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【数据科学家特辑】杨美珅从金融走到数据科技 感谢中大培养数理基础



杨美珅从金融走到数据科技
感谢中大培养数理基础

由内地到香港的杨美珅(16崇基保险、财务与精算学),受香港成熟的金融市场感染,一心想在这个行业大展拳脚;谁知有机会到美国进修,见识当地科研发展蓬勃,重新转轨向数据行业发展。作为非工程系出身的她,认为只要有稳固数理基础,懂得从数据中发掘洞见,一样可以在世界级科企中担起数据工程的工作。

杨美珅到美国读书后,完全改变了个人的工作规划,转职数据科学家。

杨美珅做事很有规划,自小已想到欧美深造及发展,入读中大的原因,是觉得香港的大学课程与欧美会较为接近,容易与欧美的接轨,「当时到香港旅游,参观中大校园后觉得很大很漂亮,就下定决心要选这里读书。其实也未想到将来要做什么工作,只是觉得本科读数理可以打好基础,他日有更广泛的工作选择,而又听说中大精算系很有名,于是选择了。」

不单在读书上有清晰方向,杨校友对于未来工作也早有规划,「Year 4我选择了休学,原因是想加入香港不同的公司实习,体验工作到底是怎样的一个状态,那时先后加入保诚、安永及Towers Watson做实习生,主力想了解精算师是否适合自己,做下去也是很喜欢的,甚至大学毕业时,已获两间金融机构的工作机会,其中一间有环球计划可以到法国工作令我很心动。」

杨校友感谢中大为她打下良好数理基础。

将要作出抉择之际,她收到美国Carnegie Mellon大学通知,取录她入读统计硕士课程,家人支持她趁年轻多读点书,加上可以到海外深造,心想毕业后再回港工作也不迟,这趟旅程却改变了往后人生方向,「香港是国际金融中心,未到美国之前,一直想在金融行业工作,但赴美后见到科技行业的发展,整个人的认知完全刷新。试想像今时今日没有Google Maps及Uber等产品,生活会变得很不方便,在美国读书慢慢意识到,好的科技产品能百分百改变人类生活,让我认识到科技发展看来比金融有意义。」

与Carnegie Mellon大学同学一直保持联络,交流工作上的苦与乐。

找理想工作要广结人缘
Carnegie Mellon大学的计算机科学系,全美排名在头四位,杨美珅读的虽是统计,但课程却会加入工程元素,「在中大读的多是艰深数学题,偏向理论层面;而在美国读的偏向实际应用,教你如何利用统计及数学,于现实生活中为客户解决难题,而且即使非工程系学生,学校也会教授基本Python编程知识,为学生打好工程底子。」

具备足够知识,并不代表就可以入行,毕业后她有意投身科技行业,投寄求职信到各大科企却杳无音讯,「最初也只能够先到银行工作,后来跟同事聊起,才发觉他有个朋友在Uber工作,经介绍认识后一直保持联络。终于知道Uber请人的消息,在他的介绍下获得面试机会,这大概是香港人常说的『识人好过识字』!」广结人缘令她成功进入Uber,杨校友主力负责计算行车路线,用最快的算法规划出来,「最简单的说法,就是由A点去到B点的路线要怎样走,但背后的计算却不简单,既要快,又要距离最近,两者之间有可能出现冲突,而且也会左右车费计算及匹配司机等安排,要透过不断模拟真实情况才可建立最有效的框架。」


毕业后加入BB&T银行工作,与同事一起出席team building活动。

「工作是找问题再想办法解决」
如此重大的算法,只交由杨美珅一位数据科学家负责。她以军队来作比喻解释,「一队军队可以有很多兵,但却只需要一个军师,数据科学家的角色像军师,要洞察数据,从而创造框架及方向,让团队中的十多位软件工程师跟从,并制订实际方案。所以数据科学家不能等老板分配工作,反而要时刻协助老板或团队找出问题,然后想尽办法去优化方案解决问题。」

她说假设方案由零开始,一般需要40小时才完成,当中25小时是专注于建立数据模型及框架,其余15小时是花在开会及聊天,「这可能也是女生担任数据科学家的优势,要有懂得讲故事的能力,说服持分者为何这是值得解决的问题,赢得团队配合来完成。所以提出一些想法之前,要先游说团队支持自己,确保他们支持。」

谈及数据科学的前景,杨校友说,「无论是科技企业还是传统企业,渐渐发觉商业运作由数据主导,每个商业决定均取决于数据,数据科学家的地位因此愈来愈重要;随着更多企业洞悉到数据科学家的重要性,需求只会有增无减。」不过她提醒想入行的师弟师妹要紧记装备自己,「以我的经历为例,首先要对自己有信心,全力争取进入梦寐以求的公司工作。工余时多做资料搜集,看多点与行业相关的刊物及研究文章,提升个人技能及学养,一旦有猎头公司提供面试机会才可以把握到。」

杨美珅小档案

  • 2016年‧香港中文大学工商管理学士
  • 2017年‧美国Carnegie Mellon大学统计学硕士
         BB&T银行风险管理分析师(美国)
  • 2018年‧Wayfair高级分析师(美国)
  • 2019年‧Uber应用科学家(美国)
  • 2022年‧Twitter高级数据科学家(美国)

访问原文:《中大校友》季刊第一百零一十一期.中大校友事务处 2022

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