感謝 LINE TW 以及臺大資料分析與決策社讓我有機會分享職涯經驗,以下為內容摘要。
01 - 自我介紹
很開心能夠受邀到「臺大資料分析與決策社」的 2/19 社課給一個職涯分享,對於非本科生想轉行做資料相關職位的同學們,希望我的經驗可以有些幫助。
大學與研究所都讀純數學的我,當時對職場一無所知,所嚮往的職 缺就是那些當紅炸子雞的科技龍頭;然而面試結果都不如意。
記得某次面試的主管當場給了我震撼教育,跟我說如果想要職位的話不會是這樣的準備結果,引發了我開始求職「知己知彼」的學習態度。
開始詳細閱覽各式雜誌、探究市場議題、認識各路觀點,更往自己詢問我對什麼有興趣。
然後因緣際會獲得了銀行業服務的機會。
02 - 銀行 MLE 的修煉之路
這家銀行參考了我的背景,安排我在商業分析的團隊。
當時我的職責很單純,就是根據業務單位的行銷活動來篩選行銷名單、分析行銷後的結果、產製各項業績指標的達成狀況等。
不過因為銀行的行銷活動也有內部跨部門合作、外部異業合作加上不同預算與通路所導致名單數量的限制,所以每次對產生行銷名單的條件跟需求都不同。
為了讓業務團隊清楚程式篩選的依據,我都會做各式分析回報業務團隊。
久而久之我對資料非常清楚,也掌握了部分業務知識。讓我在未來與業務單位溝通時,不會只有技術的專業術語,更多的是產品的量化指標、客戶的行為結果等。
除了跨部門關係維護外,這些分析的經驗也讓我在機器學習建模上有一定的基礎。雖然我不是演算法專家,但是我的 feature engineering 可以有不錯的 feature importance。在 CRM 相關的專案都獲得不錯的成績,包含行銷預測以及 retention 機制等。也奠定我現在做推薦模型的基本功。
此外有一個特別的經驗。因為我能與業務單位溝通,所以我有短暫成為 ML team 與業務單位溝通的 business partner,但我同時兼顧開發的工作。記得那陣子我經常上午先寫信邀請業務主管討論技術應用,然後開始寫 code 放下去跑。下午業務主管們開完會了,就紛紛回電、回信給我,我在此時與他們解說以及約技術會議,接著回收 code 的結果,提 PR,完成一天的工作,幾乎善用所有時間。
其中也包含研討客戶申請流程加速的議題。因為申請文件大多是固定格式的紙本,需要人工審核,我們突發奇想測試使用 OCR 來解決,結果確實加速流程並且節省人力!這是讓我相當有成就感的事!
03 - MLE in LINE EC
當時我對技術應用的渴望不僅於此,隨後幸運地獲得加入 LINE EC。
在 LINE EC 裡當 MLE 有兼具產品製作人的角色。我們與 planner 合作非常密切,所以更直接面對業務問題。
換句話說,我們的推薦模型或者其他 ML 服務都是產品的一環。每一個服務部署上去都要讓 LINE 的產品更加分,而不僅是技術研究與升級。
在資料及使用者行為變化莫測之時,任何一個服務出問題我們都有嚴謹的分工與解決流程,讓團隊兼具系統維運及開發的能量。
更詳細的是,在繁忙工作中,我們切出 P0, P1, P2 等優先順序等級,讓 production issue 一定是團隊的第一優先,也不會讓太多 nice to have 的任務排在前面。因此必須要開發的功能仍然會如期如職完成。
上述說到 EC 的 ML,第一時間一定想到推薦系統。然而推薦系統僅是電商的一個核心技術,也並非有了精湛的推薦系統這家電商就能一飛沖天。為了優化使用者體驗,搭配 LINE 購物的導購特性,我們也開發搜尋優化、比價群組、以圖搜圖等功能。這些功能的來源都不是技術性的研究,更是根據使用者需求來提供。所以副標題「產品製作人之一」是我們團隊的一個核心概念。
做 ML 服務之餘,LINE 最讓我感到最舒適的是敏捷開發文化。
我們的任務會與團隊快速討論 ticket 開發方向,並且寫出 design document 來確認大家共識是否一致。
在 PR 正式 review 之前,也會簡單解說 PR 目的與開發概念,避免 reviewer 花太多時間理解細節,若有複雜的 comment 想要回饋,也會迅速拉會議討論,省下互相留言的溝通時間。
這起源於快速、頻繁 sync 的核心概念。最重要的是制定團隊開發的 best practice。
不用過度展現個人開發風格或做事方式,達成團隊共識後,會議討論、開發方向就連 unit-test 的形式一致後,整個開發速度會提升許多。
同時保持開放的心態、經常分享、回饋討論,團隊的實力也會同步進步。
04 - 給新鮮人的建議
1. 看似簡單乏味的工作,用心洞察也會有很好的收穫。例如行銷名單、報表。
2. 不要排斥學任何東西,深化專業的同時也要經營廣度。例如資料分析、coding VS 業務知識。
3. 除了本身的專業技能外,洞見文化更為關鍵!不僅是待人處事,更是挖掘時代的重要發展方 向!
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