人工智慧（AI）的發展演進中，機器學習是經常被提及的數據演算法，而提到機器學習，就不能不接著提到「深度學習」。究竟深度學習是什麼？與機器學習的差異在哪？又可以應用在哪些功能領域上？本文將介紹深度學習（Deep Learning）的運作方式、深度學習與機器學習的差別、深度學習的運作模型、產業發展和需求以及相關職缺資訊。 文章大綱一、什麼是深度學習？深度學習與機器學習的差異二、模仿人類大腦的認知模式， 4 大常見深度學習的類神經網路三、深度學習的無限可能！DL 在產業中的 7 種用途四、深度學習工作有哪些、薪水多少？就上 Cake 找！ 一、什麼是深度學習？深度學習與機器學習的差異 在機器學習環境下，要讓電腦可以學習特定任務、指定動作，科學家需要提供電腦大量的結構化、標籤化資料進行訓練。電腦在不斷接收資料、分析數據的過程中，才能在科學家標籤過的資料中對於特定數據的特徵，在判斷上得以越來越熟練精準；而若電腦的判斷結果有誤，就須透過科學家介入調整，以加強機器學習的精準度。 廣義上來說，深度學習可以說是機器學習的一個分支。跟機器學習不同的是，深度學習是透過「類神經網路（ANN）」為基礎架構，模仿人類大腦建立認知的方式進行資料學習，讓電腦能夠自己建立特徵知識以作分析判斷，而不再透過人們指引或提供已標籤化過的資料進行訓練；亦即，機器學習需要人工介入的方式引導機器進行學習，而深度學習可以讓機器能夠「自主學習」。AI 人工智慧、機器學習、深度學習、類神經網路關係圖 深度學習的「深度」，意指多層的神經網路，深度學習透過分層的神經網路演算法，可將大量資料中的特徵進行分層分類，篩選掉低價值的特徵值，保留高價值的特徵，讓電腦能夠汲取出對機器學習更有效的特徵值。 由於能夠自行建立特徵及知識庫，深度學習可以對於更大量的未標籤資料進行分析判斷，也讓深度學習處理應用在更多元的數據資料；而對企業而言，使用深度學習可以減少事先標籤化資料以及許多人工維護資料庫的成本，也讓企業大大增加導入 AI 與深度學習服務的意願。隨著大數據時代的來臨，無標籤資料量劇增，也讓深度學習擁有更大優勢。延伸閱讀：什麼是機器學習？解析機器學習 4 大模型、常見產業應用和職缺 二、模仿人類大腦的認知模式， 4 大常見深度學習的類神經網路 深度學習背後的類神經網路有數十種，能因應不同的使用者對電腦學習的應用需求，搭配不同的類神經網路使用。以下分別簡要介紹 4 大深度學習的類神經網路： 深度學習四大類神經網路 深度神經網路（DNN）：深度學習以多層的類神經網路 ANN 進行資料判斷，而當神經網路的多層架構達到 5 層以上，便稱為深度神經網路（Deep Neural Networks）。深度神經網路的分層更多，神經網路間的連接結構更多元，適合應用於資料分類（classification）的任務。遞迴神經網路（RNN）：由於計算圖結構的特色，遞迴神經網路（Recursive Neural Networks）可以透過模擬並分析數據間的依賴關係，適合處理有序列相關的數據資料，判斷過去、現在與未來或前後文關係。透過計算圖結構的變型，遞迴神經網路更適合應用於時間相關、自然語言處理（NLP）、語音辨識的深度學習模型中。卷積神經網路（CNN）：透過將接收的資料轉換為二維結構 / 數位矩陣，卷積神經網路（Convolutional Neural Networks）可以更有效率地處理格狀結構化數據（Grid-like Data）。也因此，卷積神經網路更適合被應用於臉部、物件辨識以及影像分類。生成式對抗網路（GAN）：生成式對抗網路（Generative Adversarial Networks）由兩個機器學習模型組成，一為生成網路，另一為判別網路。GAN 的運作模式為生成網路不斷生成數據，判別網路再接著辨識接收的數據真偽，兩邊網路在「對抗」中達到平衡，最終可以生成出更真實、更高解析度的圖像。目前的 GAN 主要應用於影像領域，不過業界判斷生成式對抗網路在影音領域也有相當大的發展潛力。 三、深度學習的無限可能！DL 在產業中的 7 種用途 由於深度學習能夠處理無標籤化的資料，在大數據時代下，深度學習模型擁有近乎無窮無盡的大量數據可以作為訓練數據來源，也因此深度學習可以靈活應用於更多元廣泛的領域中。事實上，深度學習已經陸續被套用在一些前期技術服務上，目前最廣泛應用有以下四大領域： 電腦視覺：透過深度模型的影像判別能力，電腦可由圖像、影片中分辨出人像、物件、表情，並自行判斷並執行對該影像、影片內容的下一步動作。語音識別：深度學習模型可以透過語音識別功能，對不同口音、語氣、音調等語音內容進行辨識，並將對話內容轉成文字等。自然語言處理：深度學習可以透過自然語言處理模型，篩選文字、語音重點與意義，進行內容彙整、分析、及回應。推薦引擎：深度學習可以追蹤使用者的行為並進行分析，預測使用者偏好並推薦相似產品或符合偏好的服務；也可以透過整理使用者數據，幫助企業開發新產品服務。 若將這些應用功能合併運用，便能在各式領域中延伸新型態的深度學習應用： 社群媒體：透過電腦視覺、語音辨識及自然語言處理，可對平台上內容加強審核篩選，移除不當內容智慧交通：可即時判別路上交通狀況，辨識行人、路面車道規劃、交通號誌，加強自駕車的偵測安全智慧製造：自動偵測工廠內是否有人員、物件位在危險區域內，提升員工的生命安全與設備損失智慧醫療：透過語音識別以及自然語言處理進行電腦問診，協助醫療人員進行診斷，減少醫護人力成本；也可透過電腦視覺協助醫療人員偵測患者癌細胞等病變廣告行銷：透過推薦引擎的運算，深度學習可以幫助商家、串流服務、或行銷團隊自動推播更精準的推薦商品或服務給消費者，例如：Netflix、Spotify 的個人化建議清單財務金融：透過深度學習的序列分析與預測能力，電腦夠協助投資者評估金融產品市場價值；銀行可透過電腦視覺進行銀行資料控管，識別可疑網路活動，加強銀行網路的資料庫安全性數位客服：企業可透過自然語言處理導入聊天機器人，即時接收並針對情境提供實用的回覆，大大減少客服人員的成本 AI 工作全攻略｜搜尋完整 AI 職缺隨人工智慧風潮橫掃各行各業，催生出大量新興 AI 職位和需求。該怎麼找 AI 工作機會、躋身高薪 AI 產業？一覽 Cake 完整的AI 職缺情報，應徵你夢寐以求的 AI 工作！ 透過Cake AI 人工智慧主題職缺專頁，快速掌握人工智慧相關職缺與求職攻略 四、深度學習工作有哪些、薪水多少？就上 Cake 找！ 由於深度學習的應用潛力廣泛，越來越多企業接連開出深度學習相關職缺，從影像識別、資料庫分析、語言識別開發、到演算法開發等職位內容皆有涵蓋。若你對於深度學習相關工作有興趣，歡迎上 Cake 找工作平台尋找更多機會！ 推薦職缺 延伸閱讀：你了解 AI 產業嗎？關於人工智慧不可不知的大小事！

疫情時代使得許多生活習慣有了劇烈的變化，比如說以前午休時間大家會結伴外出吃飯，現在則是選擇外帶或是外送。而在「吃」這個每天都必須滿足的需求上，也是許多公司會用以提高員工留任率的公司福利。 本集《科技職涯》邀請到目前在 inline 擔任 VP 的 Vita，與大家分享 inline 如何幫助企業發展建構成完整的員工福利、並用自動化的工具達到最好的效率！ Vita 在職涯前期大多從事 BD 和 Sales 相關的工作，在 inline 之前，也累積了 Uber、eBay 還有甲骨文旗下、同樣經營旅宿系統的 MICROS Systems 等等的職涯經驗。在這段豐富的職涯旅程中，Vita 有哪些學習與收穫？inline 又帶給他哪些發揮的空間呢？一起來聽聽本集的《科技職涯》。Podcast 各節摘要03：30 疫情時代下的餐飲產業趨勢 09：40 inline 開發企業訂餐方案的契機 10：40 「企業訂餐方案」如何運作？ 12：10 inline 團隊如何幫助餐廳業者在疫情中行銷 12：55 inline的員工福利在招募及管理團隊有哪些幫助？ 16：10 inline 如何確保每單的品質以及未來規劃是什麼？ 18：20 inline 開發訂候位系統的契機 20：10 Vita 加入 inline 時，inline是什麼樣子？ 22：35 Vita 決定加入 inline 的原因及堅持的理由 26：40 Vita 對於職涯的追求 29：30 在豐富的職涯歷程中，帶來了哪些重要收穫？ 疫情時代下，餐飲業所遇到的困境及轉型 2020 年，新冠疫情肆虐全球，人們的生活習慣被迫改變，餐飲業更是受到強大的衝擊。 目前在 inline 擔任 VP 的 Vita 分享道，因著全球疫情升溫，待在家的時間變多，飲食習慣有了巨大的改變。由於防疫的因素，人們更願意「吃得健康、吃得好」；客單價也一同提升，外帶外送產值達到了三百億台幣。 Vita 也分享，inline 觀察到「合菜系列」的餐廳成為疫情衝擊下的第一波受害者。反之，在台北市年輕族群比例高的消費者樣貌下，美式且中小型的餐廳受到的衝擊較小。此外，除了外帶外送的服務普及化， Ghost Kitchen（只有外賣服務的虛擬廚房）也成為疫情下新興的產業型態。許多餐廳開始思考如何在外帶外送的情況下，依舊保證餐點保有內用的品質及體驗。 因此，消費者的行為、餐廳的經營方式雖然因為疫情而產生質變，但並不會因為疫情趨緩而消失，而是成為擴大餐飲經營的契機。 在餐飲業低迷的氣氛中，inline 如何突破重圍？ 「inline 追求與餐飲業『共好』的企業理念。」Vita 說道。 以餐廳為服務對象的 inline ，隨著訂位的需求消失，業務也受到嚴峻的挑戰。Vita 表示，在業務受到影響時，inline 團隊的第一個念頭是 — 合作的餐廳該如何在嚴峻的情勢中生存？ 在疫情升溫以及外帶外送的利潤被嚴重壓縮的環境下，inline 開始思考如何建構對餐廳友善且永續經營的外帶外送服務，協助餐飲業更穩定且更有效率的成長。 inline 從自己開始 — 如何用超強員工福利提升招募效率 員工留任率？ 從自身需求出發，打造三贏局面的「企業訂餐方案」 疫情期間， Work from home 的比例大幅提升，餐廳暫停提供內用服務，inline 的夥伴們自己就面臨了「吃」的問題，讓他們開始思考 — 有沒有什麼方法可以有效率、有品質地解決「吃」的需求呢？如果公司一起團訂餐點，從以前只是偶爾發生到現在每天都需要，有沒有什麼好的解決方案？ Vita 接著分析，企業若要團體訂餐，過去常常是一個同事負責、單獨一人為窗口負責聯繫多間餐廳，造成大量的溝通成本浪費。因此 inline 秉持著「用科技解決問題」的理念，開發出 「企業訂餐方案」並與知名餐廳合作，確保餐點品質以及減少在規劃餐點時所花費的時間。 如何掌控品質與流程呢？ inline 透過員工與司機共同配送，確保每個環節都能達到完美，以及對品質和流程能夠達到完整的掌握。Vita 也分享，inline 夥伴親力親為的做法讓不少客戶都覺得很驚艷，未來他們也會持續觀察、優化流程，確保服務能夠越來越完善。為了確保企業訂餐方案的品質，inline 的夥伴會親自跟車、運送餐點。 致力於「共好」的 inline 不僅與餐廳追求共好，inline 也從內部需求出發，開發出「企業訂餐方案」並發展成具體的員工福利，追求與「員工」也能達成共好。 在高強度的工作環境下，inline 提供的員工福利，讓每一位夥伴能夠減少思考今天要吃什麼的時間，同時也能感受到自己是「被照顧」的，進一步增加歸屬感。站在公司的角度，「企業訂餐方案」更達到照顧員工的功能，並且提升夥伴的工作效率。於餐廳、企業、員工而言，都是往前邁進的。inline 內部的聖誕節活動 Vita 多元發展並追求「創造價值」的職涯旅程好奇 Vita 有哪些豐富的業務與 BD 經驗嗎？來看看Vita 完整的 Cake！ 如果你也喜歡 Vita 的 Profile，歡迎使用 Cake 製作獨一無二的履歷 🙌🏻 「每一份的工作經歷都成為現在的養分。」 回想職涯的起點，在選擇工作職位時，Vita 認為 BD 與 Sales 最清楚產品能夠帶給客戶哪些影響力，幫助客戶及產品做連結，並透過這個職位來了解整個產業及公司。 隨著產業轉型以及角色的變化，擔任業務的經歷讓 Vita 有機會接觸不同的行業、了解整體就業市場，這項經歷也幫助她在日後以營運的角度出發，與其他團隊合作以及支援前線夥伴。 剛進入職場時意外成為業務的經驗，讓 Vita 了解到業務的價值 — 為公司創造營收以及為客戶創造價值，而這一份工作帶給她的成就感，更確立了日後成為 BD 的職涯方向。 「過去在 eBay、Uber 的經驗幫助我翻轉過去的職涯思維。」 在 eBay 時，Vita 學習到如何利用數據來扶持台灣賣家與全球賣家做競爭。這項經歷也成為了職涯的重要轉捩點 — 從與數據毫無關聯的產業進入到電商產業，從此開啟了與數據形影不離的職涯發展。 在 Uber 工作的期間，推翻了過去在傳產及 SI 「順著做」的工作思維。在法規的挑戰下，Vita 學習到如何在不利的環境中堅持傳達公司理念 產品的價值。在 Uber 建立的「挑戰心態」更幫助 Vita 能夠在新創的高強度工作環境中持續的快速成長。 「影響力，是支撐自己持續付出的動力。」回憶過去職涯以業務、BD 為核心發展方向，Vita 這麼分析自己的選擇初衷。 日復一日的工作總是有疲勞的時候，而每個人內心無論好壞，都有各自的選擇，來支撐自己在職場上持續付出。對 Vita 而言，解決問題所帶來的影響力、有沒有機會拓展自己在職場上的里程碑，是讓他選擇在 inline 開啟職涯新篇章並持續與 inline 一起成長的主要原因。你也在尋找更有效率、品質更好的員工福利解決方案嗎？秉持著「用科技解決問題」以及「讓員工能夠吃得好、吃得健康」的理念而開發出的「企業訂餐方案」，成為 inline 員工最貼心的存在。透過這項方案，企業能夠簡單且快速的完成訂餐，讓每一位員工都能得到「被照顧」的感受，同時幫助餐廳彌補在疫情期間受到的損失，創造了三贏的局面。 立刻了解更多 inline 企業訂餐方案：https://lihi1.com/FFAmy Vita 的精選書單高手學習萬維鋼Vita 的讀後感 📝無論是在學、工作、嗜好、或生活，我們都會碰觸到新知識或技能的學習，高手學習把高效學習有結構的做剖析，其中『建立連結』與知名作家謝哲青的分享過的自己的學習方法相同，十分受用。 吃便當鄭進耀Vita 的讀後感 📝這不是便當評鑑，而是人生百味。一日三餐，每一餐與生命的連結都有著不一樣的故事，當我吃著美味的便當及看著書裡的故事時，更能感謝當下的美好以及生命的光。 活了一百次的貓佐野洋子Vita 的讀後感 📝大家還看繪本嗎？『活了一百萬次的貓』是一本能讓一直在追尋『什麼是人生這個問題？』的大人們，重新思考自己心中的答案，讓我們都不枉此生。<a href="https://lihi1.com/FFAmy" target="_blank" data-saferedirecturl="https://www.google.com/url? 更多人才的精彩分享，敬請鎖定 Cake 的《科技職涯》Podcast！《科技職涯》是由 Cake 製作的 Podcast 廣播節目，專門邀請在科技、數位等不同領域的工作者來分享職涯趣事及觀點，目前可以在 KKBOX、SoundOn、Spotify、Apple Podcast、Google Podcast、MixerBox上收聽，歡迎追蹤 

以往說到資料分析，我們大概都會馬上想到功能強大的 Excel。但是隨著網路與行動裝置的普及，企業能夠更精準即時地收集到每位使用者的資料，數據量因此變得十分龐大、複雜，傳統的基本分析不敷使用，此時就需要資料科學（Data Science）的協助。而這幾年討論度很高的機器學習（Machine Learning）、運用人工智能（Artificial Intelligence）及深度學習（Deep Learning）下圍棋的 AlphaGo 等等技術，都有資料科學的參與。加上近年大數據的話題很夯，資料科學成為炙手可熱的專業，企業對資料科學家（Data Scientist）、資料分析師（Date Analyst）等人才的需求增加。在 2020 年，美國市場對於資料科學家的人才需求成長了 37 %、資料工程師則是 33 %，與資料科學相關的人工智能人才需求更是增加了 74 %。各大企業都在搶人才，薪資待遇自然也十分有競爭力。今天，科技職涯第二季的第二集，我們邀請到了結合顧問與資料分析背景的 David ，來聊聊他在大公司、新創的職涯歷程，以及決定攻讀博士的重大決定！Podcast 各節摘要02:00 請 David 分享加入 APT 及 Mastercard 的過程 07:13 APT Mastercard 重視的人才特質是什麼 ？ 12:39 分析顧問的工作內容是什麼？ 16:20 在 APT 和 Mastercard 時期，工作最有趣的事情是什麼？ 18:06 擔任顧問時最有挑戰性的事情是什麼？ 25:50 為什麼會轉換方向加入新創？ 30:37 在新創的資料科學家與大公司有什麼不同？對於資料科學一直都有強烈興趣和熱情的 David ，其實曾於兩年前申請 PhD ，卻因緣際會加入了APT（Applied Predictive Technologies，2015 年被 Mastercard 併購），成為了一位分析顧問，開啟意料之外的職涯。今天將要請 David 來跟我們介紹分析顧問的工作挑戰與成長，以及一位資料科學家在大公司與新創的觀察。1. 分析顧問是什麼？分析顧問的日常工作包括整理與分析資料、協助客戶定義需要解決的問題、設計如何進行商業上的實驗等。而作為以資料數據為核心的顧問，David 也會幫助客戶建立企業內部的數據文化。在面對本身就有完善資料團隊的客戶，例如金融業，有時甚至要競爭彼此提出的解決方法，教學相長的過程讓人印象深刻。David 也和我們分享 APT 重視的人才特質，一如傳統的管理顧問像是 McKinsey、BCG，包含「ABCDF」五點。A-Analytical 數據分析能力：對數字的敏感度、能細心計算、能舒服接受大量數字。B-Business Sense 商業敏感度：是否知道進入新市場需要觀察的數據為何、各產業最重視的項目等等。C-Communication 靈活溝通：內外部都需要大量溝通，需要能找到彼此喜歡、有效的溝通方式。D-Drive／Ownership 抗壓力與領導力：是否有將事情做好的動機，去解決客戶2-30年都解決不了的問題。F-Fit 企業文化：以 MasterCard 為例，企業願景為建造一個不需要現金的世界、隨時隨地都可以安全進行每筆交易，所以一定要對支付有興趣。David 回憶道，他在應徵 APT 時同樣經歷了顧問業為人所知的個案面試。需要在 30 分鐘內建立架構、整理需要的數據，在現有的資料中找出 insight ，最後再模擬向客戶的 CEO 說明一個完整的故事，是非常高壓的面試經驗。然而，在正式工作中，一個提案往往要數天甚至數週才能產出，顧問的產業經驗也不可能比得過深耕幾十年的客戶。所以，比起提案結果的好壞，過程中思考的邏輯、判斷所需資源以及主導專案進行的能力，才是面試官想要看到的。有心想要進入顧問業的聽眾，也可以經由練習培養解個案的能力。2. 在 APT、Mastercard 的收穫與挑戰David 曾經待過有「資料顧問界 McKinsey 」之稱的 APT 、擁有龐大資源的 Mastercard ，與許多不同的產業、國家以及其他辦公室的同事合作。在這過程中，因為彼此之間的文化差異以及產業成熟程度不同，讓他擁有了豐富的視野及溝通經驗。身為顧問，不僅內部常與資深的同事、主管合作，客戶的窗口也通常是經理、Director 等級的管理階層，而最終也常有機會向客戶的 VP 、SVP 報告。David 分享，可以觀察到企業高層的觀點及溝通方式，對於新鮮人來說是非常有趣難得的經驗。要獲得這麼豐富的收穫前，必須先克服挑戰性極高的顧問工作。David 在 APT 時曾經最多同時負責 6 個專案，一天的時間可能除了睡覺以外都在工作。因為時間有限，他必須確保自己專注於有意義、有效率、能夠達成目標的項目。除了資料分析的本業以外，分析顧問也需要注意各種大小細節。例如，不同產業對於數據資安的控管程度不同，分析顧問必須確保每筆資料都有嚴謹的 security check、資料沒有被濫用。客戶可能因為產業、國家而有不同的工作文化，例如中國希望用詞、做法能夠接地氣；菲律賓則是步調相對較慢等等。以上非資料科學專業的細節，卻可能嚴重影響專案進度、客戶滿意度，也是不能忽略的。3. 大公司與新創的資料科學家比較儘管擁有精彩的經歷，David 卻因為清楚自己更想要做從 0 到 1 、1 到 100 的事情，決定離開資源豐富的 Mastercard、加入新創 Migo。David 也向我們分享他如何思考這樣的職涯轉換。除了大公司與新創所在的產品生命週期不同以外，比起支付產業，他對於旅遊、娛樂更有興趣。同時，他也因為過往擔任國際志工的經驗，認為娛樂在任何地方都是一個重要的需求，因此他十分認同 Migo 希望能將數位資源傳遞給每個人的理念。新創重視彈性，除了常常直接面對臨時的狀況、需要即時處理以外，因為不一定是每位成員都曾與資料科學家合作過，所以只要是與數據有關的事都會直接找上 David。在 Migo 的旅程中，他也曾和不同組別的同事協作，有時參與 UX design，協助調查設計和分析；有時擔任像是 Project Manager 的角色，協助行銷團隊梳理想法。正是因為其他成員不熟悉如何與資料科學家協作，所以 David 建議有興趣在新創擔任相關角色的聽眾，務必要訓練自己有很強的領導力，不只做好自己的事情，而是同時協助同事了解資料科學的好處、價值、無法解決的問題，以及各階段可以應用的內容。過去在大公司，資料科學家負責分析資料、做報告、建系統。然而在新創的經驗讓他學習到，為有限的資料庫建立模型不一定有意義，也許基本、簡單的功能才是公司需要的。而與顧問工作不同的是，自己再也不只是提供建議的人，而是從提出到執行一條龍，所以要更精準把握時間與資源。（下集待續！）走過成熟的大公司與充滿變動的新創，David 並不是選擇比較喜歡的公司類型開始深耕，而是決定要前往哈佛大學攻讀量化行銷的博士學位！你也好奇他如何從科技管理職轉彎踏進學術領域嗎？身為資料科學家為什麼是選擇商學院而不是電腦科學、統計呢？更多關於 David 的職涯甚至是生涯規劃的細膩思考，都在下週的科技職涯 Podcast！更多人才的精彩分享，敬請鎖定 CakeResume 的《科技職涯》Podcast！《科技職涯》是由 CakeResume 創立的 Podcast 廣播節目，專門邀請在科技、數位和新創領域的工作者來分享職涯趣事及觀點，每週三固定更新，目前可以在 SoundOn、Spotify、Apple Podcast、Google Podcast上收聽，歡迎追蹤 🎧如果想知道更多資料科學的技術與應用分享，歡迎到 David 的 大鼻觀點facebook 粉專看看；如果你想系統化地開始學習資料科學知識，也可以參考 David 在 Hahow 上開的課程 - R語言和商業分析、R語言和文字探勘！延伸閱讀：想成為資料科學家？精選 11 門資料科學自學資源、求職管道

不知道大家有沒有過這種經驗 — 時間充裕的時候，可以慢慢地用習慣的方法做事，雖然不見得是最好的方法，但是最熟悉。 然而，當需求突然大量產生、時間又不夠時，就很考驗原本的做法是否有效率、不會出錯。比如說疫情一開始大家還不太熟悉這個疾病、還沒找到最好的應對方式時，突然湧入的大量病人造成醫護人員措手不及，醫療能量不足的議題持續被討論。 此時，讓醫護人員能夠全力發揮他們原先的專業，解放其他紀錄、整理資訊等等的工作內容，就顯得格外的重要。在今天的這集《科技職涯》中，我們邀請到了專注於醫療科技解決方案 AICS，來跟我們分享他們的觀察與投入！Podcast 各節摘要02:55 AICS 是一個怎麼樣的團隊？ 04:05 AICS 為什麼選擇發展醫療領域？ 06:30 如何判斷一個領域的發展天花板？ 07:40 AI 投入到「醫療資訊科技」有什麼困難？ 10:40 相比風口上面的題目，為什麼 AICS 更想選擇「有永續性」的？ 12:30 Ted 和 Yimin 在 AICS 最印象深刻的專案 17:20 在聯發科工作六年後，Yimin 為什麼會加入 AICS？ 20:55 在 ASUS 旗下的 AICS 工作是怎麼樣的體驗？ 21:55 在趨勢科技工作 20 年後，Ted 為何決定要加入 AICS？ 23:10 Ted 在趨勢科技的成長 27:00 AICS 注重人才的哪些軟硬實力？使用哪些技術？ 29:35 AICS 的面試流程 31:55 AICS 如何培育新人？ 33:00 AICS 夥伴的海外職涯機會 33:30 Yimin 的爭取薪資技巧 AICS 是一個怎麼樣的團隊？ AICS（ASUS Intelligent Cloud Services）為台灣電子消費產品佼佼者 ASUS 旗下專攻 AI 雲端領域的軟體新創團隊，致力於提供 AI 技術相關的解決方案，來幫助企業、產業轉型，並以醫療資訊科技為主要的發展領域。 回顧三年前華碩成立 AICS 的起心動念，目前在 AICS 擔任 Senior AVP 的 Ted 分享，華碩董事長施崇棠先生認為，台灣在過去幾年網路產業大幅興起的時代相當沈寂、幾乎沒有什麼新的產業產生，同時也觀察到 AI 會是未來的大熱趨勢，若台灣再錯過這個新時代，就會相當讓人擔心，因此，專攻 AI、Data 和 Cloud 的 AICS 應運而生。目標成為「醫療資訊科技」領域的火車頭 AICS 成立後，帶著華碩對於台灣軟體、AI 產業的發展期許，嘗試過智慧工安、智慧零售、智慧交通等題目，但發現發展常有其局限性，只能不斷優化現有的產品、服務，但是無法產生新的商業可能性。 AICS 想要找到一個能夠不斷翻轉、產生新興商業模式的領域；Ted 以 Facebook 舉例，如今以廣告作為主要營收的 Facebook，在創立的第一天卻是以「社群」作為產品的初衷，社群帶來的大量數據使得 Facebook 不斷開創新的產品、發展各式各樣的商業模式，也成就了如今的 Meta 版圖。 而在台灣，經歷過許多嘗試後，AICS 發現一片讓人興奮的藍海 — 醫療資訊科技領域。「我們發現近幾年普及電子化的病歷累積大量未挖掘的數據價值，而 AICS 也希望能夠為台灣傑出的醫療軟實力，提供堅強的資訊科技後盾，成為建構台灣醫療產業生態系的火車頭。」Ted 分享道。 在醫療領域做 AI 有多困難？AICS 面臨的 2 大挑戰 在智慧手機普及的現在，我們的生活需求仰賴各式各樣的軟體來輔助、解決，大眾對於應用程式的操作都有基本的熟悉，即便是需要上手新的 App 也相較以前容易。AICS 過去也曾嘗試過各式各樣的醫療 AI 服務，包括 ICD-10 智慧編碼、用藥安全、CDSS 臨床輔助決策系統以及 Lumos 大數據分析平臺等，但在導入到醫院的過程中，AICS 發現了兩大困難 — 醫療數據相容性（data interoperability）與跨平台應用服務相容性（application interoperability）的問題。 在過去，即便是將資料、數據電子化，但是各家醫療院所各自發展自己習慣、熟悉的紀錄與歸檔方式，因此有不同的格式、品質也不一，導致資料清整曠日廢時、整合困難。同時，也因為各家醫院自己開發醫療資訊系統、沒有共同的介面標準，所以整合不易，進而直接影響到使用者體驗。 以華碩之力，帶頭建立醫療資訊科技標準 歸根結底，AICS 發現造成上述問題的核心原因，是因為沒有統一的「醫療資訊科技標準」。而在醫療資訊科技發展相對成熟的市場，通常都會由政府、龍頭企業去建立相關的標準，或是直接導入國際的標準，而現階段台灣在以上的資源都相對缺乏。 「題目不一定追求風口，但必須是永續的，而且是對社會有正面影響。」回顧當初 AICS 選擇醫療領域發展的初衷，Ted 分享，除了對於醫療資訊科技領域的發展潛力感到興趣以外，華碩也深感自身作為大型企業的責任。相對於資源有限的新創，華碩更應該積極投入、協助產業打造基礎建設，而後也能讓更多不同種類、不同專長、不同規模的企業都能夠願意加入、對於成為產業的一份子更有信心。 以軟體與 AI 優勢，與整個醫療產業一起進步 ICD-10 智慧編碼 — 提升醫護人員的編碼效率 說到在 AICS 參與到最印象深刻的專案，Ted 想到的是「ICD-10 智慧編碼服務」。在過去，醫生需要靠自己的記憶跟經驗來進行編碼，ICD-10 智慧編碼服務則是利用 AI 技術去分析病人的病歷，然後產生對應的編碼，不但可以提高醫護人員的編碼效率，而且當醫院在進行申報的時候，也能減少被健保署核刪的可能。 ICD-10 智慧編碼服務推出以來，包括中山附醫、彰化基督教醫院體系、嘉義基督教醫院、慈濟醫院體系，還有振興醫院等等醫療院所都導入採用；並在 2022 年的七月與新加坡最大的綜合醫院陳篤生醫院，合作血液疾病與大腸診斷的服務，目前累計已經超過 20 多間醫療院所、包括醫學中心的合作經驗。 Lumos — 將「大數據」轉換成醫療研究需要的真實世界「證據」 目前在 AICS 擔任 Engineering Manager 的 Yimin 則分享，他參與過印象最深刻的產品是一個協助研究人員進行醫學研究的平台 Lumos。 在醫療產業，每一顆新藥、每個疫苗或每個臨床決策的開發，都需要嚴謹的證據來做佐證，過往這個繁瑣的收集流程可能需要耗費 1-2 年以上，而利用 Lumos 則可以縮短在幾週、甚至是一個月內完成。 在開發的過程中，會遇到蠻多醫療領域、醫療場景特別的需求或問題。Yimin 舉例，AICS 會需要先去了解「醫學研究有哪些步驟跟哪些流程」，會需要有哪些數字、產生哪些數據結果的產生。 此外，整個醫院的系統通常是透過不斷地拼裝才組成今日的樣貌，所以會有很多零碎的 subsystem、資料可能散布得非常廣；因此對於 AICS 來說，如何整合、聚集資料、定義出 common schema 以利研究人員後續的應用跟查詢，也是很大的挑戰。 最後，則是要協助研究人員相對複雜的查詢需求。舉例來說，研究人員可能會想要知道「得過二型糖尿病的患者連續服用 SGLT2 藥物 3 個月，而且在 1 年內發生心衰竭或截肢的機率」，而傳統的關聯式資料庫完全很難滿足這類型的需求。 因此，AICS 必須導入兩個技術 — column-oriented 的 ClickHouse 跟 Elasticsearch NoSQL 的解決方案來滿足需求，並搭配 AICS 團隊自主開發的前端後端；其中後端使用微服務架構、使用 Kubernetes 來做基礎建設。 「根本問題沒有解決的話，發展再多的服務都會事倍功半。」Ted 補充道。AICS 自己歷經過服務、產品實際落地時遇到的挑戰，深刻體會到核心問題 — data application interoperability 如果沒有解決，對於產業的幫助是有限的。 因此，AICS 目前將重心放在智慧醫療資訊平台（xHIS）的建設中，這是一個極其複雜但又至關重要的項目。「大家可以想像一下，20 多年前成立的 Salesforce，成功將傳統的 CRM 服務轉型到雲端，而今年 8 月初，它的市值已經超過 3000 億美元。而 AICS 就是想要師法 Salesforce，打造出醫療界的資訊科技服務平臺。」Ted 舉例。平臺化可以解決各醫院資訊人力技術不足的問題、降低維護成本，進而提升醫療照護品質與效率。對於醫療科技產業本身來說，也能夠引入更多的開發者加入，一同協助台灣與世界的智慧醫療轉型。 你也是軟體人才嗎？來看看 AICS 從不設限的發揮舞台！ Ted Yimin 從穩健環境到 AICS 的挑戰之旅 AICS 想做的事情很大、很難，而 Ted 和 Yimin 先前各自在趨勢科技、聯發科工作了 20 年與 6 年，在整體環境、條件都不錯的狀況下，為什麼會想要加入 AICS 挑戰重重的困難呢？ Yimin 分享，除了不遜色於聯發科的薪資以外，AICS 專攻的大數據、雲端服務領域是作為工程師的他很有興趣想要參與的熱門領域。此外，AICS 雖然隸屬於 ASUS，但是整體的氛圍、文化以及工作步調都是新創的風格；不管是產業類型或是管理方式，都讓 Yimin 發現很多可以發揮的機會。同時，同事們保持著積極成長、討論的心態，對於知識、技術也都樂於交流分享，整體的團隊氛圍也讓 Yimin 覺得非常加分。 而 Ted 在加入 AICS 前，在台灣知名的軟體公司趨勢科技工作了 20 年，不僅歷經了趨勢科技上市的快速過程，也在有著「台灣軟體人才黃埔軍校」的趨勢科技累積了 to B、to C、地端、雲端、不同規模的客戶企業經驗，自己也從開發測試到專案經理、產品經理然後到中高階主管，累積了扎實歷練。 除此之外，Ted 在趨勢科技的後期也爭取到了內部的創業機會，做過遊戲直播、AI 智能剪輯等題目，四年的創業經驗讓 Ted 發現自己對於創業的熱衷。因此，即便當時有機會回到過往在趨勢科技的位置繼續成長，Ted 選擇了同是內部創業而起的 AICS，繼續實踐自己的創業志向。 AICS 團隊必備的軟硬實力 面試流程大公開！ 「我覺得他必須得是個 missionary，也就是有熱忱的人。」說到 AICS 夥伴的必備軟實力，Ted 認為最重要的是心態 — 醫療產業極需數位升級與轉型，而 AICS 想要最新穎的技術來協助醫護人員，所以必須要能夠換位思考，而熱忱是可以走得更遠的關鍵。 「大家可能會以為一定要會 AI 才能加入，實際上是不需要的。」Yimin 笑說，雖然 AICS 打造的是 AI 產品，但是數據處理、系統架設、前端後端的互動介面，都是不可或缺的。因此 AICS 內部也有前端工程師、後端工程師、測試工程師、資料工程師等夥伴。 在技術方面，AICS 將所有服務部署在 Microsoft Azure 上，在前端使用 Vue 3，後端使用 Node.js、Kubernetes 和微服務、資料庫使用 MongoDB 再搭配 AirFlow 做 ETL 的 pipeline，並使用 Selenium 的框架進行測試。 「AICS 牽涉到的技術層面非常廣泛，因為我們非常講究 end to end 的開發流程，還有整個服務體驗的設計。」Yimin 分享，AICS 內部的技術團隊建構非常完整，從前端、後端到 cloud platform 和 DevOps 全包，也有自己的 UI/UX design 團隊。 那麼，如果有興趣加入 AICS，該怎麼準備面試呢？Yimin 也同步分享了 AICS 的面試流程與準備訣竅！Codility Test：面試者可選擇自己方便的時間完成。Preliminary Interview：由一位面試官進行 Coding Interview，大約位於 LeetCode Medium 的難度，主要想要了解面試者的邏輯思維、程式語言以及應變能力。AICS 並不會限制面試者選擇使用的語言，也會建議面試者選擇最能夠展現自己能力的語言。Full Loop：完成前兩關後，會由 committee 決定是否進入到最後一關；Full Loop 包括 3-4 場 coding interview，若是資深的職位則會視情況加入 system design 的考題。 在整個面試當中，AICS 相當重視人才的邏輯思考能力以及熱忱的態度、表達能力等，當然也包括面試者對於專業技能以及過於經歷的掌握。Yimin 也分享，「讓面試官感受到未來會想要跟你一起合作」是面試中非常關鍵的部分，而在以上幾個面向都有達到標準之後，不管面試者手上有多少其他的 offer，AICS 也會很樂意積極地去爭取人才。 而在加入 AICS 之後，每位新人也都會參與 3 個月左右的 bootcamp program，在這個過程中會從最基礎的 data structure algorithm 開始訓練，到前端、後端、資料科學、機器學習、DevOps 等，幫助新夥伴們能夠快速上手、加入專案。 想用 coding 改變世界嗎？加入 AICS 一起與醫療產業高速成長！ 目前 AICS 擁有台北與新加坡兩個據點，台北團隊預計於今年年底前新增 30 個職缺、明年年底前擴增至 200 人的規模，而在新加坡部分則計畫在明年底前也達到 100 人的規模。 不管是 junior 或是 senior 的工程師、工程主管，都是 AICS 目前大舉招募的對象，也歡迎擁有醫學系背景或是醫療系統開發經驗的夥伴，一起投身智慧醫療轉型的行列，為自己、為親友創造更美好的未來！ 對於 AICS 有任何好奇嗎？歡迎透過 Linkedin 和 Ted Yimin 聊聊！ Ted Huang, AICS Sr. AVP - https://tw.linkedin.com/in/tedhuangtwYimin Yang, AICS Engineer Manager - https://tw.linkedin.com/in/yiming-yang-45aa88113 或是立刻瀏覽 AICS 的所有職缺 👉https://www.cakeresume.com/companies/asus/jobsTed 的精選書單AI 醫療 Deep MedicineDeep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human AgainEric TopolTed 的推薦原因 📝這本書我非常建議想做智慧醫療的人一定要去讀，它可以讓你對於智慧醫療可以有個基本概念，書裡提到很多真實的狀況， 有 AI 在醫療發展的限制，但也可以看到令人興奮的機會和未來可能性。 失敗的力量：Google、皮克斯、F1車隊從失敗中淬煉出的成功秘密Black Box ThinkingMatthew SyedTed 的推薦原因 📝有句心靈雞湯是這樣說的,如果你沒失敗過，那就表示你還不夠努力。當挑戰很難的任務時，最重要的是怎麼快速嘗試、快速失敗、然後快速迭代，這本書給了很好的引導，如何突破現有思維，試著與失敗坦誠相見，從失敗中提煉出有意義的學習，來幫助我們更快速的找到成功的路徑。 Yimin 的精選書單無瑕的程式碼：敏捷軟體開發技巧守則Clean CodeRobert C. MartinYimin 的推薦原因 📝很推薦工程師讀這本書，寫程式如果只是讓功能會運作，其實沒有很難，但程式怎麼寫叫做好？怎麼樣可以讓程式未來維護上更容易、更容易擴充、更容易被理解，這很要求在程式設計的邏輯思維，寫程式也是一種藝術。 零規則：高人才密度 x 完全透明 x 最低管控，首度完整直擊 Netflix 圈粉全球的關鍵祕密NO RULES RULESReed Hastings, Erin MeyerYimin 的推薦原因 📝這本書啟發我很多，在面對很多新的挑戰、和優秀的團隊一起共事，我一直在思考怎麼樣的團隊可以運作的更有效率，且又能讓每個人有更好的發揮，可以向 Netflix 學習他們的做法，透過透明公開的訊息傳遞，帶來更多自主責任的承擔。 更多人才的精彩分享，敬請鎖定 Cake 的《科技職涯》Podcast！《科技職涯》是由 Cake 製作的 Podcast 廣播節目，專門邀請在科技、數位等不同領域的工作者來分享職涯趣事及觀點，目前可以在 KKBOX、SoundOn、Spotify、Apple Podcast、Google Podcast、MixerBox上收聽，歡迎追蹤 

在上一集的 Podcast 中，我們和 Netflix 產品設計師 Kristy 聊到她的求學過程及職涯故事，包括在柏克萊讀書卻差點休學的驚險經歷、在 Aotodesk 的第一份正職工作，以及最後到 Spotify 和 Netflix 做產品設計的思維分享。 上一集這邊看：差點從柏克萊休學卻翻轉人生？Netflix 產品設計師的非典型職涯冒險！（上） 還記得 Kristy 提到自己非常喜歡旅行嗎？她因為工作需要經常到世界各地出差，觀察使用者行為，剛好與她的興趣不謀而合；而這一集，Kristy 將與我們分享旅行中的所見所聞與從中的收穫，在她的設計生涯中產生什麼影響，以及她觀察到在設計師生態圈中的現象。 對這些話題有興趣，甚至是想知道設計師職涯的心路歷程，就不要錯過這一集的《科技職涯》Podcast！ Podcast 重點節錄1:49 第一次決定開始旅程的契機？4:30 旅行過程中發展出的「神技能」6:00 分享非洲部落旅行的趣事9:47 設計圈觀察：新手設計師常有的疑惑14:42 自身經驗分享：給設計師的職涯建議21:01 Kristy 一路走來的信念 1. 旅行過程中發展出的「神技能」！ 提到開始旅行的契機，Kristy 笑說自己小時候的生活備受照顧，一直沒有自己一個人踏出去旅行過，即便有環遊世界的夢想，都只是放在心裡。直到她從柏克萊畢業、拿到 Autodesk 的第一份正職 offer，心想「我都能在經歷這麼多事情後從柏克萊畢業，有什麼好不能自己出去玩的？」便在上工前的一、兩個月空檔踏上旅途。 結果第一次旅行才不到兩個禮拜，Kristy 就在德國某家商店的試衣間弄丟錢包，後來即便幸運地找回來，類似的事件還是斷斷續續發生，甚至還遇過搶劫。講到這裡，Kristy 仍然一派輕鬆，現在的她看得很開，反而認為所有事情都是學習，讓自己從豪無防備迎接世界的旅行新手，轉變為知道何時該謹慎小心、何時可以放鬆玩的平衡狀態，「我也開始變得很會看人，後來也變成一個神技能。」 在旅途中遇過這麼多人，讓 Kristy 學會用一個人的眼神或散發出的氣場去判斷意圖，從交談的第一句話就可以摸清對方是善意或不懷好意，讓她後來在一些需要提高警覺的旅行地得以全身而退，也把這個技能應用在職場上，「跟別人溝通的時候，可以快速推測出他背後的目的。」 2. 設計圈觀察＋自身經驗分享：設計師要轉換領域很難嗎？ Kristy 說自己能走到現在，是因為在學生時期和職業生涯中接受了很多人的幫助，「他們也沒有要我回饋什麼，只是想要幫助我；我覺得現在的我應該也有能力做這件事情。」所以 Kristy 開始跟一些設計圈的朋友交流、討論，想要盡自己的心力幫助新手設計師。 這些新手設計師都會問些什麼問題呢？在交流的過程中，Kristy 發現大家普遍想知道的主要有兩點，第一是出國工作相關，包括該如何找到機會、面試相關等等；第二則是職涯，許多人對於自己現階段的職業發展感到困惑，想知道如何繼續，或是想要從 A 設計領域轉到 B 設計領域，卻不知道該怎麼做。 「我自己也在各個領域打轉過，就會跟他們分享我那時候是怎麼做的。」從網頁設計、建築設計、視覺設計，最後才到現在的產品設計，Kristy 的自身經歷讓她對轉換領域的不知所措都能感同身受，便能以過來人的角色給出實際的建議。Kristy 坦承自己在轉換領域、進入新職位的時候也會遇到掙扎，「我做了很久的視覺設計後，發現我過於注重細節，卻看不見大架構，對於產品流程和互動設計也懂得不夠多，所以自己又花了很多時間重新看書、找資料，把知識重新串連起來。」這種時候，Kristy 建議先找出自己還缺乏的技能、或還有進步空間的地方，然後想辦法補齊。 3. 不要怕跌倒的「成長痛」 從上一集的訪談中，我們知道 Kristy 憑著一股執著和直性子，破解一次次的危機，朝著自己嚮往的那條路上前進。被問起是什麼支持著自己一路往前進，Kristy 沒想太多就回答，「不要怕嘗試、不要怕跌倒，跌倒也沒關係，站起來就好了。」乍聽很簡單的道理，但是實踐起來真的沒有那麼容易，Kristy 自己也走過這一條「成長痛」的道路，「想要什麼就要去試試看，嘗試的過程可能不太舒服，會遇到很多平常不會面對的狀況，但如果沒有這個過程，就不會找到自己的路。」 因為清楚自己的初衷和目標，這些痛苦的過程就變得可以忍受，「即便當下看不到這些可能性，但其實一路走來我嘗試的所有事情，都是在幫助我走出自己職涯的路。」Kristy 用自己的故事告訴我們，只要懷抱著初衷前進，當你真的很想要做一件事情，全世界都會幫助你。 如果想知道更多關於 Kristy 的神奇經歷，可以參考 Kristy 的部落格；看完後，如果你也對產品設計師的工作有興趣，歡迎點這裡參考最新職缺！更多人才的精彩分享，敬請鎖定 Cake 的《科技職涯》Podcast！《科技職涯》是由 Cake 創立的 Podcast 廣播節目，專門邀請在科技、數位和新創領域的工作者來分享職涯趣事及觀點，每週三固定更新，目前可以在 SoundOn、Spotify、Apple Podcast、Google Podcast上收聽，歡迎追蹤 🎧

台股在今年改為「逐筆交易」的制度，與國際接軌，提高交易效率及資訊透明度；不過對於一般投資人來說，在撮合機制變快、反應時間變短的情況下，要吸收大量的投資資訊，證券下單 App 的體驗又不直覺，做出正確的投資決策其實是很難的。 而 Fintech 新創富果 Fugle，便透過大數據搜尋和機器學習推薦技術，結合使用者體驗設計，希望幫助投資人在大量資訊中，快速找出可以關注的重點指標，解決年輕世代不太投資的癥結點，讓更多年輕人有效率地進入資本市場。這一集的科技職涯，我們便邀請到 Fugle 富果的 CEO 兼共同創辦人葉力維 Anyway，來聊聊創立 Fugle 富果的故事、目前的投資趨勢與金融科技的現況！Podcast 重點節錄0:57 Anyway 介紹 Fugle1:45 為什麼創立 Fugle 富果 ？5:08 Fugle 富果怎麼協助年輕世代建立投資習慣？6:44 台灣投資交易市場的現況9:27 Fugle 富果和目前既有的投資資訊平台有什麼不同？提供了哪些功能？14:20 市場上的長期 v.s 短期投資現象17:01 如果想加入 Fintech 企業，可以從哪些面向去評估一個團隊？ 22:47 對求職者而言，該如何從法規面評估一個 Fintech 團隊？Anyway 在唸書時喜歡和同學們聚在一起開讀書會、研究股票，但後來發現市面上的投資工具都不直覺，要花非常多時間做研究，甚至打算請一位助理來幫忙整理資料，讓自己只需要負責做出「要不要投資」的決定；但轉念一想，這難道不是很多人的需求嗎？富果 Fugle 就這樣誕生了。2020 投資心法：為什麼長期投資是趨勢？有多重要？Anyway 在 podcast 訪談中提到了 Amazon 創辦人貝佐斯和股神巴菲特的故事。在某次的對話中，貝佐斯問巴菲特，「你的投資方法其實沒有很複雜，那為什麼不是所有人都跟你一樣，成為富翁呢？」巴菲特便回答，「因為人們只想著要致富，卻沒人想到要慢慢致富。」這句話點出了長期投資的意義，而 Anyway 更在訪談內容中提到目前的投資現況，與現在年輕世代投資時遇到的問題，「我們訪談過 5、600 位年齡落在 25-45 歲之間、尤其是 25-35 歲之間的投資人，大家很多時候是缺乏自信出手。」Anyway 更提到，「但我們發現如果提供適當的內容，會幫助投資人更有自信地做決定，這就是 Fugle 富果目前在做的事情。市場上的資訊其實不是不夠，而是太多，讓投資人很難做決定。」「尤其目前台灣的交易市場呈現五成散戶、五成法人（大型投資人）的結構，散戶也是很有市場影響力的，」Anyway 更補充說明，「不像美國可能有七成是大戶或法人，一、兩成是散戶。」Fugle 富果在提供投資資訊時，就注意到當交易規則轉變成「逐筆交易」，散戶投資人就越來越難跟大型投資人拚速度，更加提高長期投資的重要性。「很多時候，個別投資人要憑著遠見來決策，去看一個產業的長期趨勢，多去關注這家公司是不是有足夠的價值，偏向用投資成為一家公司的股東，而不那麼關注股價的波動。」鼓勵大家可以從現在開始，慢慢認識、試著進行投資，Anyway 向大家解釋「存股」的概念，「挑選一些你認為好的公司，把錢交給這家公司去做營運，成為它的投資人，這家公司努力工作賺的錢，就是你的回饋。過了幾年，你會發現這個回饋是很可觀的。」Fugle 富果的兩大新功能：高度客製化頁面、演算法即時交易 Fugle 富果提供了投資人什麼樣的服務？最近又有什麼新的功能呢？Anyway 提到，Fugle 主要有兩個較新的服務。第一個是高度客製化的版面，把投資的指標資訊設計成卡片形式，讓投資人可以依照需求編輯，用自己理解的指標做出投資研究。「這就要引用巴菲特說過的『能力圈』，」Anyway 用了一個有趣的方式說明，「當你在做投資的時候，不懂的東西盡量不要碰，先把你能夠理解的東西看熟悉。」能力圈能力圈是巴菲特堅守的原則，圈內是你精通的事情，而圈外的東西你只是一知半解，把能力圈的概念用在投資，其實就是「不懂不投」。這個詞第一次出現在巴菲特 1996 年的「致股東信」中，巴菲特是這樣解釋的，「你不需要成為每家公司的專家，只需要能夠評估在你能力範圍內的公司。能力圈的大小不是關鍵，重要的是要清楚它的邊界。」 Anyway 舉例，「比如說你會看營收、EPS（每股盈餘），就可以把這兩張卡片加入你的版面；券商買賣集中度聽起來很複雜，就先把它從版面刪掉，留下你相對可以理解的。」在分析一家公司時，有許多數據可以參考，有的複雜、有的也許簡單，但對投資人來說，都是要花心力去學習和解讀的。而「能力圈」告訴我們的就是一次不要貪多，從可以理解的開始。藉由把這些卡片加入版面的過程中，使用者開始會用自己的架構去認識一家公司，在這些基礎下，知道如何判斷一家企業值不值得投資；等到理解這個版面的效果和限制後，再接觸了新的指標、數據，版面就會變得更全面。這個過程很重要，投資追求的就是判斷和資訊領先。」Anyway 點出矛盾之處，「大家都想要蒐集到所有資訊，但其實不用。化繁為簡，從可以理解的開始就好，在你建立的框架下，總會找到適合的投資標的。」除了高度客製化的版面， Fugle 的第二個功能是演算法即時交易。為什麼會有這個功能？Anyway 說明背後的原因，「對應現在的逐筆交易，股價變化非常快速，交易決策要下得非常快，人的速度來不及，能不能用機器去做？這就是演算法交易的需求。」 Fugle 富果提供交易的 API 以及股價行情的 API ，如果你是開發者，就可以直接到 Fugle 富果的網站上串接即時行情、股價的 API，「只要發一個 request 就可以得到最新的股價，」Anyway 接著說明，「如果你比較熟悉用 WebSocket 的話，也可以直接接收到股價的推播，去做交易決定。」另外，Fugle 富果更預計在下半年提供下單的 API，讓使用者可以立刻發出需求，送出股票委託，「讓整個交易速度有機會脫離散戶，接近大戶或法人的速度。」 要如何評估一個 Fintech 或金融企業，值不值得加入？談到這個問題，Anyway 分享自身的觀察，「金融服務的表層，是支付功能、存款、借貸、保險、股票投資等等，但回到金融產業的本質，其實是在處理兩個問題，一個是信任問題，一個是風險問題。」 Anyway 接著以存款跟借貸這兩件事來舉例。當投資人把錢存到銀行裡，銀行會給出一個比較低的利息，接著再找到合適的人放出貸款，給借貸人較高的利息，而銀行賺的就是這兩者間的利息差；銀行在這之中扮演的角色至關重要，是因為銀行會判斷，誰可以承擔這樣的利息、才把錢借出去。「對於一般大眾來說，要把錢給任何一個人，都會害怕錢拿不回來，但卻可以相信銀行。」Anyway 繼續解釋，「因為銀行一方面要處理顧客信任，另一方面則要辨識風險，然後分配風險。」 因此在評估一家金融科技公司時，就要從信任和風險這兩個角度來看。首先，是這家公司能不能解決信任問題，讓市場產生信任。用前陣子開始興起的區塊鏈為例，透過公開帳本降低參與人的不信任感，不過在市場上卻不是一帆風順。對於一般大眾來說，區塊鏈不存在生活經驗中，所以沒辦法這麼快產生信任，「這就要花很大的心力做教育、推廣，等到了某個時間點或遇到某個事件，大家才會終於相信這件事。」 第二個判斷的方式，就是這家公司在做的事，能不能有效幫助辨識風險、並分配給需要的人。Anyway 用中國 P2P 借貸倒閉的故事說明，「當時 P2P 突然崛起、又有很多公司突然倒閉，就是因為 P2P 平台一手拿了大眾的錢，另一手再媒合另一方的借款，只賺中間的平台費，卻不經手兩邊的還款結果，當然就沒有很強的動機去正確分配風險。」P2P 借貸P2P （Peer to Peer 或 Person to Person）借貸是指個體間的直接借貸，個體可以包含自然人、法人等，這樣的方式去除中介、免除了銀行的利差，讓要借錢的人可以取得更低利的貸款，而 P2P 投資方也可以大幅提高投資的報酬。 沒辦法判斷借款方的承受力，造成中國許多 P2P 企業無法有效辨識風險、分散風險；換言之，如果平台或企業沒辦法扮演這樣的角色，當然就不值得加入。短短 30 分鐘的 Podcast 訪談是滿滿的精華，Anyway 不藏私地分享了對投資市場的觀察，以及金融科技的趨勢，還鼓勵大家建立長期投資的觀念，不知道你們聽完有什麼心得呢？如果對 Anyway 提到的投資、金融資訊有興趣，也歡迎到富果 Fugle 的官網一探究竟！ Cake 科技職涯Spotify 👉 點我收聽Apple Podcasts👉 點我收聽Google Podcasts👉 點我收聽 《科技職涯》是由 Cake 創立的 Podcast 廣播節目，專門邀請在科技、數位和新創領域的工作者來分享職涯趣事及觀點，每週三固定更新，目前可以在Spotify、Apple Podcast、Google Podcast上收聽，歡迎追蹤 

海外職涯是你的目標嗎？尤其是在科技業中，近年來越來越多求職者選擇到海外發展，因為不少知名的科技公司都發源自歐美等地，就算是在亞洲的據點，也通常是在中國、新加坡等地。然而，在台灣卻有一個超級亮眼的例外，那就是 Google 台灣 。 2021 年 1 月，Google 位於板橋的遠東通訊園區獨棟辦公大樓落成，這棟大樓除了辦公室以外還有不少實驗室，因為台灣 Google 不僅是業務據點，更是 Google 在美國 Mountain View 總部以外首座、最大的硬體研發基地。 在本集的《科技職涯》，我們邀請到了 Google 台灣的硬體副總裁 Elmer，來跟我們分享台灣的技術人才如何在 Google 的硬體版圖中佔有一席之地，同時也邀請到了 Google 台灣的人才招募經理 Jeffrey，為我們剖析 Google 正在台灣尋找的人才樣貌！ Podcast 各節摘要01:20 Elmer 和 Jeffrey 在 Google 台灣負責什麼樣的工作？ 02:15 台灣為什麼可以成為 Google 在海外最大、首座的硬體研發基地？ 03:10 為什麼軟體起家的 Google 會想要發展硬體業務？ 06:00 台灣團隊在 Google 的硬體版圖中是什麼角色？ 08:35 Elmer 從 HTC 轉換到 Google 最大的挑戰是什麼？ 12:05 Elmer 在 Google 最印象深刻的收穫是什麼？ 15:50 Jeffrey 在 Google 最深刻的體驗是什麼？ 17:10 Jeffrey 為什麼會從 FMCG、旅遊業到 Google？ 20:20 作為一位 HR，Jeffrey 在 Google 學到最深刻的是什麼？ 22:30 Google 重視硬體人才的哪些面向跟特質？ 25:10 軟體人才有機會加入 Google 台灣嗎？ 25:55 除了技術人才以外，Google 台灣還在找哪些人才？ 26:45 如何準備 Google 的面試？ 28:35 Google 的招募有什麼特別的地方？Google in Taiwan Google 為什麼看重台灣？最關鍵的就是豐富的優秀人才與成熟的硬體產業鏈，除了大家熟知的 Pixel 系列手機以外，智慧家居 Nest 也是台灣團隊的重點發展產品。此外，這些硬體產品上面所使用的軟體，台灣團隊也有不少的參與，加上非技術人才，Google 近年在台灣的團隊越來越多元、完整。 為什麼軟體起家的 Google 會想要發展硬體呢？Elmer 分享，最核心的原因就是對於使用者體驗的重視，舉例來說，就算是同樣使用 Android 系統的手機，也會因為不同規格、不同的 UI 設計、不同的新舊程度而造成使用體驗的差異，這就是 Google 想要解決的問題之一。 由此延伸，Elmer 還分享了 Google 正在打造的「Ambient Computing (普及運算)」願景，透過軟硬體的整合，讓使用者能夠在不同的裝置上無痛切換同樣的服務、不中斷體驗。舉例來說，使用者在車上開始播放音樂，但是在停好車、進到家中切換裝置後，仍然可以持續收聽音樂；或是想要從手機切換到大螢幕瀏覽照片，只要一個上滑的動作就可以輕鬆搞定。 台灣團隊提案開發 Pixel a 系列 雖是海外最大的硬體研發基地，但是 Google 台灣到底有多大的舞台？Elmer 舉例，他從 HTC 加入 Google 時正值 Pixel 3 的開發階段，當時團隊龐大、人才眾多，除了持續投入旗艦機的開發以外，台灣團隊也主動向美國總部提案開拓中階手機的市場。從市場定位到進入工程設計、後段的生產等各個階段，台灣團隊充分展現 ownership，而不僅是依循總部的策略。由這個經驗可以看得出來，台灣團隊在整個 Google 的硬體版圖中，角色非同一般。 技術人才、非技術人才在 Google 的 takeaways不同的企業文化與思維 加入 Google 前在 HTC 負責 Pixel 手機多年的 Elmer，形容 HTC 是一個對智慧型手機充滿熱情的公司，他身邊有不少同事都熱衷於研究智慧型手機的開發與趨勢，每天都在發想新的功能與產品。 轉戰到 Google 後，Elmer 感受到了截然不同的文化。軟體起家的 Google 不停在思考如何串連起不同領域的產品、營造出完整的生態系，以利於追求更好的使用者體驗、更便利的生活。兩間企業根據不同的目標型塑出了不同的文化，身在其中工作的 Elmer 也培養了不同的思維。 Google 員工特質 — 合作無間但又能獨當一面 Elmer 更分享了一個將 Google 文化具體表現的例子。當時他到美國受訓，當地的 Google 辦公室請了四位爵士樂手來表演，這四位爵士樂手當天是第一次見面、完全沒有彩排過，他們卻能夠仰賴各自深厚的功力以及優秀的團隊合作，由一個人先起頭，接著第二、三、四個人再加入，在注入各自創意的同時，又能譜出和諧的旋律。 「傾聽、深厚的底子、能夠合作 support」是 Elmer 從這個經驗中獲得的深刻體會，爵士樂手們活靈活現地傳達了 Google 的企業文化 — 鼓勵每個人都有自己的想法，但也能順暢地溝通合作，從而一同創作出奔放、動人又有創意的作品。 Google 台灣提供人才哪些舞台？來看看Google 台灣的 Cake Profile！ 如果你也喜歡這份 Profile，歡迎使用 Cake 製作獨一無二的履歷 🙌🏻以助人為初心的 HR 職涯 Jeffrey 回憶道，小時候因為爸媽工作忙碌，他好奇有沒有辦法可以改善高工時的常態，於是 HR 這個理性與感性兼具的工作，自那時成為他的職涯志向。 後來，無論是在 PG、Agoda，身為 HR 的他常常被賦予「幫助員工以幫助業務成長」的目標，直到接觸到準備在台灣建立硬體團隊的 Google，Jeffrey 發現這是一個更加貼近初衷的機會，所以加入了 Google 台灣，幫助 Google 建立台灣硬體人才的未來，更甚者，幫助吸引更多外國人才來台灣發展。 開放的資源與平台，建立每個人獨一無二的職涯樣貌 聽完 Elmer 的爵士樂手故事，Jeffrey 也補充，除了人才本身的特質以外，Google 的組織樣貌也像是這四位爵士樂手一樣，組織扁平且各自有專精的領域，每為 Google 成員都有同樣的舞台跟發揮空間，也都能產生相當的影響力。 此外，身為 HR 的他還說，每當有新員工 on board，他一定會提醒對方要趕緊看看公司有哪些補助資源可以運用，因為真的非常多元豐富。然而，就像是 Google 的產品一樣，Google 對待員工也是開放共融的管理，雖然資源眾多，但不會限制員工的方向跟選擇。 Jeffrey 笑說，他今年的教育補助就去報了寵物訓練的課程。不管是想要在工作上更加精進，或是想要多投入心力在自己的生活與成長，Google 都提供相對應的資源供員工自己決定。 Google 人才必備特質與特色 1. 溝通與團隊合作 身為硬體事業副總裁，Elmer 強調溝通、團隊合作能力真的很重要。硬體產品的複雜性很高，不可能一個人就完成所有的事情。同時，在工程技術尚未到位時，常常無法用最完美的標準設計產品，而是軟體硬體要互相搭配、取得平衡，這些事務都是無法獨立完成的，所以團隊合作是必備條件；而在 Google 還有頻繁的跨國協作，因此具備跨文化、跨職能的溝通能力也很重要。 2. 高度的包容性 Jeffrey 分享，Google 很重視與人才的每一次接觸，也歡迎不同類型的人才，像他就曾經遇過需要利用打字溝通的求職者，Google 就會為他延長面試時間，提供求職者需要的任何協助。 Elmer 也以團隊近期加入的新成員為例。這位來自馬來西亞的華僑夥伴過去在美國擁有非常好的工作，但是在 Google 面試過程中他感受到高度的包容、開放的公司文化，對於不同樣貌人才都給予尊重和支持，使他願意放棄原先就相當不錯的職位、加入 Google。 3. 重視理論 「我們在 Google 的工作很希望有好的原創性。」Elmer 說道，還是學生時，他也曾經懷疑學校所學的理論是否真的有用，但實際進入職場後，他發現扎實深厚的理論基礎可以間接幫助工作上的思維、想法創新，對於技術掌握的深度不僅能幫助到工作本身，更有助於創造、突破。 很多來面試的工程師都訝異於 Google 對於理論的重視，Jeffrey 補充，除了是 Google 對於人才的期許以外，其實也是期待每一位人才無論是否能夠加入 Google，都能因為這次的應徵對職涯帶來正向的收穫。 Elmer 的精選書單美麗新世界Brave New WorldAldous HuxleyElmer 的推薦原因 📝多年前接觸到的預言式科幻小說，看完會讓人反思人性的價值，個體差異性與群體一制性之間的關聯，也與 Google 文化中尊重多元的精神不謀而合。 創新的兩難The Innovator's DilemmaClayton M. ChristensenElmer 的推薦原因 📝記得第一次讀到這本書裡面闡述的 “破壞式創新” 概念的時候，心中充滿著震撼。尋找迥然不同的差異進而發展成利基與趨勢，也一直是硬體產業的課題。 莫斯科紳士A Gentleman in MoscowAmor Towles Elmer 的推薦原因 📝最近閱讀到而很喜愛的小說，裡面主角對許多價值觀的堅持，但又保持心靈上自由的奔放感到欽佩。書中建構的場景，故事與轉折，與許多啟發性的隱喻都讓人著迷。Jeffrey 的精選書單The Happiness Project過得還不錯的一年：我的快樂生活提案Gretchen Rubin Jeffrey 的推薦原因 📝剛出社會時讀的一本書，讓我開始思考什麼是對自己重要的，而且每個月只需要選一個主題緩慢的前進就好，找尋快樂是個過程而不是個終點。 驚人習慣力：做一下就好！微不足道的小習慣創造大奇蹟Mini Habits: Smaller Habits, Bigger ResultsStephen GuiseJeffrey 的推薦原因 📝也是很多年前看的書（現在好像原子習慣更紅），最大的收穫是怎麼欺騙自己的大腦（笑）讓自己動起來，如果總是有一堆想做（或必須做）的事很推薦可以看這本書。 修練當下的力量Practicing the Power of Now: Essential Teachings, Meditations, and Exercises from The Power of NowEckhart Tolle Jeffrey 的推薦原因 📝最後是這本修煉當下的力量，把思緒總是困在過去跟未來的我抓回現在，練習正念練習察覺跟認識自己，畢竟人生最後唯一真實的就是每個當下。 更多人才的精彩分享，敬請鎖定 Cake 的《科技職涯》Podcast！《科技職涯》是由 Cake 製作的 Podcast 廣播節目，專門邀請在科技、數位等不同領域的工作者來分享職涯趣事及觀點，目前可以在 KKBOX、SoundOn、Spotify、Apple Podcast、Google Podcast、MixerBox上收聽，歡迎追蹤 

2020 是個讓大家始料未及的一年，COVID-19 (新冠肺炎) 疫情讓全球陷入各式危機，除了經濟及多項產業遭受衝擊，在政治、文化、教育甚至是人權的層面都面臨嚴峻的挑戰。然而，在危機發生的同時，卻也帶來了不少的機會和轉變，讓不同的工作型態和模式得以被重視及提升。在 COVID-19 爆發前，在美國已有將近 700 萬人透過遠端的方式進行工作，而這個人數與五年前相比已成長了 44 %；如果納入僅部分時間遠端的人數，更是佔了全美受雇者約 50 %。疫情爆發後，隨著政府、知名企業 (如：Google、Facebook、Amazon 等) 開始倡導實行在家工作，員工對遠距工作型態的接受度提高了，而團隊如何在遠距合作的模式下維持效率和向心力等議題也逐漸被重視、探討。除了由於視訊會議、遠距教學的需求遽升，讓通訊軟體、生產力工具的使用者急速增加之外，有哪些遠端工作的相關產品/服務也因為超前部屬而在蕭條的 2020 年創下佳績呢？本次科技職涯 Podcast 第六集邀請到資深連續創業家，Arc (遠端工作媒合平台) 及 Codementor (程式語言教育平台) 的執行長兼創辦人劉威廷 (Weiting) 來分享他對台灣創業生態和遠端工作議題的看法。本集 Podcast 三大精華擷取 1. 肺炎疫情為台灣創業圈帶來新機會？就業金卡申請數遽增 作為曾經加入美國知名加速器 YCombinator 和 Techstars，Arc Codementor 的創辦人，Weiting 提到『時間』和『資本市場』是台灣和矽谷科技新創圈最大的不同。「矽谷有一群創業成功的 mafia --- 如 PayPal 幫、Stanford 幫，協助打造出一個生生不息的新創生態圈；如果台灣也開始有一些好的新創公司，成功地透過上市或被收購出場，並以天使投資人的角色持續培育下一代更年輕的新創公司，可以幫助壯大台灣的創業生態圈。」 2018 年台灣國發會為了吸引國際專業人才，推動「外國專業人才延攬及雇用法」，核發了結合工作許可、居留簽證、外僑居留證及重入國許可的「就業金卡」，期望透過減稅、享健保等優惠政策鼓勵海外創業家、高階專業人才來台工作、居住。而這項政策也在 2020 年因疫情的蔓延而深受矚目，就業金卡的申請件數遽增，截至今年 5 月底已核發接近 800 張，其中更不乏「矽谷台灣幫」的成員，全球知名影音平台 YouTube 的共同創辦人陳士駿更是第一張就業金卡的持有人。而這些人才是否能為台灣創業、新創圈注入新的能量及資源，協助打造如矽谷一般生生不息的生態圈呢？我們拭目以待！ 2. 如何透過文字有效率地溝通？遠端工作者須具備的首要能力 針對於台灣想尋找遠端工作機會的求職者，Weiting 建議一定要加強『溝通』的能力。「遠端工作最重要的是溝通能力，不論是口語或是書寫；如果團隊成員的時區分布不是 100% 相同，書寫的溝通能力就尤其重要。」由於跨時區團隊常需要進行非即時的溝通、合作，如何透過文字清楚地表達意見、交接進度便成為關鍵的能力。「現在甚至有不少企業是透過 Slack 文字訊息進行面試。」 Arc Codementor 目前團隊中約 40 位成員分佈於八個不同的國家、橫跨四個時區，身為一位遠端團隊管理者，Weiting 是如何有效地管理團隊？「我們的行銷團隊發明了一套系統，在 Slack 訊息開頭適時地加上表情符號，透過 emojis 來幫助團隊區分訊息的重要性或歸納訊息的分類。舉例來說，只需要看看就好的資訊類訊息前會加上 📢、需要團隊一同協助 brainstorm 的提問訊息前則會加上 💡；而回覆的訊息也同理，如果看過了訊息且正在著手處理可以放 👀 的 emoji。」透過專屬於團隊內部的一套系統，可以幫助隊員消化過多的資訊量，從而快速地歸納出事情的輕重緩急，更有效地進行合作分工。 3. 企業實行遠端辦公遭遇到最大的挑戰？團隊感情和信任度的培養 從線上一對一程式語言教育平台 Codementor 起家，Weiting 在營運的過程中發現世界各地散落著許多優秀的軟體工程師。而隨著科技進步，遠端工作的體驗越來越接近面對面工作，Weiting 看到遠距工作的趨勢，「在未來，遠端工作將不再侷限於接案和短期合約，而會是一種長期工作的主流型態。」 於 2019 年 7 月創辦遠端工作媒合平台 Arc，專注於軟體開發的遠端外包。身為媒合遠距工作的平台，Weiting 為了培養台灣團隊的同理心，宣布了『Remote Day』政策，鼓勵同仁每週三不進辦公室，進行遠端工作。而 Remote Day 逐漸發展成了不時的 Remote Week，這項政策也正好替 Arc 團隊做好了之後於疫情期間遠端工作的最佳準備。 談到遠端團隊在運作上最常遭遇的挑戰，Weiting 指出如何維繫團隊的感情和培養信任是公司所需要著重的。即使遠端工作有利於效率的提升及成本的降低，透過面對面互動來維持緊密的團隊關係仍然十分重要。即使是全遠端辦公的企業，仍有不少會固定舉辦實體活動，將全球各地的團隊成員集結在一地以增進互動。Weiting 也分享了 Arc Codementor 在疫情期間，利用線上舉辦 Virtual Campfire，透過螢幕和來自世界各地的團隊成員一同烤棉花糖來維繫情感的小故事。除了上述摘要，本集 Podcast 涵蓋了其他豐富的主題內容。想知道 Weiting 對於遠端工作影響效率的爭議給出什麼建議嗎？好奇 Arc ＆ Codementor 在 2020 下半年有什麼發展計畫？歡迎點擊收聽下方連結收聽完整的節目！Spotify 👉 點我收聽Apple Podcasts 👉 點我收聽Google Podcasts 👉 點我收聽更多人才的精彩分享，敬請鎖定 Cake 的《科技職涯》Podcast！《科技職涯》是由 Cake 創立的 Podcast 廣播節目，專門邀請在科技、數位和新創領域的工作者來分享職涯趣事及觀點，每週三固定更新，目前可以在 SoundOn、Spotify、Apple Podcast、Google Podcast上收聽，歡迎追蹤 🎧

人工智慧第三波浪潮來襲 - 一窺 AI 的全球發展現況 「AI」(Artificial Intelligence，人工智慧)、「ML」(Machine Learning，機器學習)，相信大家都對這兩個詞彙不陌生，尤其在近 10 年 AI、ML 被積極地應用於各大產業及領域上，如工業 4.0、交通、能源、醫療、教育等等；從 Google Trends 上的數據也可以看到相關關鍵字的全球搜尋量從約 2011 年起開始上升，“big data” 搜尋量於 2014 年達高峰後，緊接著 2016 年 “machine learning” 搜尋量的快速躍升。 AI 的浪潮再起，同時伴隨著大量資金及資源的投入。根據美國知名數據調查公司 CB Insights 的報告，2019 年度全球 AI 新創獲得的投資金額到達 266 億美元，創下歷年來新的高峰，總計超過 2,000 筆投資案，相較於 2017 及 2018 年度金額分別成長了 58% 及 20%。而在 266 億美元的投資中，有約 3 成集中在醫療、金融和零售，其中又以醫療為大宗。調查也發現投資中以 early-stage (初創期) 及 A 輪為主，此外，各領域的公司如醫療、銷售、零售等也積極地併購 AI 新創以獲取相關技術。這也是為甚麼近幾年各地的新創公司即使並未使用 AI 的技術，仍喜歡幫自己的產品、服務貼上 「AI」的標籤，以更輕易地吸引創投的目光，募得資金。你可能心中有幾個疑問，「AI 的浪潮不是從六、七十年前就出現過，發展到現在經過不少次的高峰和低谷，這次是真的嗎？」「AI 的投資都集中在中、美市場，台灣 AI 新創的機會在哪裡？」。本集《科技職涯》Podcast 節目邀請到 AI 分析新創 MoBagel (行動貝果) 的共同創辦人及營運長王易如 (Iru Wang)，與大家分享 MoBagel 企業文化及矽谷募資的故事。文化標語 「SOLVE」- MoBagelers 解決問題的心態你可能會好奇 「MoBagel」 (行動貝果) 這個名稱的來源，Iru 於訪談中笑著說到，「我們還在做手機遊戲的時期，有一群夥伴很愛吃貝果，於是就把手機 (Mobile) 結合貝果 (Bagel)，變成了 MoBagel。」MoBagel 透過自動化機器學習 (Auto ML) 的技術，利用數據來協助企業洞悉市場的發展及需求。從手機遊戲的開發、物聯網應用，MoBagel 汲取用戶的回饋並持續軸轉，在 2016 年開發出專屬的產品 Decanter AI，透過資料模型精準快速地預測市場需求、銷售量等重要資訊，幫助企業做出正確決策以最大化營收。於 2015 年從美國矽谷起家，MoBagel 現今在台北、上海、北京、東京都設有公司。矽谷「Leap of Faith」放手一搏的信念至今還是可以在 MoBagel 企業文化的落實中窺見。「我們的文化標語 SOLVE 是每個 MoBageler 在解決內外部問題時會抱持的心態。」每個字母分別代表一個單字的縮寫，S 代表 Share (分享)、O 代表 Open (開放)、L 代表 Lead (領導)、V 代表 Vision (願景)、E 代表 Engage (參與)。」在分享資訊、知識的同時，保持開放的心態去接受多元方法及價值觀，帶領自己與他人的成長。「要擁有 vision 才知道 leap (跳) 到哪裡去，同時要 engage (參與)，不只是喊喊口號。」MoBagel 團隊 本集 Podcast 訪談精華擷取 1. MoBagel 的全球拓展策略 - 著重於亞洲市場發跡於高科技公司總部群聚的矽谷，MoBagel 於 2020 年積極拓展的版圖卻鎖定於日本、韓國，為甚麼呢？ 美國身為資料科學家 (Data Scientist) 的重點培育地，公司十分重視技術及模型的所有權，透過建立內部的 AI、ML 團隊，自攬資料分析的過程及結果，而這個現象在大型企業中尤其常見。那為何美國的 AI 新創仍十分地蓬勃呢？資深分析師 Janakiram 提到，大型平台企業選擇獨攬關鍵技術並專注於替 to B (企業方) 客戶解決更複雜的問題，而非與獨立軟體供應商 (Independent software vendor, ISV) 競爭。在雄厚的研發資本及資金的支持下，大型平台企業如 Amazon、Apple、Google、IBM、Microsoft 擁有快速發布及生產軟體的能力，促使 AI 垂直應用的發展。隨著近年來雲端巨頭的主戰場由基礎設施即服務 (Infrastructure as a Service, IaaS) 轉移至機器學習及人工智慧的領域，AI 新創的商業模式會更傾向於提供利基 (niche) 市場客戶高度客製化的服務。2. MoBagel 的使命 - 資料科學普及化在企業數位轉型的風口下，許多企業都期望透過 AI 技術的導入來提升競爭力。然而，由於對於人工智慧的不了解，企業在導入 AI 應用的過程中常遭遇到不少困難，不論是數據資料的品質、可用性問題，或是如何找到適當目標項目進行切入。因應上述問題，MoBagel 專門培訓 Data Science (資料科學) 的顧問團隊，透過實際了解客戶問題，協助其定義問題陳述 (Problem Statement) 及對需採用的資料提供建議。透過 onboarding 流程，MoBagel 協助企業認識、熟悉其產品系統，將機器學習及資料科學技術帶入企業日常工作的範疇。喜歡 MoBagel 行動貝果的企業文化嗎？多個職缺現正招募中👉 瀏覽 MoBagel 熱門職缺Iru 同時在本集的 Podcast 中分享了個人職涯中的選擇及 MoBagel 矽谷募資的故事，如果你也好奇擁有史丹佛 (Stanford) 電機碩士學位的 Iru，當初放棄普林斯頓 (Princeton) 博士班全額獎學金而選擇在矽谷創業的原因，以及 MoBagel 如何獲選成為矽谷知名加速器 500 Startups 團隊之一並成功募得千萬資金的過程，歡迎聆聽全集！Spotify👉點擊聆聽Apple Podcast👉 點擊聆聽Google Podcast👉點擊聆聽更多人才的精彩分享，敬請鎖定 Cake 的《科技職涯》Podcast！《科技職涯》是由 Cake 創立的 Podcast 廣播節目，專門邀請在科技、數位和新創領域的工作者來分享職涯趣事及觀點，每週三固定更新，目前可以在 SoundOn、Spotify、Apple Podcast、Google Podcast上收聽，歡迎追蹤 🎧

「Banking Everywhere, Never at a Bank」金融創新教父 Brett King 在 2018 年的 Bank 4.0 一書中以一句話概括金融產業的未來發展，意味著銀行的服務與定位都將被重新定義，能夠提供金融服務的將遠遠不再只是金融機構；各式各樣的金融服務將更貼近我們的生活，像是透過個人的汽車設備、語音助理等直接進行金融行為。Bank 4.0 已不再只是紙上談兵，台灣多家金控早已抓住金融轉型的浪潮，金管會也逐步鬆綁資料共享法規因應產業的變遷。然而，長久以來都被認為是嚴謹保守的金融業，到底該如何在科技的輔助下玩出新花樣、解決長久以來都無解的問題、利用科技金融促進人類生活的進步？在《科技職涯》Podcast 第二季的第 29 集中，我們邀請到中國信託數據暨科技研發處處長 Friedman 和數位金融處經理 Wayne 來和我們聊聊他們所看見、實際參與的金融科技創新應用，並和我們分享什麼樣的人才將可以在這波趨勢中乘風破浪！Podcast 各節摘要03:20 Bank 4.0 在台灣的趨勢與應用 05:00 何謂金融服務的「碎片化」？金融產業如何因應？08:25 台灣的金融業發展有什麼樣的優劣勢12:00 疫情對於台灣金融市場的影響？14:55 身處金融業的中信如何招募科技人才？19:45 中信的數位轉型實例分享22:40 Wayne 分享團隊的異質性對於創新以及專案推進的幫助28:05 除了人臉辨識，中信的 AI 技術還有哪些應用？34:40 中信如何維繫團隊的創新能量？39:10 中信的 MA program 今年新增的「科技金融組」有什麼特色？41:40 MA 出身的 Wayne 分享自身經驗與收穫Bank 4.0 in Taiwan 在 Brett King 的 Bank 4.0 中分析了科技的日新月異對於金融產業升級轉型的巨大影響，從 Bank 1.0 到 4.0，每個階段轉化所需的時間從 400 年縮短到 40 年，甚至是 5 年。2020 年的肺炎疫情無異加速數位轉型的進行，並造成許多無法逆轉的改變，Friedman 就提出了三個方向：往數位走，每個銀行、金融業都在數位化和提供無接觸式的服務；往外走，比起單打獨鬥更傾向整個生態圈的互利共生，競品、異業合作增加；往科技浪潮走，中信內部稱「ABCD」，意指「AI、Blockchain、Cloud、Data」。金融服務「碎片化」，大企業攜手新創百花齊放 Wayne 則提出「金融服務碎片化」的觀察，因為提供服務的廠商多元、客戶的需求多元，不再像過去要求單一完整的產品。以汽車險為例，過去保險方案以年為期，如今可能因應客戶雖然自己不買車、卻有短期的用車需求而想要投保，出現了以天、以週、以里程等等計費的方案，而在數位化的場景下，投保也變得容易。金融產品如今更像是一小塊一小塊的模組，供客戶自行選購搭配。 同時，蓬勃的競爭也讓金融產業加速成長。可以提供金融服務的不再只有銀行、金控公司，很多自身掌握技術或是 insight 的新創公司雖然只是 target 很小的需求、痛點，但是因為做得很深很完整，使得客戶高度黏著，反而是大型的金融機構需要尋求合作。 台灣金融產業觀察：高度數位化、基礎設備完善 插旗海外不少國家的中國信託，觀察到台灣最大的競爭對手有兩個，一個是毫無疑問，各項資源都很豐厚的中國，另一個則是東南亞。東南亞市場除了人口基數以及市場都很龐大以外，Wayne 也分享「仍有待提升空間」其實是一個重要的機會點。 舉例來說，中國的微信支付以及螞蟻金服之所以可以發展得如此耀眼，很重要的一個原因就是原先的金融服務不夠普及、數位化，致使乘著網路之便的微信和螞蟻金服可以掌握尚未被滿足的需求、成就大幅度的成長。 回過頭分析台灣，除了市場淺碟，也因為數位化程度頗高，使用者對於服務和體驗的要求都很高，在這樣的前提下要存活，甚至是突破重圍、創造高度的成長都十分不易。因此，Wayne 建議有意願在金融產業闖蕩的求職者，可以加入資源多、有能力接軌國際的企業，才能有更多挑戰和試驗的機會，也能夠接觸多元的市場。 想了解Friedman Wayne 在金融產業的豐富經歷嗎？快來看看 Friedman Wayne 完整的 profile！如果你也喜歡他們的 profile，歡迎使用 Cake 製作獨一無二的 profile 和履歷 🙌🏻目標：我們是一間科技公司，只是剛好有金融執照2020 年，政府因應疫情推出的紓困振興方案，讓 Friedman 深深慶幸中國信託一直以來對於數位轉型的堅持。中國信託和其他同業都把紓困當作壓力測試的難得機會，那時中國信託同仁需要在短短幾天內處理兩年的業務量，運用了大量的數位流程、工具、工作方法，以期建立一個典範的作法。他感受到過去投資在數位的資源很有意義，而這樣的影響力如果是發生在常規的業務發展中，將可能造成多麽巨大的破壞力，或是帶來多麽可觀的成長動能。混血團隊打造使用者最需要的產品 除了內部營運數位化以外，客戶所使用的產品當然是更重要的，為了貼近使用者的需求，身為數位金融處經理的 Wayne，與我們分享他的一個重要專案—中國信託 Homebank APP 中的金融語音助理「小 B」。可以把小 B 想像成金融服務專屬的 Siri，它能夠理解使用者的語音指令，完成轉帳、帳務查詢、信用卡消費明細查詢等動作。 對於 AI 語料訓練來說，至少需要 10,000 句以上才能達到一定的準確度。在時間有限的情況下，Wayne 一位熱愛程式 DIY 的同事開發了一款簡單的 LINE 聊天機器人，僅有記帳與查帳兩種功能。他們邀請全公司的同事一同使用，在短短的 3 週內就搜集完畢原先預計要花費數個月的數據。 如今，小 B 可以聽懂 40-50 種在 app 內常見的交易指令、4000 多種商家的名稱，使用者已經超過 70 萬，更是拿到了專利。 「關鍵是團隊的異質性夠高。」Wayne 強調，在數金團隊中有像他一樣了解金融業務、使用者需求的商管人才，也有執行力超高的工程人才，兩者合作就能發揮 1+12 的效果。MA 出身、現任中國信託數位金融處創新一部經理的 Wayne 分享商管背景出身的自己如何與科技人才合作打造創新產品。 投入區塊鏈、超過 20 種 AI 核心：找到落地之處跟掌握技術一樣重要 中國信託在 2016 年成立區塊鏈實驗室、2017 年加入當時最大的國際聯盟 R3，有很多機會與國際大行合作國際應用的共同規格。2021 年年初，中國信託更與臺南紡織合作完成台灣與越南區塊鏈信用狀交易的試行，將跨國貿易所需的人工、紙本傳輸和驗證流程全數位化，將每次的交易時間從 2-3 天縮短到瞬間完成，不僅可以大幅減少因為程序延宕而被擱在港口的貨物所造成的倉儲成本，更有助於台商響應新南向政策。 對於技術，除了時刻更新掌握，中國信託也非常注重實際的落地應用。在目前已開發出來的 20 幾種 AI 核心中，Friedman 給予團隊的目標是每個核心都能至少有 20 次的復用（reuse），而這 20 幾種核心又可以分為三大類： 機器視覺：讓電腦具有跟人類一樣的視覺識別能力，能夠認得懂人、物、字跡、情緒和表情等。機器對話：讓電腦具有聽說讀寫的能力，目標為聽得懂意圖、指令、能夠給予回饋和建議。機器思考：目標為讓 AI 能夠思考，包括預測客戶需求、投資預測、CRM 升級等。 除了應用在產品創新和提升體驗，中國信託也曾和台大進行產學合作，延伸到對微表情、情緒的研究，預估可應用在 ATM 以識別情緒和眼神緊張的詐騙車手，達到除弊的成果。雖然技術推陳出新，Friedman 坦言，人臉的應用相對敏感和狹隘，在隱私權備受重視的趨勢下，將會觀察客戶的接受程度逐步推出。中國信託數據暨科技研發處處長 Firedman 分享如何並重技術更迭以及落地應用。 金融業如何吸引科技人才進駐？ 豐富大數據、貼近生活的應用 儘管科技金融如今發展得如火如荼、成為求職者趨之若鶩的產業，然而，金融業長久以來都給人嚴謹保守的形象，第一批加入金融業的科技人才們，看到的機會是什麼？ Friedman 舉例，去年加入中國信託數據研發處擔任副總的宋政隆博士，便是典型的科技人才轉戰金融業的例子。擁有資工學士、碩士以及電機博士學位的宋政隆有創業經驗、曾服務於台灣知名科技公司、與大型醫療院所合作推出全台首位人工智慧醫療服務 LINE 聊天機器人，擅長大數據架構、雲端開發、雲端資料加密等技術。 Friedman 分析，金融業的「數據金礦」對於科技人來說是很有吸引力的，而且這些數據全由使用者累積而成、與人高度相關，這樣接地氣的資源，有時比厲害的技術還要重要。 「想要做能夠改變人類生活的產品。」宋政隆在加入中國信託之際，也曾在面談時分享金融業對於自己的拉力：ATM 提款、信用卡支付、匯款，每個行業都有金融業能夠應用的產景，到處都可以做破壞式創新的嘗試。 延攬各領域的佼佼者，吸引更多優秀人才加入 從宋政隆博士的例子可以看到，中國信託十分看重讓自己維持技術的領先，也因而積極延攬各方「大神」，希望借助這些卓越的人才發揮火車頭的效應，吸引更多相關領域的優秀人才。 除了讓人才本身互相吸引和聚集，中國信託也主動地改變內部政策、調整為科技人才更為習慣的工作文化，像是不需穿著正裝、開放彈性的上班時間等，以期在軟實力以及硬實力，都能夠成為科技人才的理想雇主。 金融人才＋科技人才，力求創新的全民 DNA 在中國信託的數據團隊中，有 60% 是從外招募的創新、科技人才，40% 是熟悉金融業的內部人才以及每年加入的 MA 新血。金融人才熟悉監管法規、金融流程、客戶需求，能掌握最需要被解決的痛點，科技人才有技術、有執行力，也有不同於金融業、能夠打破既有框架的思維，兩者的合作，常常可以把從前做不到的事情變成可能。 金融業作為高度監管的行業，想要推動產業進步，企業的主動嘗試必不可少。因此中國信託十分重視人才的創新能力，更推出全金控的「創新王」競賽，讓員工不分部門跨單位組隊、提出創新的 idea。而這些 idea 可能不只是紙上談兵，而是有機會實際落地應用。中國信託規劃專門的創新基金給優勝的提案，現在也已經有提案成為實際上線的產品。Wayne 與 Friedman 侃侃而談科技金融人才的招募以及中國信託內部的創新能量。 中信科技金融 MA：一個大膽創新的金融業舞台 中國信託 MA program 始於 2004 年，是業界極具口碑的計畫之一。今年更依據產業的更迭以及市場需求，融合過去以科技人才與數據、AI 為主的「數據科技組」、以金融人才及業務為主的「數位金融組」，再新增專注於資訊資安的「科技管理組」，三組合成為「科技金融 MA」。 MA 將會在第一年於不同的單位輪調、了解金融業的運作，對於科技金融的 MA 而言，則是可以一窺數位金融的全貌，包括業務、技術、合乎資安法規的 IT 開發與實際試驗和落地等。MA 出身的 Wayne 深有感觸，在這段時間內所累積的人脈更是未來職場的珍貴資源。第二年，MA 可留任自己最有興趣的單位，開始專業的深耕。 2 年 MA Program：扎實高壓的快速通關 曾為個人金融 MA 的 Wayne，也與我們分享 MA program 中的專題訓練對自己的顯著幫助。 主管會給予一個實際在業務遇到的痛點作為題目，MA 需要針對這個問題做一個解決方法的報告。過程中需要思考的有：理解產生問題背後的原因、為什麼要解決這個問題、解決方法是什麼、解決方法是否有可執行性、解決方法需要花的成本與產生的效益為何 ... 等等思維邏輯的訓練。 整個過程非常高壓，但可以建立職涯初期需要具備的關鍵思維能力，對於新鮮人來說彌足珍貴。MA 乘載著中國信託對於人才的高度期待，因此中國信託也不吝於提供各式各樣的大量資源，協助 MA 以最短的時間大量吸收與反饋成長、成為搶手的金融業人才。 只要具備大學學歷而且對金融業充滿熱忱，有企圖心、抗壓力、創新的精神，都可以應徵中國信託的 MA program，不拘工作年資與經歷。如果你也對於挑戰樂此不疲，歡迎到 官方網站 了解 2021 中國信託 MA program，或是事不宜遲，馬上投遞你的履歷吧！ 更多關於中國信託 MA program 的資訊，歡迎追蹤粉絲專頁「CTBC Careers」。 更多人才的精彩分享，敬請鎖定 Cake 的《科技職涯》Podcast！《科技職涯》是由 Cake 創立的 Podcast 廣播節目，專門邀請在科技、數位和新創領域的工作者來分享職涯趣事及觀點，每週三固定更新，目前可以在 KKBOX、SoundOn、Spotify、Apple Podcast、Google Podcast上收聽，歡迎追蹤