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【數據科學家特輯】蘇嘉欣強調溝通技巧重要 以嶄新角度切入數據科學



以嶄新角度切入數據科學
蘇嘉欣強調溝通技巧重要

以為能當數據科學家,不是電腦奇才就是數學家,原來凡事總有例外。蘇嘉欣(14新亞生物醫學工程學)修讀的像是與數據毫無關係,但她卻認為數學及工程是互通的,「其他工程讀的,可能是水管結構與流動,生物醫學工程只是由水管換成了血管,箇中數理邏輯並沒有變。」

蘇嘉欣認為數據科學家的說故事能力十分重要。

中大的生物醫學工程於2010年開辦,蘇嘉欣(Winnie)是第一屆畢業生,問她為何敢當「開荒牛」,她笑說背後原因竟是不夠溫柔,「中學時已對心電圖、基因、神經學等範疇感興趣,可惜性格不夠溫柔,也沒有太大耐性,早知不能當上醫生或物理治療師,參觀中大開放日認識到將會有生物醫學工程這學科,毫不猶豫就選了。」

雖然讀書內容均是圍繞醫學範疇,但Winnie卻認為生物醫學只是場景,後面工程二字才是重點,「我會用『放諸四海皆準』來形容,正如工程有流體力學(fluid mechanics),我們就有生物流體學(bio-fluid),他們有機械工程(robotics),我們也有生物機械工程(bio-robotics),這正是跨學科(cross-disciplinary)的概念,彼此傳授的數學及工程理論是互通的。」她甚至認為讀非工程科目的,看待工程會更能跳出框框,「讀書時代表中大參加由MIT舉辦的國際基因工程大賽(iGEM),竟然見到有藝術系及建築系的學生參賽,前者用舞蹈來演繹蛋白質形狀,後者則用建築模型來建構基因形狀,那刻才體會到原來可用另類視角來解讀工程,這對日後工作幫助很大。」

讀書時參加iGEM比賽的經驗,Winnie(前排右二)明白到工程可以不同角度解讀。

建立台灣電召車派單系統
最明顯例子,要數她畢業後加入GOGOVAN擔任數據科學家說起,「當時公司已開發台灣市場,系統應用在香港效率很高,但在台灣用起來數據卻總是有點問題。於是我向公司申請飛往台灣了解,最終發現兩地電召車輛方法截然不同:香港模式是C2C的,客人直接電召車輛,司機本人接單,但在台灣卻是B2C模式,中間有電商營運,經它分單給電單車手,所以整個算法要修動為B2C,才能有效派單。」

在GOGOVAN工作時,Winnie曾與大學物流系合作,研究物流工程相關的機器學習(Machine Learning)應用。

找到問題所在,蘇校友回港匯報她的發現時,同事卻不理解為何要改動系統,「花了很多時間解釋,他們也聽不明白台灣市場到底如何運作,突然記起讀書時的參賽經驗,於是轉個角度解說:踫巧上司是波蘭人,極為喜歡飲酒,我便探勘(Data Mining)港九新界的酒吧位置並羅列在地圖上,假設同事分別管理不同地區酒吧,要如何安排路線,才能令上司可以在短時間內試勻所有酒吧。聽完這個說法,大家即時理解台灣的分單機制,最終也推動到系統算法優化研究的工作。」

經此一役,蘇嘉欣明白數據科學家要懂得把故事說好,「很多同事沒有科技背景,他們不知道數據可以怎麼應用,身為數據科學家不能像其他工種般,乖乖地坐在辦公室,等上司給予指引,然後完成工作;大部分時間是要自覺發掘公司數據,從中找到痛點並作出改善,要對建立數據模型(data model)充滿熱誠,還要講出動聽的故事,讓同事明白為何要這樣做,當中涉及人工智能、機器學習、程式編碼等技術,數據科學家只是拿到入場券,溝通技巧亦不能忽略。」

不過即使說服了同事支持自己,但他們不肯用來製做新產品也是徒然,Winnie坦承初入行時曾因此而一度迷惘,直至最後加入現時公司AXA安盛保險後,終於明白箇中原因,「不論是GOGOVAN還是後來工作的初創,業務範圍不算太廣,來到保險公司,涉及的商業範疇變得很大,終於明白以前構思數據項目時,還未考慮公司業務上的需要,才會令項目完成後無人問津,這是在AXA工作最大的學習得着。」

以炒餸作比喻
來到新公司,不單要繼續開發新項目,也要推廣數據文化,蘇校友再次發揮說故事的本領,「負責保險後勤工作的同事,每日要處理很多數據,於是我們團隊將之作數據清洗並放上雲端,亦整合一堆分析工具,用家毋須寫程式碼就能自取數據使用。開發完成後,我以炒餸作比喻:食材由農場運到倉庫,仿如將數據放上雲端,如果你是大廚,懂得處理新鮮食材的,當然可以直接寫程式擷取雲上的數據,但如果廚藝一般的,我們數據部門已開發好簡單工具,等於將食材處理好並包裝成即食食物,拿回去可以很快煮好開始吃⋯⋯聽完這個故事,各部門同事都躍躍欲試我們的新產品。數據科學家不可以只注重開發,開發後也要花心思吸引用家使用你的產品,才是成功。」


在AXA工作,獲派往法國總公司實習,Winnie(右二)與當地數據科學家交流。

參加數據比賽做靚履歷才入行
聽起來數據科學家像是新興行業,蘇嘉欣卻說「這個行業其實一直存在,只是以前喚作研究員或分析員,現時有更好聽的名字罷了!事實上,近年數據科學家也真的很搶手,尤其是銀行及保險公司也出動高薪掘角,大家也意識到數據的用途。」她提醒想入行的,除了要掌握行業所需技術外,最重要是多做數據項目,「自發做些項目放到網站上,或是多參加不同的數據比賽,公司請人就是看申請人以往做過的項目,是否切合到公司的數據需求。」

蘇嘉欣小檔案

  • 2014年‧香港中文大學工程學士
  • 2016年‧香港城市大學工程學碩士
         GOGOVAN數據科學家
  • 2017年‧ANIWARE數據科學家
  • 2018年‧AXA數據科學家

訪問原文:《中大校友》季刊第一百零一十一期.中大校友事務處 2022

網上閱讀《中大校友》9月號
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