產出驚人長度的電子報，同時製作podcast，為中文讀者和聽眾帶來溫暖的視角，看科技新創故事。

追蹤vk: https://linktr.ee/vk_tech

- 教育/心理學背景緣何做起科技類自媒體？
- 堅定地走上全職創作者之路！
- 創作動力哪裡來？
- 站在台灣科技類播客榜Top的VK依然會有數據焦慮？
- 社恐i人如何做內容創作？
- StellaxAmy能堅持多久？

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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本集對話擁有多重身份的女嘉賓，在biotech行業做藥廠高級總監的同時是兩個孩子的媽媽，興趣廣泛，除了是資深博主以外還跳舞！

追蹤Christy: https://www.xiaohongshu.com/user/prof...

- 文科生轉行醫藥？
- 藥廠到底是做什麼的？
- 藥廠真的適合養老嗎？
- 如何保持旺盛的精力？
- 英年早育的實踐者及堅定反對者！
- 資深博主誠心分享寶貴防曬經驗

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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本集回答多位聽眾問題，一起聊聊DS想轉行、想轉入DS怎麼辦？

- Product DS v.s. MLE
- Domain knowledge對DS崗位的重要性
- 還要進入Data Science行業嗎？How？
- 找工作Resume怎麼寫——tell your story
- Data行業在過去幾年的變化
- 工作市場在調整期的不確定性，DS行業的薪資變化


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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期對話LinkedIn產品DS 响歌歌，談AI對數據分析的衝擊，如何打Product DS生存戰

- 詳解LinkedIn Data Orgs
- LinkedIn layoff：DS首當其衝？
- GenAI/LLM的降臨派？拯救派？幸存派？
- DS職業轉型: DS v.s. PM
- 高校Data Science Programs需要做出改變嗎？
- Amy和Stella的LLM項目經驗


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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期與Amy的朋友小賀聊天，小賀是一名生活在英國的data scientist，最近辭職探索自我，陰錯陽差開始做了data labeler 數據標注員。

- 表演型Data Scientist工作
- 永遠在寫unit tests的Data Scientist工作
- “廚房小妹”混亂的Data Labeling工作
- DS工作原來這麼容易就可以被取代！
- 生產數據，取代自己？
- Amy不為人知的癖好😁


關於主持人：
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Stella和Amy第一次作客別人的podcast，本期同步更新於「我們聊聊」：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/66092d7a2d9eae5d0a22b660?s=eyJ1IjogIjYyNjRhZWRlZWRjZTY3MTA0YTM4MDJlYyJ9

以下簡介是「我們聊聊」主持人Emma和李子寫的本期簡介：

20多歲是很多人的迷茫時期，這個時候，我們很著急，想一下子規劃好自己的人生，想一下子解決所有的問題，想要的很多，卻嘗試的很少，於是會一次次地陷入迷茫。

在與兩位姐姐對談時，20幾歲的我們急切渴望去從她們嘴中獲取想要的答案，可是，人生有標準答案嗎？這個時代總會有不容置疑的聲音，告訴我們什麼是好的選擇，20+的煩惱很多時候是因為想知道那個正確答案，但到30+可能才明白，這個世界上就沒有不後悔的選擇，生活也沒有正確答案，我們要學會的是不去美化未選擇的路，堅信自己選擇的就是正確答案！

畢竟很多事情就算時間再重來一次，以當時的心智和閱歷，我們還是會做出同樣的選擇，避免不了同樣的結果，我們不能站在後來的高度，去評判當年的自己，這並不公平。


- 中國生活vs美國生活
- 20~30歲的女性會有哪些煩惱呢？
- 人生沒有標準答案
- 上年紀的表現，你有中招嗎？
- 宇宙的盡頭是「編制」嗎？
- 中國職場VS美國職場
- 職業規劃：到底選大城市還是小城市？
- 大齡單身未婚女青年的出路到底在哪？
- 大齡轉行還來得及嗎？
- 職場小白如何做職業規劃？
- 女孩子有野心怎麼了？
- 這樣的女性更容易升職！
- 你覺得男女平等嗎？
- 霸道總裁也有躲在被子里哭的時候
- 學會做「職場渣女」
- 年輕人真的不想戀愛了嗎？
- 你用dating app嗎？
- 理工男vs文青男
- 結婚要靠衝動嗎？
- 如何判斷「對的人」
- 如果回到十年前
- 我的理想生活


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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期與 Zendesk 的Head of Applied Science Felix Cheng聊天，😉 Podcast內藏有Zendesk的招聘資訊等你來尋。

- 詳解Amazon Science Job Family
- 如何選擇職業發展道路
- Startup v.s. 大公司
- GenAI/LLM的finetuning和RAG之爭
- 怎麼做一個好Manager
- 如何幫助年輕一代成長


聯繫Felix Cheng: https://www.linkedin.com/in/felix-cheng-9aa8b919/


關於主持人：
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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期與 ADPList的Founder Felix Lee聊天，聊他的出身、UX Designer的背景、創業故事。聊天過程中有滿滿的感動，堅持對用戶的愛心來創業，是一條怎麼樣的道路？

(本期不是業配，所有言論，真心推薦)
- 從工程師走向UX Designer
- AI對UX Design的影響
- 第一次創業就成功exit！但是被騙了……
- 「不要臉」是個superpower
- 差點沒起飛就夭折的ADPList
- 為什麼大家願意無償在ADPList上做mentor
😄 快來sign up ADPList吧！

關於ADPList:
https://app.adplist.org/
ADPList是一個專業互助平台，供全球用戶上線找mentorship，有經驗的人可以報名做導師，為世界各地的朋友們出謀劃策。Stella和Amy都長期在ADPList上陪mentee聊天。
ADPList同時是Substack上最受歡迎的電子報之一：https://adplist.substack.com/

Amy on ADPList: https://adplist.org/mentors/amy-tzu-y...
Stella on ADPList: https://adplist.org/mentors/stella-we...

關於主持人：
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#datascience #techcareer #dataanalytics #machinelearning #數據分析 #數據科學 #北美生活 #北美 #adplist #startup #mentorship #datascience #techcareer #數據科學 #北美 #數據女孩的中年危機 #数据女孩的中年危机

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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。
今天第一次與聽眾對話，來聊聊在Experian做DS是什麼體驗。

- Experian是個data company
- Mixed Marketing Model（MMM）
- Marketing，DS，Finance的三角關係
- 名人代言對產品marketing的影響
- Marketing DS適合什麼樣的人
- 小公司 vs. 大公司

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Podcast逐字稿 (Powered by SeaMeet, Modified by Amy): https://stellaxamy.substack.com/

#datascience #techcareer #dataanalytics #machinelearning #數據分析 #數據科學 #北美生活 #北美 #taylorswift #traviskelce #superbowl #數據女孩的中年危機 #数据女孩的中年危机


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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。佛心主持人在ADPList上長期mentor，這期來回答一些top mentee questions，與你共勉之。

本期內容：
- 硬漢Stella
Amy Stella來回答精選問題
😵‍💫現在找工作好難怎麼辦？
🤔DA想轉DS/MLE/DE/PM怎麼辦？
😢在公司打不進人家圈子怎麼辦？
😰第一次做manager好慌怎麼辦？
😭和自己的manager合不來怎麼辦？
😵擔心layoff怎麼辦？

Disclaimer: 主持人自己危機四伏，聽我們指點迷津有風險，自行斟酌服用。

#datascience #techcareer #dataanalytics #machinelearning #數據分析 #數據科學 #北美生活 #北美 #mentorship #adplist #mentoring #數據女孩的中年危機 #数据女孩的中年危机


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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期高定蛋糕女神來聊如何用熱情驅動事業、如何做高定蛋糕、如何接受自己的中年危機和受虐型人格。

本期內容：
- 第一次有嘉賓！
- 蛋糕女神早起錄音
- 高定蛋糕師傅怎麼介紹自己？
- 對蛋糕的熱情和乏人問津的高學歷
- 高定蛋糕業務流程
- 蛋糕師傅 vs. 蛋糕品牌
- 論marketing
- 下一個追尋美的quest
- 高定蛋糕可以吃嗎
- 就是一匹愛折騰的野馬，受虐型人格相見歡
- stella做蛋糕會成功嗎
- AI對蛋糕女神的影響
- 我們心裡感受到的危機是什麼

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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期Stella聊他在logistics行業的工作體驗。

本期內容：
- 說好的蛋糕女神嘉賓呢
- 什麼是logistics
- operations DA vs. Product DS vs. ML/Operations Research
- Logistics ds一般要跟什麼team/人交流
- ds項目怎麼落地
- logistics適合什麼樣的朋友
- 下期再次預告：做蛋糕如何成功

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#datascience #techcareer #dataanalytics #machinelearning #數據分析 #數據科學 #北美生活 #北美 #物流 #logistics #operationsresearch #logisticsmanagement

Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期Amy聊他在adtech的工作體驗。

本期內容：
- 孩子升學危機 & 母親的關注
- 什麼是adtech
- ads 有哪幾種？
- adtech有哪幾個players
- data science in adtech
- adtech適合什麼樣的朋友
- 下期預告：做蛋糕如何成功


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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期新年加場，本來想chill的兩人給大家拜年啦！

本期內容：
- 新年快樂
- 怎麼過年
- 上期反饋：關於成為木匠的可行性
- Amy的背景
- Stella的背景
- 未來的podcast主題
- 關於發紅包

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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。第一期向大家介紹我們開始聊天的初衷，也邀請大家加入我們探索新方向的旅程。

本期內容：

• 兩位data scientist對於職業生涯中的轉變和挑戰的看法
• 入行時的工作環境
• full stack data scientist 工作中的種種挑戰
• data science行業的變化
• 新技術的採用和職業發展的困惑
• 對於職涯中年危機的感受，包括工作的疲倦感和危機感
• 初創公司的經歷
• 數據科學家需要具備的軟技能。她提到內部推動和與利益相關者管理的重要性
• 新技能養成？